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Enregistrement W1493094985 · doi:10.3233/ies-2011-0406

Hamstring to quadriceps strength ratio and noncontact leg injuries: A prospective study during one season

2011· article· en· W1493094985 sur OpenAlexaff
Daehan Kim, Junggi Hong

Notice bibliographique

RevueIsokinetics and Exercise Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHamstringLeg muscleMedicineHamstring musclesProspective cohort studyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have proposed that thigh muscle imbalance is a critical risk factor for the athletic non-contact knee injuries. However, there is a little consensus among prospective studies with regard to the correlation between isokinetic hamstring to quadriceps strength ratio (HQR) and the non-contact knee injury rates. Most of athletic movements at risk are closed kinetic chain movements, and compensatory effect among ankle, knee, and hip joints during the closed kinetic chain movement was observed in the previous literatures. Therefore, it is assumed that hamstrings and quadriceps (H:Q) imbalance can cause non-contact lower extremity injuries without necessarily causing knee injuries. The purpose of this study was to prospectively investigate the relationship between H:Q strength imbalance and overall non-contact lower extremity injuries. A prospective cohort study was conducted on NCAA division III basketball and soccer players during one season. A total of eighty two NCAA Division III athletes (41 female [19.56 ± 1.34 yrs, 68.2 ± 10.84 kg, 166.3 ± 6.78 cm] and 40 male [19.97 ± 1.43 yrs, 75.45± 8.23 kg, 173.21 ± 7.65 cm]) volunteered to participate in this study which tested Q and H strength at 60°/s. A trend (p< 0.05) indicating that lower than 60% of HQR was associated with non-contact leg injuries was apparent. This suggests that the H:Q imbalance may be of significance in athletic non-contact leg injuries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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