Can fitness and movement quality prevent back injury in elite task force police officers? A 5-year longitudinal study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Elite police work has bursts of intense physically demanding work requiring high levels of fitness, or capacity, and movement competency; which are assumed to increase one's injury resilience. The purpose of this study was to follow members of an elite police force (N = 53) to test whether back injuries (N = 14) could be predicted from measures of fitness and movement quality. Measures of torso endurance, relative and absolute strength, hip ROM and movement quality using the Functional Movement Screen(TM) and other dynamic movement tests were obtained from every officer at baseline. When variables were grouped and considered holistically, rather than individually, back injury could be predicted. Seven variables best predicted those who would suffer a back injury (64% sensitivity and 95% specificity for an overall concordance of 87%). Overall, the ability to predict back injury was not high, suggesting that there is more complexity to this relationship than is explained with the variables tested here. Practitioner Summary: Members of elite police forces have exposure to intense physically demanding work. Increased levels of fitness and movement competency have been assumed to increase injury resilience. However, complexity in the interactions between exposure, movement competency, training, fitness and injury may occlude the true relationship between these variables.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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