Exercise-Based Performance Enhancement and Injury Prevention for Firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Using exercise to enhance physical fitness may have little impact on performers' movement patterns beyond the gym environment. This study examined the fitness and movement adaptations exhibited by firefighters in response to 2 training methodologies. Fifty-two firefighters were assigned to a movement-guided fitness (MOV), conventional fitness (FIT), or control (CON) group. Before and after 12 weeks of training, participants performed a fitness evaluation and laboratory-based test. Three-dimensional lumbar spine and frontal plane knee kinematics were quantified. Five whole-body tasks not included in the interventions were used to evaluate the transfer of training. FIT and MOV groups exhibited significant improvements in all aspects of fitness; however, only MOV exhibited improvements in spine and frontal plane knee motion control when performing each transfer task (effect sizes [ESs] of 0.2-1.5). FIT exhibited less controlled spine and frontal plane knee motions while squatting, lunging, pushing, and pulling (ES: 0.2-0.7). More MOV participants (43%) exhibited only positive posttraining changes (i.e., improved control), in comparison with FIT (30%) and CON (23%). Fewer negative posttraining changes were also noted (19, 25, and 36% for MOV, FIT, and CON). These findings suggest that placing an emphasis on how participants move while exercising may be an effective training strategy to elicit behavioral changes beyond the gym environment. For occupational athletes such as firefighters, soldiers, and police officers, this implies that exercise programs designed with a movement-oriented approach to periodization could have a direct impact on their safety and effectiveness by engraining desirable movement patterns that transfer to occupational tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».