The Effect of a Novel Movement Strategy in Decreasing ACL Risk Factors in Female Adolescent Soccer Players
Notice bibliographique
Résumé
There is a need to investigate the effect of specific movement strategies in reducing biomechanical risk factors for anterior cruciate ligament injury in young female athletes. The purpose of this study was (a) to determine the feasibility of implementing a novel movement strategy (Core-PAC) into a team warm-up before soccer training based on subject compliance and integration of the Core-PAC into the warm-up and (b) to determine whether the Core-PAC would improve peak knee flexion angles and peak abduction moments at the knee during a side cut (SC) and an unanticipated side cut (USC) before kicking a soccer ball, and a side hop (SH) task after immediate instruction and after a 4-week training program. A convenience sample of ten 14- to 16-year-old female soccer players were instructed in the Core-PAC immediately after baseline testing and during a training program consisting of a 20-minute warm-up, 2 times per week. The Core-PAC was understood and accepted by the subjects and incorporated into their warm-up activities with good compliance. After the immediate instruction, there were significant increases in peak knee flexion angles of a mean 6.4° during the SC (p = 0.001), 3.5° during the USC (p = 0.007), and 5.8° during the SH (p < 0.001) tasks. Peak knee abduction moments decreased by a mean of 0.25 N·m·kg(-1) during the SC (p < 0.03), 0.17 N·m·kg(-1) during the USC (p = 0.05), and 0.27 N·m·kg(-1) during the SH (p = 0.04) tasks. After the 4-week training program, some individuals showed improvement. The results of this study suggest that the Core-PAC may be 1 method of modifying high-risk movements for ACL injury such as side cutting and single-leg landing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».