Relation Between Ankle Joint Dynamics and Patellar Tendinopathy in Elite Volleyball Players
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ankle joint complex dynamics developed during volleyball spike jumps take-offs and landings were quantified to assess potential relations between these joint dynamics and patellar tendinopathy. DESIGN: Three-dimensional kinematic data provided information about movements of the lower limbs, while the kinetic data permitted analysis of ground reaction forces as players took-off and landed from full-speed spike jumps. SETTING: Simulated volleyball court with net in a biomechanics research laboratory. PARTICIPANTS: 10 members of the Canadian Men's National Volleyball Team. From history and physical examination, 3 of the 10 players had patellar tendon pain associated with activity and were diagnosed with patellar tendinopathy at the time of the study. Investigators were blinded about the injury status of the players. INTERVENTIONS: None. MAIN OUTCOME MEASURES: Three-dimensional kinematics and joint moments of the ankle, knee, and hip joints. RESULTS: Our analysis revealed that maximal external tibial rotation occurred at or near maximal dorsiflexion while maximal internal tibial rotation coincided with maximal plantarflexion. The plantarflexion moment was 3 to 10 times greater than all the other moments measured, with the maximal plantarflexor moment being calculated at 0.4 BWm (360 Nm). In blinded logistic regression analyses, we found one of the dynamics variables (inversion moment during the landing of the spike jump) was a significant predictor of patellar tendinopathy. CONCLUSIONS: Coupling the results of the current analysis of ankle joint complex dynamics with previously reported results of knee joint dynamics related to patellar tendinopathy suggests that a cluster of variables linked to patellar tendinopathy includes: high ankle inversion-eversion moments, high external tibial rotation and plantarflexion moments, large vertical ground reaction forces, and high rate of knee extensor moment development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».