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Enregistrement W2008980749 · doi:10.1080/14763140903229534

Hip adductor muscle function in forward skating

2009· article· en· W2008980749 sur OpenAlexafffund
Ryan Chang, René A. Turcotte, David J. Pearsall

Notice bibliographique

RevueSports Biomechanics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésAdductor musclesSTRIDEAnkleEccentricMedicineGroinAnatomyPhysical medicine and rehabilitationElectromyographyKinematicsHip flexionIce hockeyRange of motionPhysical therapyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adductor strain injuries are prevalent in ice hockey. It has long been speculated that adductor muscular strains may be caused by repeated eccentric contractions which decelerate the leg during a stride. The purpose of this study was to investigate the relationship of skating speed with muscle activity and lower limb kinematics, with a particular focus on the role of the hip adductors. Seven collegiate ice hockey players consented to participate. Surface electromyography (EMG) and kinematics of the lower extremities were measured at three skating velocities 3.33 m/s (slow), 5.00 m/s (medium) and 6.66 m/s (fast). The adductor magnus muscle exhibited disproportionately larger increases in peak muscle activation and significantly prolonged activation with increased speed. Stride rate and stride length also increased significantly with skating velocity, in contrast, hip, knee and ankle total ranges of motion did not. To accommodate for the increased stride rate with higher skating speeds, the rate of hip abduction increased significantly in concert with activations of adductor magnus indicating a substantial eccentric contraction. In conclusion, these findings highlight the functional importance of the adductor muscle group and hip abduction-adduction in skating performance as well as indirectly support the notion that groin strain injury potential increases with skating speed.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,787

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeAutre devis
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

Citations72
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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