FMS Scores Change With Performersʼ Knowledge of the Grading Criteria—Are General Whole-Body Movement Screens Capturing “Dysfunction”?
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
Deficits in joint mobility and stability could certainly impact individuals' Functional Movement Screen (FMS) scores; however, it is also plausible that the movement patterns observed are influenced by the performers' knowledge of the grading criteria. Twenty-one firefighters volunteered to participate, and their FMS scores were graded before and immediately after receiving knowledge of the movement patterns required to achieve a perfect score on the FMS. Standardized verbal instructions were used to administer both screens, and the participants were not provided with any coaching or feedback. Time-synchronized sagittal and frontal plane videos were used to grade the FMS. The firefighters significantly (p < 0.001) improved their FMS scores from 14.1 (1.8) to 16.7 (1.9) when provided with knowledge pertaining to the specific grading criteria. Significant improvements (p < 0.05) were also noted in the deep squat (1.4 [0.7]-2.0 [0.6]), hurdle step (2.1 [0.4]-2.4 [0.5]), in-line lunge (2.1 [0.4]-2.7 [0.5]), and shoulder mobility (1.8 [0.8]-2.4 [0.7]) tests. Because a knowledge of a task's grading criteria can alter a general whole-body movement screen score, FMS or otherwise, observed changes may not solely reflect "dysfunction." The instant that individuals are provided with coaching and feedback regarding their performance on a particular task, the task may lose its utility to evaluate the transfer of training or predict musculoskeletal injury risk.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 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 découle