Integration of the Functional Movement Screen Into the National Hockey League Combine
Notice bibliographique
Résumé
The sport of ice hockey requires coordination of complex skills involving musculoskeletal and physiological abilities while simultaneously exposing players to a high risk for injury. The Functional Movement Screen (FMS) was developed to assess fundamental movement patterns that underlie both sport performance and injury risk. The top 111 elite junior hockey players from around the world took part in the 2013 National Hockey League Entry Draft Combine (NHL Combine). The FMS was integrated into the comprehensive medical and physiological fitness evaluations at the request of strength and conditioning coaches with affiliations to NHL teams. The inclusion of the FMS aimed to help develop strategies that could maximize its utility among elite hockey players and to encourage or inform further research in this field. This study evaluated the outcomes of integrating the FMS into the NHL Combine and identified any links to other medical plus physical and physiological fitness assessment outcomes. These potential associations may provide valuable information to identify elements of future training programs that are individualized to athletes' specific needs. The results of the FMS (total score and number of asymmetries identified) were significantly correlated to various body composition measures, aerobic and anaerobic fitness, leg power, timing of recent workouts, and the presence of lingering injury at the time of the NHL Combine. Although statistically significant correlations were observed, the implications of the FMS assessment outcomes remain difficult to quantify until ongoing assessment of FMS patterns, tracking of injuries, and hockey performance are available.
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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 | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 ».