Tissue mass ratios and the reporting of distal lower extremity injuries in varsity athletes at a Canadian University
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this preliminary investigation was to determine the relative role of the distal lower extremity tissue masses of varsity athletes in predicting distal lower extremity injury sustained during a competitive season. One hundred male and female varsity athletes (basketball, volleyball, soccer, cross country) completed a questionnaire on general health, physiological, and psychosocial variables, during each sport's respective training camp. A series of anthropometric measurements were used as inputs to distal lower extremity tissue mass prediction equations to calculate lean mass, fat mass, bone mineral content and wobbling mass (lean mass + fat mass) and tissue mass ratios. Athletes were monitored throughout their respective seasons and were instructed to report any distal lower extremity injuries to a certified athletic therapist who was responsible for assessing and confirming the reports. Logistic regression analyses were performed to determine which variables significantly predicted distal lower extremity injury. Mean leg fat mass:bone mass (OR = 1.6, CI = 1.0 - 2.5), and competition surface (rubber OR = 8.5, CI = 1.5 - 47.7; artificial turf OR = 4.0, CI = 0.77 - 22.9) were identified as significant predictors of injury. Overall, tibia bone injuries were significantly associated with the ratio of fat mass:bone mineral content and the surface on which the athletes compete.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».