Mechanisms of anterior cruciate ligament injury in world cup alpine skiing: a systematic video analysis of 20 cases
Notice bibliographique
Résumé
Background We have limited insight into the mechanisms of anterior cruciate ligament (ACL) injuries in alpine skiing, particularly among professional ski racers. Objective To describe the mechanisms of ACL injury in World Cup alpine skiing. Design Descriptive video analysis. Setting World Cup alpine skiing. Methods 20 cases of ACL injuries reported through the International Ski Federation Injury Surveillance System for three consecutive World Cup seasons (2006–2009) were obtained on video. Seven international experts performed visual analyses of each case to describe the injury mechanisms in detail (skiing situation, skier behaviour, biomechanical characteristics). Results Three main categories of injury mechanisms were identified: the slip-catch, landing back-weighted and the dynamic snowplow. The slip-catch mechanism accounted for half of the cases (n=10), and all these injuries occurred during turning, without or before falling. The skier lost pressure on the outer ski, and while extending the outer knee to regain grip, the inside edge of the outer ski abruptly caught in the snow, forcing the knee into internal rotation and valgus. The same loading pattern was observed for the dynamic snowplow (n=3). The landing back-weighted category included cases (n=4) where the skier was out of balance backwards in-flight after a jump and landed on the ski tails with nearly extended knees. The suggested loading mechanism was a combination of tibiofemoral compression, boot induced anterior drawer and quadriceps anterior drawer. Conclusion A consistent pattern was observed where the main mechanism of ACL injury in World Cup alpine skiing appeared to be a slip-catch situation where the outer ski suddenly catches the inside edge, abruptly forcing the outer knee into internal rotation and valgus. A similar loading pattern was observed for the dynamic snowplow. Injury prevention efforts should focus on the slip-catch mechanism and the dynamic snowplow.
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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) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».