Hip Joint Range of Motion Improvements Using Three Different Interventions
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to analyze the effect of 3 different exercise interventions plus a control group on passive hip range of motion (ROM). Previous research studies into the methods of improving passive hip mobility have focused on stretching protocols aimed specifically at the hip joint. The effect of core stabilization, motor training, and myofascial stretching techniques on hip mobility in a selected asymptomatic group with limited hip mobility is unclear. In this study, 24 young men with limited hip mobility (<50th percentile) were randomly assigned to 4 groups: stretching, stretching with motor control exercises for the hip and trunk, core endurance with motor control exercises, and the control group. Six-week home exercise programs were individually prescribed based on the assigned group, hip ROM, movement patterns, and timed core endurance. Two-way analyses of variances were conducted to analyze the effect of group assignment on hip ROM improvements. Both stretching groups demonstrated significant improvements in hip ROM (p < 0.05), attaining hip mobility levels at or above the 75th percentile, with rotation improving as much as 56%. The group receiving core endurance and motor control exercises with no stretching also demonstrated a moderate increase in ROM but only significantly so in rotation. Average core endurance holding times improved 38-53%. These results indicate that stretches aimed at the myofascial components of the upper body, in addition to the hip joint, resulted in dramatic increases in hip ROM in a group of young men with limited hip mobility. Hip ROM also improved in the group that did no active stretching, highlighting the potential role of including stabilization or "proximal stiffening training" when rehabilitating the extremities.
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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 ».