Comparison of Static Balance and the Role of Vision in Elite Athletes
Notice bibliographique
Résumé
When prescribing balance exercises to athletes in different sports, it may be important to recognize performance variations. Indeed, how athletes from different sports perform on balance tests is not well understood. The goal of the present study was to compare static balance and the role of vision among elite sprinters, jumpers and rugby players. The modified clinical test of sensory interaction on balance (mCTSIB) was used to assess the velocity of the center-of-pressure (CoP) on a force platform during a 30 s bipedal quiet standing posture in 4 conditions: firm surface with opened and closed eyes, foam surface with opened and closed eyes. Three-factor ANOVA indicated a significant main effect for groups (F=21.69, df=2, p<0.001, η(2) = 0.34). Significant main effect of vision (F=43.20, df=1, p<0.001, η(2) = 0.34) and surface (F=193.41, df=1, p<0.001, η(2) = 0.70) as well as an interaction between vision (eyes open, eyes closed) and surface (firm and foam) (F=21.79, df=1, p=0.001) were reported in all groups. The subsequent Bonferroni-Dunn post hoc test indicated that rugby players displayed better static balance than sprinters and jumpers (p=0.001). The comparison of sprinters and jumpers did not reveal significant differences (p>0.05). The nature of the sport practiced and the absence of visual control are linked to modify static balance in elite athletes. Coaches and strength and conditioning professionals are recommended to use a variety of exercises to improve balance, including both exercises with opened and closed eyes on progressively challenging surfaces in order to make decisions about tasks and sensory availability during assessment and training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».