Effects of an anterior cruciate ligament injury prevention program on performance in adolescent female soccer players
Notice bibliographique
Résumé
Female soccer players are three times more likely to suffer a non-contact anterior cruciate ligament (ACL) tear compared with male soccer players. Several ACL injury prevention programs have been developed and are used to reduce injury risk. However, to date there is limited information on how such programs affect physical performance. The aim of this randomized controlled study was to investigate the effects of the Prevent Injury Enhance Performance (PEP) program in adolescent female soccer players. Four soccer teams were randomly assigned to an intervention (PEP) or control (CON) group and assessed at baseline, 6 weeks, and 12 weeks on linear sprinting, countermovement jump (CMJ), and two agility tests. A mixed model factorial ANOVA with repeated measures was used to assess for treatment effects on the dependent variables. Improvements in 27.3 and 36.6 m sprint times (<0.10 s) were evident during the first 6 weeks for PEP, but reverted back to baseline values by 12 weeks; there were no changes for 9.1 or 18.2 m sprint times in either group. There was no change in the CMJ height for PEP; however, there was a decrement at 6 and 12 weeks compared with baseline in CON. Performance on the Illinois and pro-agility tests declined in both groups. Our findings demonstrate that improvements in linear sprint performance were small and transient in adolescent female soccer players, and that there was no benefit of the PEP program on CMJ or agility performance. ACL injury prevention programs designed as a structured warm-up routine seem to lack the necessary stimulus to enhance athletic performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».