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Enregistrement W2120664608 · doi:10.1136/bjsm.2010.079244

Effect of functional knee brace use on acceleration, agility, leg power and speed performance in healthy athletes

2011· article· en· W2120664608 sur OpenAlexaff
Neetu Rishiraj, Jack Taunton, Robert Lloyd-Smith, William D. Regan, Brian Niven, Robert Woollard

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésBraceAthletesAccelerationPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To investigate performance levels and accommodation period to functional knee brace (FKB) use in non-injured braced subjects while completing acceleration, agility, lower extremity power and speed tasks. DESIGN: A 2 (non-braced and braced conditions) × 5 (testing sessions) repeated-measures design. METHODS: 27 healthy male athletes were provided a custom fitted FKB. Each subject performed acceleration, agility, leg power and speed tests over 6 days; five non-braced testing sessions over 3 days followed by five braced testing sessions also over 3 days. Each subject performed two testing sessions (3.5 h per session) each day. Performance levels for each test were recorded during each non-braced and braced trial. Repeated measures analysis of variance, with a post hoc Tukey's test for any test found to be significant, were used to determine if accommodation to FKB was possible in healthy braced subjects. RESULTS: Initial performance levels were lower for braced than non-braced for all tests (acceleration p=0.106; agility p=0.520; leg power p=0.001 and speed p=0.001). However, after using the FKB for approximately 14.0 h, no significant performance differences were noted between the two testing conditions (acceleration non-braced, 0.53±0.04 s; braced, 0.53±0.04 s, p=0.163, agility non-braced, 9.80±0.74 s; braced, 9.80±0.85 s, p=0.151, lower extremity power non-braced, 58±7.4 cm; braced, 57±8.1 cm, p=0.163 and speed non-braced, 1.86±0.11 s; braced, 1.89±0.11 s, p=0.460). CONCLUSIONS: An initial decrement in performance levels was recorded when a FKB is used during an alactic performance task. After 12.0-14.0 h of FKB use, performance measures were similar between the two testing conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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