Factors associated with hip joint rotation in former elite athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study factors associated with passive hip rotation range of motion (ROM) in former elite male athletes. METHODS: Athletes were interviewed about hip pain, disability, lifetime occupational loading, and athletic training. The passive hip rotation was measured with a Myrin inclinometer in 117 former elite male long distance runners, soccer players, weight lifters, and shooters aged 45-68 years. Magnetic resonance imaging was used to detect hip osteoarthritis. RESULTS: There were no differences in passive hip rotation ROM between the four athlete groups nor between diverging lifetime loading patterns associated with occupational or athletic activities. Among the subjects without hip osteoarthritis, hip pain, and hip disability according to a stepwise linear regression analysis, the only factor that was associated with the passive hip rotation ROM was body mass index (BMI), explaining about 21% of its variation. Subjects with high BMI had lower passive hip rotation ROM than those with low BMI. There was no right-left difference in the mean passive hip rotation ROM in subjects either with or without hip osteoarthritis as determined by magnetic resonance imaging. Nevertheless, hip rotation ROM was clearly reduced in a few hips with severe caput deformity. CONCLUSIONS: Long term loading appears to have no association with passive hip rotation ROM. On the other hand, the hip rotation value was lower in subjects with high BMI than in those with low BMI. A clear right-left difference in hip rotation was found only in those subjects who, according to our magnetic resonance imaging criteria, had severe hip osteoarthritis. These findings should be taken into account when hip rotation ROM is used in the clinical assessment of hip joints.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».