Proprioception of Knee Joint in Athletes and Non-Athletes Obese
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Proprioception plays an integral role in the neuromotor control of the knee joint. The objective of this study was to evaluate the relationship of knee joint proprioception deficit and regular exercise activities with obesity. MATERIAL/METHOD: In this case control study, we had 60 participants, aged 18 to 35 in four groups (15 athletes obese; 15 athletes with normal weight; 15 non-athletes obese; 15 non-athletes with normal weight). The average Body Mass Index for the obese groups was 33.50±(3.10) kg/m2 and for the normal weight groups was 23.77±(2.94) kg/m2. We used a Biodex Multi-Joint System 4 Isokinetic Dynamometer to examine proprioception acuity as the amount of a subject's error when trying to reproduce a test knee extension angle (a measure of the joint position sense). We tested proprioception actively (active reproduction test; AAR) and passively (passive reproduction test; PAR) in the right leg. RESULTS: The non-athlete obese group had significantly poorer proprioception acuity in the knee extension movement compared to the normal weight groups and also compared to the athlete obese group. For knee active angle reproduction test AAR, a significant difference was found (p=0.011). The results for passive angle reproduction test PAR, revealed no significant differences between the four groups (p=0.596). CONCLUSIONS: The obese groups showed a deficit in the proprioception function in knee extension movement. Furthermore, the findings suggest that doing regular weight bearing training is associated with better proprioceptive function, even in obese groups. It could manifest that the deleterious effect of obesity on the knee joint proprioception might be stronger than the beneficial influence of exercise 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 | 0,002 |
| 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 ».