The Biomechanical Demands on the Hip During Progressive Stepping Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Hatfield, GL, Charlton, JM, Cochrane, CK, Hammond, CA, Napier, C, Takacs, J, Krowchuk, NM, and Hunt, MA. The biomechanical demands on the hip during progressive stepping tasks. J Strength Cond Res 31(12): 3444-3453, 2017-Functional hip strengthening exercises are important components of lower extremity (LE) rehabilitation and include single-leg squats (SLS), step-downs (SD), and step-ups (SU). The biomechanical demand of these tasks is unclear. This repeated-measures study determined hip biomechanical demands in a healthy population. Twenty individuals (10 men, 26.6 ± 5.1 years, 22.1 ± 2.3 kg·m) participated. Three-dimensional motion, ground reaction force data, and surface electromyograms (EMG) were recorded during 4 randomly ordered tasks. Outcomes included frontal and sagittal plane hip moment impulses and muscle activity for each task. Repeated measures analysis of variance models (alpha = 0.05) determined between-task differences. Step-down and SLS were most biomechanically demanding, with significantly higher hip flexion and adduction moment impulses, and gluteus medius (GM) and quadriceps activity compared with half step-down (HSD) and SU. No significant difference was found between SD and SLS, indicating minimal difference in demand between the 2 tasks, likely due to kinematic similarities in performance; there were no significant differences in knee or hip sagittal plane angle excursion, or peak pelvic obliquity angle between the 2 tasks. Step-up was least demanding, with the lowest hip flexion and adduction moment impulses and GM, quadriceps, and hamstrings activity. Step-up was least demanding on the hip and would be a good starting task for hip strengthening protocols. Step-down and SLS were most demanding, requiring higher hip moments and muscle activity. These results provide evidence, which may be used in planning of progressive rehabilitation programs for patients with LE pathologies.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».