The relationship between pectoralis minor length, scapular muscle endurance and core endurance in athletes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study was to identify relationships between core endurance, scapular muscle endurance and pectoralis minor length in athletes. Methods: 69 professional athletes in different branches (44 men, 25 women, mean age 20.41±5.72, height 176.0±0.1, and weight 68.2±12.8) were included to this study. Pectoralis minor length was measured in supine. In this position linear distance from treatment table to posterior aspect of the acromion was measured. Core endurance was evaluated using Mcgill Core Endurance Tests. Scapular muscle endurance was assessed with scapular endurance test. Statistical analysis was performed using the statistical software SPSS. Results: Spearman correlation analysis results showed that there was correlation between pectoralis minor length and scapular muscle endurance (r=0.281, p<0.05). A positive correlation was found between pectoralis minor length and core endurance (r= 0.517, p<0.05). There was correlation between scapular muscle endurance and core endurance (r=0.524, p<0.05). Conclusions: In this study, it was shown that there were statistically significant relationship between pectoralis minor length, scapular muscle endurance and core endurance. Pectoralis minor length affects scapula biomechanics. Change in scapula biomechanics may cause reduction in scapular muscle endurance. It may affect core endurance via kinetic chain. Therefore, it can be suggested pectoralis minor stretching should be integrated to normal sports specific training programmes in professional athletes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».