Estimation of Peak Muscle Power From a Countermovement Vertical Jump in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Gomez-Bruton, A, Gabel, L, Nettlefold, L, Macdonald, H, Race, D, and McKay, H. Estimation of peak muscle power from a countermovement vertical jump in children and adolescents. J Strength Cond Res 33(2): 390-398, 2019-Several equations to predict muscle power (MP) from vertical jump height (VJH) have been developed in adults. However, few have been derived in children. We therefore aimed to: (a) evaluate the validity of existing MP estimation equations from a vertical countermovement jump (CMJ) in children and adolescents and (b) develop and validate a new MP estimation equation for use in children and adolescents. We measured peak MP (in watts) and VJH (in centimeters) during a CMJ using a force platform in 249 children and adolescents (9-17 years; 119 boys and 130 girls). We compared actual (force platform) with predicted (12 existing prediction equations) MP using repeated-measures analysis of variance and estimated bias using modified Bland-Altman plots. We developed a new prediction equation using stepwise linear regression, assessed predictive error using leave-one-out and 10-fold cross-validation, and externally validated the equation in an independent sample (n = 100). All existing prediction equations demonstrated some degree of bias, either systematic bias (mean differences ranging 178-1,377 W; 8-64%) or bias at the extremes or interactions with sex. Our new prediction equation estimates MP from VJH and body mass: Power (W) = 54.2 × VJH (cm) + 34.4 × body mass (kg) - 1,520.4. With this new equation, there was no difference between actual and predicted MP (0%) and negligible differences (0.2-0.9%) in R and root mean square error between our observed and cross-validated sets. Actual and predicted MP were not different in our external validation (p = 0.12). The new equation demonstrates excellent validity and can be used to predict MP from a CMJ in children and adolescents.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».