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 distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».