Seasonal Changes in Functional Fitness and Neurocognitive Assessments in Youth Ice-Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
Avery, M, Wattie, N, Holmes, M, and Dogra, S. Seasonal changes in functional fitness and neurocognitive assessments in youth ice-hockey players. J Strength Cond Res 32(11): 3143-3152, 2018-Deficits in balance and strength combined with differing rates of sensory and motor neural development may increase risk of sports-related injury in youth. This study evaluated changes in functional fitness and concussion status over the course of a competitive season in youth ice-hockey players, and examined the relationship between these variables and injury occurrence. Thirty-six participants (8.9 ± 1.1 years) completed preseason and postseason assessments including anthropometric measurements, the functional movement screen (FMS), Lower Quarter Y-Balance Test (YBT-LQ), and a computerized neurocognitive assessment (ImPACT). Paired-samples t-tests were used to compare preseason and postseason data. Independent samples t-tests were used to compare FMS, YBT-LQ, and ImPACT scores between injured and uninjured participants at baseline. The mean composite score of the FMS was not statistically different between preseason (15.1 ± 1.8) and postseason (15.6 ± 2.3, p < 0.16). The YBT-LQ composite score showed a decrease in reach distance scores between preseason (86.10 ± 6.00) and postseason (83.20 ± 5.40, p < 0.001). Neurocognitive assessment scores improved in both the injured and uninjured participants. There were no significant relationships between FMS scores, YBT-LQ, and injury incidence. Results from our study provide insight into changes in functional fitness levels and neurocognitive scores over the course of a season in youth ice-hockey players. These findings provide insight into expected changes over the course of a season and provide context for injury risk monitoring by coaches.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».