The influence of landing mat composition on ankle injury risk during a gymnastic landing: a biomechanical quantification.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: About 70% injury of gymnasts happened during landing - an interaction between gymnast and landing mat. The most injured joint is the ankle. The current study examined the effect of mechanical properties of landing mat on ankle loading with aims to identify means of decreasing the risk of ankle injury. METHOD: Gymnastic skill - salto backward stretched with 3/2 twist was captured by two high-speed camcorders and digitized by using SIMI-Motion software. A subject-specific, 14-segment rigid-body model and a mechanical landing-mat model were built using BRG.LifeMODTM. The landings were simulated with varied landing-mat mechanical properties (i.e., stiffness, dampness and friction coefficients). RESULT: Real landing performance could be accurately reproduced by the model. The simulations revealed that the ankle angle was relatively sensitive to stiffness and dampness of the landing mat, the ankle loading rate increased 26% when the stiffness was increased by 30%, and the changing of dampness had notable effect on horizontal ground reaction force and foot velocity. Further, the peak joint-reaction force and joint torque were more sensitive to friction than to stiffness and dampness of landing mat. Finally, ankle muscles would dissipate about twice energy (189%) when the friction was increased by 30%. CONCLUSION: Loads to ankles during landing would increase as the stiffness and dampness of the landing mat increase. Yet, increasing friction would cause a substantial rise of the ankle internal loads. As such, the friction should be a key factor influencing the risk of injury. Unfortunately, this key factor has rarely attracted attention in practice.
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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) | 0,002 | 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 ».