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Enregistrement W2810835617 · doi:10.12965/jer.1836148.074

Determination of the relationship between core endurance and isokinetic muscle strength of elite athletes

2018· article· en· W2810835617 sur OpenAlexaboutno aff
Tuğba Kocahan, Bihter Akınoğlu

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise Rehabilitation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCore (optical fiber)AthletesMedicinePhysical therapyShouldersExternal rotationPhysical medicine and rehabilitationCore strengthCore stabilityMuscle strengthInternal rotationMaterials scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle strength and core endurance are both factors contributing to athletes' performance and prevalence of injuries. There are no studies indicating the relationship between muscle strength around the shoulder and knee joints and core endurance. The aim of our study is to determine the relationship between core endurance and isokinetic muscle strength of knees and shoulders of elite athletes. Seventy-one elite athletes (weight lifting, boxing, taekwondo, biathlon, and ice skating) (age, 18.13±2.9 years) were included in the study. Isokinetic muscle strength of shoulder internal-external rotation and knee flexion-extension were determined by using an Isomed 2000 device. Core endurance of athletes was assessed using the Mcgill Core Endurance Tests. There was a relationship between the shoulder internal rotation and external rotation peak torque/body weight (PT/W) and all endurance tests except extension endurance tests. There was also a relationship between knee flexion PT/W and all core endurance tests. While there was a relationship between knee extension PT/W and extension endurance and the lateral bridge test, this relationship was not found with the flexor endurance test. These results indicate that the upper and lower extremity muscle strength and core endurance of athletes are related with each other and must be evaluated and trained as a whole with each other.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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