Unilateral jump landing neuromechanics of individuals with chronic ankle instability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the neuromechanical (kinematic, kinetic and electromyographic (EMG)) differences between individuals with and without chronic ankle instability (CAI) during unilateral jump landing. DESIGN: Case-control study. METHODS: Kinematic, kinetic and EMG data of 32 participants with CAI and 31 control participants were collected during unilateral side jump landing (SIDE) and unilateral drop landing on three surfaces (even (DROP), unstable (FOAM) and laterally inclined (WEDGE)). Each participant had to complete five trials of each task in a randomised sequence. To compare the neuromechanical differences between groups, a one-dimensional statistical non-parametric mapping analysis was performed. RESULTS: Compared to the control group, the CAI group exhibited increased biceps femoris muscle activity during the preactivation and landing phases, decreased gluteus medius and peroneus longus muscles activity during the preactivation phase and increased knee extension moment during the landing phase of the WEDGE task. The CAI group also exhibited increased ankle dorsiflexion during the landing phase of the FOAM task and decreased vastus lateralis muscle activity during the preactivation phase of the DROP task. Finally, the CAI group exhibited decreased biceps femoris muscle activity during the preactivation and landing phases and decreased gluteus medius muscle activity during the preactivation phase of the SIDE task compared to the control group. CONCLUSIONS: Individuals with CAI present neuromechanical differences during unilateral jump landing compared to healthy individuals. The results of this study will improve our understanding of underlying deficits associated with CAI and will help researchers and clinicians to better target them during rehabilitation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».