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Enregistrement W2986562834 · doi:10.1080/02640414.2019.1692413

Exploring the potential utility of a wearable accelerometer for estimating impact forces in ballet dancers

2019· article· en· W2986562834 sur OpenAlexaff
Thomas Gus Almonroeder, Lauren C. Benson, Alexandra Madigan, Drake Everson, Cameron Buzzard, Madison Cook, Brian Henriksen

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerometerBalletBallet dancerWearable computerForce platformAccelerationPhysical medicine and rehabilitationLoad cellRehabilitationSimulationAeronauticsComputer scienceEngineeringPhysical therapyMedicineStructural engineeringPhysicsDance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive forces and/or loading rates during landing may place ballet dancers at risk for overuse injury. The ability to estimate and monitor the landing forces of ballet dancers could help to improve injury prevention and rehabilitation; however, force platforms are not conducive to testing outside of a laboratory. Fortunately, it may be possible to indirectly assess landing forces via a wearable accelerometer. The purposes of this study were to examine the relationship between impact accelerations, recorded via a pelvis-worn accelerometer, and the peak forces and loading rates during performance of a common ballet manoeuvre, and to examine if a wearable accelerometer is sensitive to fatigue-related changes in landing forces. Fifteen ballet dancers continuously performed a ballet manoeuvre until self-determined exhaustion while impact accelerations and landing forces were simultaneously recorded using an accelerometer and force platforms. We observed very strong, positive relationships between the impact accelerations and the peak forces and loading rates during the landings. In addition, the changes in impact accelerations with fatigue paralleled the changes in the peak forces and loading rates. As a result, it appears that a wearable accelerometer could be used to estimate and monitor landing forces in ballet dancers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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