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Enregistrement W2994327828 · doi:10.33233/rbfe.v8i1.3518

Relação entre alterações posturais e lesões osteomioarticulares em jogadores de futsal

2009· article· pt· W2994327828 sur OpenAlexaff
Alisson Guimbala dos Santos Araujo, Cintia Seefeld

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Fisiologia do Exercício · 2009
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O futsal é considerado um esporte em ascensão, praticado no mundo todo por milhares de pessoas. Os atletas sofrem com o excesso de jogos e treinos e, a exigência é cada vez maior no seu desempenho, fazendo com que trabalhem perto dos limites máximos de exaustão, aumentando a pré-disposição às lesões. O objetivo do trabalho foi investigar se as alterações posturais nos jogadores irão ocasionar maiores í­ndices de lesões durante suas atividades. Foram avaliados 17 atletas com média de idade 27 anos (± 6,21), o número de lesões foi levantado através do prontuário fisioterapêutico e avaliação postural por um protocolo elaborado pelos pesquisadores. Os resultados mostraram que de acordo com a classificação utilizada, as lesões mais encontradas foram as distensões musculares (50%) e as tendinites (22,2%). As alterações posturais mais encontradas foram cabeça protusa, hiperlordose lombar, anteversão da pelve, joelho varo e pé abduzido. Houve diferença pouco significativa entre as alterações encontradas nos grupos lesionados e não lesionados, em todos os segmentos analisados, sendo que os do grupo B (não lesionado) estariam predispostos também a lesões osteomioarticulares, devido às constantes sobrecargas nas estruturas musculoesqueléticas sofridas durante o desporto. Portanto, conclui-se que existe relação entre alterações posturais e as lesões dos atletas.Palavras-chave: futsal, lesões, alterações posturais.Â

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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