Monitoring the Return to Sport Transition After ACL Injury: An Alpine Ski Racing Case Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Alpine ski racing is an extreme sport and ski racers are at high risk for ACL injury. ACL injury impairs neuromuscular function and psychological readiness putting alpine skiers with ACL injury at high risk for ACL reinjury. Consequently, return to sport training and testing protocols are recommended to safeguard ACL injured athletes against reinjury. The aim of this paper was to present a real-world example of a return to sport training plan for a female elite alpine ski racer who sustained an ACL injury that was supported by an interdisciplinary performance team (IPT) alongside neuromuscular testing and athlete monitoring. A multi-faceted return to sport training plan was developed by the IPT shortly after the injury event that accounted for the logistics, healing, psychological readiness, functional milestones, work capacity and progression to support the return to sport/return to performance transition. Neuromuscular testing was conducted at several timepoints post-injury. Importantly, numerous pre-injury tests provided a baseline for comparison throughout the recovery process. Movement competencies and neuromuscular function were assessed, including an evaluation of muscle properties (e.g., the force-velocity and force-length relationships) to assist the IPT in pinpointing trainable deficits and managing the complexities of the return to sport transition. While the athlete returned to snow 7 months post-injury, presenting with interlimb asymmetries below 10%, functional and strength deficits persisted up to 18 months post-injury. More research is required to establish a valid return to sport protocol for alpine ski racers with ACL injury to safeguard against the high risk for ACL reinjury.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle