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Enregistrement W3025609454 · doi:10.1002/tsm2.172

Association between lower extremity muscular strength and acute knee injuries in young team‐sport athletes

2020· article· en· W3025609454 sur OpenAlexaff
Jussi Hietamo, Jari Parkkari, Mari Leppänen, Kathrin Steffen, Pekka Kannus, Tommi Vasankari, Ari Heinonen, Ville M. Mattila, Kati Pasanen

Notice bibliographique

RevueTranslational Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKementerian Pendidikan dan Kebudayaan
Mots-clésMedicineIsometric exerciseAthletesBasketballPhysical therapyPhysical strengthACL injuryPhysical medicine and rehabilitationAnterior cruciate ligamentSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate LE muscular strength variables as potential risk factors for all and non-contact acute knee and ACL injuries in young athletes. A total of 188 young (≤21) male and 174 female basketball and floorball players participated in LE muscular strength tests and were followed up to 3 years. The strength test battery consisted of 1RM leg press, maximal concentric isokinetic (60°/s) quadriceps and hamstrings, and maximal isometric hip abductor strength. The outcomes were a new acute knee or ACL injury and a new acute non-contact knee or ACL injury. A total of 51 (17 in males and 34 in females) new acute knee injuries registered and 17 (one in males and 16 in females) of these were ACL injuries. In the adjusted Cox regression models, only lower maximal hip abduction strength (kg/kg) was significantly associated with an increased risk of all knee injuries in males (HR 1.80 [95% CI, 1.03-3.16] for 1 SD decrease in hip abduction). However, ROC curve analysis showed an area under the curve 0.66 revealing that maximal hip abduction strength test cannot be used as a screening tool for an acute knee injury in young male athletes.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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