Performance in dynamic movement tasks and occurrence of low back pain in youth floorball and basketball players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prospective studies investigating risk factors for low back pain (LBP) in youth athletes are limited. The aim of this prospective study was to investigate the association between hip-pelvic kinematics and vertical ground reaction force (vGRF) during landing tasks and LBP in youth floorball and basketball players. METHODS: Three-hundred-and-eighty-three Finnish youth female and male floorball and basketball players (mean age 15.7 ± 1.8) participated and were followed up on for 3 years. At the beginning of every study year the players were tested with a single-leg vertical drop jump (SLVDJ) and a vertical drop jump (VDJ). Hip-pelvic kinematics, measured as femur-pelvic angle (FPA) during SLVDJ landing, and peak vGRF and side-to-side asymmetry of vGRF during VDJ landing were the investigated risk factors. Individual exposure time and LBP resulting in time-loss were recorded during the follow-up. Cox's proportional hazard models with mixed effects and time-varying risk factors were used for analysis. RESULTS: We found an increase in the risk for LBP in players with decreased FPA during SLVDJ landing. There was a small increase in risk for LBP with a one-degree decrease in right leg FPA during SLVDJ landing (HR 1.09, 95% CI 1.02 to 1.17, per one-degree decrease of FPA). Our results showed no significant relationship between risk for LBP and left leg FPA (HR 1.04, 95% CI 0.97 to 1.11, per one-degree decrease of FPA), vGRF (HR 1.83, 95% CI 0.95 to 3.51) or vGRF side-to-side difference (HR 1.22, 95% CI 0.65 to 2.27) during landing tasks. CONCLUSIONS: Our results suggest that there is an association between hip-pelvic kinematics and future LBP. However, we did not find an association between LBP and vGRF. In the future, the association between hip-pelvic kinematics and LBP occurrence should be investigated further with cohort and intervention studies to verify the results from this investigation. LEVEL OF EVIDENCE: Prognosis, level 1b.
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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 | 0,000 | 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 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 ».