Seasonal Changes in Lumbar Multifidus Muscle in University Rugby Players
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although smaller lumbar multifidus muscle (LMM) was reported to be a strong predictor of lower limb injury (LLI) in Australian Football League players, LMM morphology has not been investigated in rugby athletes. This study examined seasonal changes in LMM in rugby players and whether LMM characteristics were associated with low back pain (LBP) and LLI. METHODS: Ultrasound examinations of the LMM were acquired in 21 university-level rugby players (12 women, 9 men) at preseason and end-season. LMM cross-sectional area (CSA), thickness at rest, and thickness during submaximal contraction (e.g., contralateral arm lift) measurements in prone and standing were obtained bilaterally at the L5-S1 level. The percent change in LMM thickness during contraction was calculated as follows: [(thicknesscontracted - thicknessrest)/thicknessrest × 100]. Self-reported questionnaires were used to acquire data on LBP and LLI. RESULTS: There was no significant difference in LMM characteristics between preseason and end-season measurements (P > 0.05). Preseason LMM CSA, side-to-side CSA asymmetry, and thickness at rest or during contraction were not associated with LBP or LLI. However, a lower percent thickness change in the standing position was significantly associated with having LBP during the preseason (P = 0.01) and playing season (P = 0.001), as well as LLI during the preseason (P = 0.03). CONCLUSIONS: This study provides preliminary evidence that LMM contractile ability and behavior during functional movement, such as standing, may have important implications for the susceptibility to injury among rugby athletes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».