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Enregistrement W3107767543

하부승모근 강화 운동이 엘리트 양궁선수들의 통증, 기능 및 경기력 향상에 미치는 효과

2020· article· ko· W3107767543 sur OpenAlexaboutno aff
김은국, 김진호, 유진영

Notice bibliographique

RevueThe Korean Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScapulaShouldersMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAcromionElectromyographyShoulder jointRotator cuffSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The primary aim of this study was to examine the effects of 8-week lower trapezius strengthening exercise (LTSE) on shoulder pain, function and archery performance. The secondary aim was to identify main factors that have something to do with injury prevention and performance enhancement for elite archers. Methods: Thirty-one elite archers were recruited and evenly assigned into the LTSE group (n=16) and into the control group (n=15) based on gender and athletes’ career. Shoulder pain was evaluated using Numeric pain rating scale (NPRS). Shoulder function was assessed using the Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI), upper quarter Y balance test (UQYBT), Trapezius and Deltoid muscle activity ratios by surface electromyography and the angle of scapula elevation/abduction by 3-dimentional motion analyses. Archery performance was estimated using draw force line (DFL) angle at full bowstring draw position and the scores acquired from real archery shooting. After the baseline measurements, the 8-week LTSEs were implemented and the post-exercise measurements were conducted. Results: In the LTSE group, NPRS score and WOSI score significantly decreased after exercise program. The activity ratio of upper to lower trapezius muscle, scapula elevation angle and the DFL angle were also significantly reduced. The UQYBT scores significantly increased on both shoulders. Conclusion: Eight weeks of LTSE has reduced shoulder pain in archers and improved shoulder function and performance factors.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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