Weight Category-dependent Trunk Muscle Strength and its Relation with LBP in Elite Judokas
Notice bibliographique
Résumé
Trunk muscle strength (TMS), especially rotator, is an important factor for both athletic performance and injury risks in judokas. However, the characteristics of TMS that depend on weight categories are still unclear. Although inadequate TMS might cause low back pain (LBP), the relationship between these two variables is not fully understood. In this study, weight category-dependent TMS and its relationship with LBP was investigated in Japanese judokas. The subjects were 66 male collegiate judokas, who were classified into the lightweight (N=14), middleweight (N=29) or heavyweight (N=23) category. The peak torques of extensor, flexor and rotator muscles were measured. The LBP group and non-LBP group were defined by questionnaire. TMS (normalized by body weight) in the heavier weight category showed a lower tendency in comparison with other categories, except for rotator strength. Significant differences were observed in the extensors (90 and 120 °/s; P<0.05) and flexors (60, 90 and 120 °/s; P<0.05). The LBP group (N=9) only showed significantly lower extensor (60 °/s; P<0.05) and right-rotator (60 °/s; P<0.01) strength in the heavyweight category compared with the non-LBP group (N=14). The relative TMS of judokas decreased in the heavyweight category, except for trunk rotator strength. Notably, low trunk extensor and rotator strengths are risk factors for LBP in heavyweight judokas.
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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 ».