The relationship between rowing-related low back pain and rowing biomechanics: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is common in rowers. Understanding rowing biomechanics may help facilitate prevention and improve rehabilitation. OBJECTIVES: To define the kinematics and muscle activity of rowers and to compare with rowers with current or LBP history. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: EMBASE, MEDLINE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Web of Science and Scopus from inception to December 2019. Grey literature was searched. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: Experimental and non-experimental designs. METHODS: Primary outcomes were kinematics and muscle activity. Modified Quality Index (QI) checklist was used. RESULTS: 22 studies were included (429 participants). Modified QI score had a mean of 16.7/28 points (range: 15-21). Thirteen studies investigated kinematics and nine investigated muscle activity. Rowers without LBP ('healthy') have distinct kinematics (neutral or anterior pelvic rotation at the catch, greater hip range of motion, flatter low back spinal position at the finish) and muscle activity (trunk extensor dominant with less flexor activity). Rowers with LBP had relatively greater posterior pelvic rotation at the catch, greater hip extension at the finish and less efficient trunk muscle activity. In both groups fatigue results in increased lumbar spine flexion at the catch, which is greater on the ergometer. There is insufficient evidence to recommend one ergometer type (fixed vs dynamic) over the other to avoid LBP. Trunk asymmetries are not associated with LBP in rowers. CONCLUSION: Improving clinicians' and coaches' understanding of safe and effective rowing biomechanics, particularly of the spine, pelvis and hips may be an important strategy in reducing incidence and burden of LBP.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».