Does the Movement Competency Screen Correlate with Deep Abdominals Activation and Hip Strength for Professional and Pre-professional Dancers?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dancers are a unique category of athletes who are frequently injured and experience pain. The primary cause of dance injuries is overuse, which could potentially be prevented. However, literature is scarce regarding validated methods of evaluating the risk of injury in dancers. The Movement Competency Screen (MCS) could potentially fill this gap. HYPOTHESIS/PURPOSE: To investigate the validity of the Movement Competency Screen (MCS) for dancers by 1) examining the correlation between scores on this functional test and the activation of deep abdominals and hip strength; 2) investigating the correlation between MCS scores and those of the Functional Movement Screen (FMS™). STUDY DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: A total of 77 pre-professional and professional dancers from ballet and contemporary backgrounds were evaluated. The activation of deep abdominals was evaluated using ultrasound imaging and the hip strength was evaluated using a handheld dynamometer. The FMS™, another tool evaluating fundamental movement competency, was also administered. RESULTS: The dancers' MCS score was correlated with the activation of the transversus abdominis (r=0.239, p=0.036) and the strength of hip abductors (r=0.293, p=0.010), adductors (r=0.267, p=0.019) and external rotators (r=0.249, p=0.029). The MCS score was also correlated with the FMS™ score (r=0.489, p<0.001). CONCLUSION: This study shows that the MCS score is correlated with deep abdominal activation and hip strength in dancers, as well as with the FMS™ score. These findings provide evidence toward the validation of the MCS in dancers. LEVELS OF EVIDENCE: Level 2B.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».