Effects of an Injury Prevention Program on Anterior Cruciate Ligament Injury Risk Factors in Adolescent Females at Different Stages of Maturation
Notice bibliographique
Résumé
The ideal timing to implement anterior cruciate ligament injury prevention programs with respect to maturation is unclear. The purpose of this study was to investigate the effects of an injury prevention program on knee mechanics in early-, late-, and post-pubertal females. In the study, 178 adolescent female basketball players were assigned to six groups: early-pubertal training, early-pubertal control, late-pubertal training, and late-pubertal control, post-pubertal training, and post-pubertal control. The training groups performed an injury prevention program for six months. Medial knee displacement, knee flexion range of motion, and the probability of high knee abduction moment were assessed before and after the training period. After the six-month training period, medial knee displacement was significantly increased in the early-pubertal control group whereas it was unchanged in the early-pubertal training group. Knee flexion range of motion was significantly decreased in the early-pubertal control group whereas it did not change in the early-pubertal training group. The probability of high knee abduction moment was increased in the early-pubertal control group whereas it was unchanged in the earl-pubertal training group. The probability of high knee abduction moment was also decreased in the post-pubertal training group whereas it did not change in the post-pubertal control group. The program limited the development of high-risk movement patterns associated with maturation in early puberty while improving the knee mechanics in post-pubertal adolescents. Therefore, an injury prevention program should be initiated in early puberty and continue through the post-puberty years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».