How Can Biomechanics Improve Physical Preparation and Performance in Paralympic Athletes? A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Recent research in Paralympic biomechanics has offered opportunities for coaches, athletes, and sports practitioners to optimize training and performance, and recent systematic reviews have served to summarize the state of the evidence connecting biomechanics to Paralympic performance. This narrative review serves to provide a comprehensive and critical evaluation of the evidence related to biomechanics and Paralympic performance published since 2016. The main themes within this review focus on sport-specific body posture: the standing, sitting, and horizontal positions of current summer Paralympic sports. For standing sports, sprint and jump mechanics were assessed in athletes with cerebral palsy and in lower-limb amputee athletes using running-specific prostheses. Our findings suggest that running and jumping-specific prostheses should be 'tuned' to each athlete depending on specific event demands to optimize performance. Standing sports were also inclusive to athletes with visual impairments. Sitting sports comprise of athletes performing on a bike, in a wheelchair (WC), or in a boat. WC configuration is deemed an important consideration for injury prevention, mobility, and performance. Other sitting sports like hand-cycling, rowing, and canoeing/kayaking should focus on specific sitting positions (e.g., arm-crank position, grip, or seat configuration) and ways to reduce aero/hydrodynamic drag. Para-swimming practitioners should consider athlete-specific impairments, including asymmetrical anthropometrics, on the swim-start and free-swim velocities, with special considerations for drag factors. Taken together, we provide practitioners working in Paralympic sport with specific considerations on disability and event-specific training modalities and equipment configurations to optimize performance from a biomechanical perspective.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».