Lower extremity energy absorption strategies at different phases during single and double-leg landings with knee valgus in pubertal female athletes
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic knee valgus (DKV) malalignment affects the biomechanical characteristic during sports activities. This cross-sectional study was conducted to evaluate mechanical energy absorption (MEA) strategies at initial contact (IC) and total landing (TL) phases during single-leg landing (SLL), and double-leg landing (DLL). Twenty-eight female athletes with DKV (age 10-14) were invited. MEA analysis of lower extremity joints was done in sagittal and frontal motion planes employing 8 Vicon motion capture cameras and 2 Kistler force plates. Statistical analysis was done using IBM Statistics (version24) by Bivariate Pearson Correlation Coefficient test. Knee extensors MEA during SLL (IC: P = 0.008, R = 0.522/TL: P < 0.001, R = 0.642) and DLL (IC: P < 0.001, R = 0.611/TL: P = 0.011, R = 0.525), and knee abductors during SLL (IC: P = 0.021, R = 0.474) were positively correlated with increased DKV angle. Ankle plantar flexors during SLL (TL: P = 0.017, R = - 0.477) and DLL (TL: P = 0.028, R = - 0.404), and hip extensors during SLL (TL: P = 0.006, R = - 0.5120) were negatively correlated with increased DKV angle. Compensated MEA in knee extensors was correlated with less ankle plantar flexion MEA during SLL (IC: P = 0.027, R = - 0.514/TL: P = 0.007, R = - 0.637) and DLL (IC: P = 0.033, R = - 00.412/TL: P = 0.025, R = - 0.485). These outcomes indicated a knee-reliant MEA strategy in female athletes with DKV during puberty, putting them at higher risks of ACL injuries during landing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».