Drop Landing Biomechanics in Individuals With and Without a Concussion History
Notice bibliographique
Résumé
Research has identified an increased risk of lower extremity injury postconcussion, which may be due to aberrant biomechanics during dynamic tasks. The purpose of this study was to compare the drop landing biomechanics between individuals with and without a concussion history. Twenty-five individuals with and 25 without a concussion history were matched on age (±3 y), sex, and body mass index (±1 kg/m2). Three-dimensional landing biomechanics were recorded to obtain dependent variables (peak vertical ground reaction force, loading rate, knee flexion angle and external moment, knee abduction angle and external moment, and knee flexion and abduction angle at ground contact). A 1-way multivariate analysis of variance compared outcomes between groups. There was no difference in drop landing biomechanics between individuals with and without a concussion history (F10,39 = 0.460, P = .877, Wilk Λ = .918). There was an effect of time since concussion on knee flexion characteristics. Time since most recent concussion explained a significant amount of variation in both peak (ΔR2 = .177, β = -0.305, ΔP = .046) and initial ground contact (ΔR2 = .292, β = -0.204, ΔP = .008) knee flexion angle after covarying for sex and body mass index. Therefore, time since concussion should be considered when evaluating biomechanical patterns.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».