Comparison of Alternative Methods to Improve Weight-Bearing Sagittal Plane Anterior Leg Rotation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: vonGaza, GL, and Chiu, LZF. Comparison of alternative methods to improve weight-bearing sagittal plane anterior leg rotation. J Strength Cond Res 35(12): 3315-3321, 2021-Promoting rearfoot plantar flexion may permit greater sagittal plane anterior leg rotation in weight-bearing tasks. Anterior leg rotation, where the proximal tibia translates forward, is required for tasks such as squatting and landing from a jump. Twenty-eight individuals with less than 25° anterior leg rotation during a weight-bearing lunge test were enrolled and randomly assigned to self-massage and stretching only (n = 15; 14 subjects retained) or self-massage and stretching plus gastrocnemius exercise (n = 13). Anterior leg rotation was assessed during a weight-bearing lunge test and a partial squat; 95% confidence interval (95% CI) of the change score and Cohen's d effect size were calculated. Anterior leg rotation in the weight-bearing lunge increased in the self-massage and stretching only (left: 95% CI [2.1°-5.4°], d = 1.14; right: 95% CI [2.3°-6.0°], d = 1.22) and self-massage and stretching plus gastrocnemius exercise (left: 95% CI [2.3°-7.5°], d = 1.71; right: 95% CI [4.2°-8.6°], d = 1.48) groups. There were no changes in anterior leg rotation in the partial squat for self-massage and stretching only (left: 95% CI [-1.2° to 2.5°], d = 0.15; right: 95% CI [-0.5° to 2.6°], d = 0.24) or self-massage and stretching plus gastrocnemius exercise (left: 95% CI [-0.2° to 4.8°], d = 0.55; right: 95% CI [-0.2° to 4.0°], d = 0.59) groups. Increases in anterior leg rotation in the weight-bearing lunge may be due to decreased passive stiffness in the plantar structures.
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 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 ».