Side differences of upper quarter Y balance test performance in sub-elite young male and female handball players with different ages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Handball is characterised by repetitive passing and shooting actions mainly performed with the throwing arm. This can lead to side differences (inter-limb asymmetry) in upper quarter mobility/stability between the throwing and non-throwing arm, which could even increase with advancing age (i.e., playing experience). However, side differences in upper quarter mobility/stability is associated with an increased musculoskeletal injury risk. Therefore, we assessed side differences in upper quarter mobility/stability in young handball players at different ages using a cross-sectional study design. Methods Upper Quarter Y Balance test performance of the throwing and non-throwing arm was assessed in 190 sub-elite young female and male handball players (13–18 years). Per arm, relative maximal reach distances (% arm length) for all three directions (i.e., medial, inferolateral, superolateral) and the composite score (CS) were calculated and used for an age × side analysis of variance. Additionally, partial eta-squared ( η p 2 ) was calculated as an effect size measure. Results Irrespective of measure, statistically significant main effects of age (except for the composite score) and side but no statistically significant age × side interaction effects were detected. Further, limb asymmetry in the inferolateral reach direction was above the injury-related cut-off value (i.e., ≥ 7.75% arm length) in 13- and 14-year-olds but not in the older players. Conclusion The detection of limb asymmetry above the proposed injury-related cut-off value in younger players (13- and 14-year-olds) but not in older players (15- to 18-year-olds) may be indicative for an increased injury risk for the younger age group. Thus, prevention programs should be implemented in the handball training routine, especially for the younger ones.
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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 | 0,001 |
| 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 ».