Knee Extensor Strength in Anterior Cruciate Ligament-Deficient Individuals Following Normal and Modified Squats: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Jean, LMY, Gross, DP, and Chiu, LZF. Knee extensor strength in anterior cruciate ligament-deficient individuals following normal and modified squats: a randomized controlled trial. J Strength Cond Res 36(1): 47-54, 2022-Training with barbell squats, which load the quadriceps, increases knee extensor strength. Anterior cruciate ligament (ACL) injury results in a quadriceps avoidance substitution strategy, which may impair the efficacy of barbell squat training. Modified squats to promote quadriceps loading have been proposed to facilitate restoring knee extensor strength and function. This research compared resistance training using traditional squats (TRAD) versus traditional plus modified squats (EXP) in ACL-deficient individuals. Thirty-seven ACL-deficient individuals were randomly assigned to TRAD or EXP. Knee extensor function was assessed using maximum isometric strength testing and 3D motion analysis of sit-to-stand. Effect sizes for minimum meaningful improvement were established (d = 0.28-0.47). There were no significant differences between TRAD and EXP for knee extensor strength before, in response to, or after the training interventions (p > 0.05). Involved limb knee extensor strength increased at 15° (95% CI [0.09, 0.27] N·m·kgBM-1, d = 0.60), 30° (95% CI [0.25, 0.48] N·m·kgBM-1, d = 0.82), 45° (95% CI [0.32, 0.58] N·m·kgBM-1, d = 0.78), and 75° (95% CI [0.18, 0.46] N·m·kgBM-1, d = 0.54) knee flexion. Involved limb knee extensor net joint moment work in sit-to-stand (95% CI [0.034, 0.135] J·kgBM-1, d = 0.48) increased in both groups. Squat training was effective for increasing involved limb isometric knee extensor strength and knee extensor work performed in the sit-to-stand. Modified squats do not seem to provide additional benefit.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».