Influence of Compliance and Aging of Artificial Turf Surfaces on Lower Extremity Joint Loading
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial turf (AT) has been related to increased injury rates when compared to natural grass (NG). One potential reason for the differences in injury rates is the difference in mechanical characteristics of the surfaces. Over the course of a season on artificial turf, due to heavy use and environmental factors, properties of the surface (such as compliance) may be altered. The purpose was to compare the effects of newly installed versus aged AT on injury risks at the metatarsophalangeal, ankle, and knee joint during soccer-specific movements. Methods: Eleven male soccer players performed three movements on newly installed and ‘aged’ AT. Kinematics and kinetics were collected for the different surfaces. Results: Knee adduction moments were increased during the v-cut (119 Nm vs. 164 Nm, p = 0.02), and knee external rotation joint moments were increased during the circle run (23 Nm vs. 28 Nm, p = 0.04) with the aged surface. No surface effects were seen during the jog-sprint transition. Conclusions: For movements associated with a high risk for non-contact injuries, the age of the AT resulted in greater risk factors for injury potential at the knee joint. Further research comparing injury rates associated with AT should consider mechanical features, specifically surface compliance.
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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 | 0,002 |
| 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 ».