Factors affecting the shoulder functional profile in elite judo athletes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The aim was to investigate the effects of sex, age, preferred judo technique, dominance, and injury history on the shoulder functional status of elite judo athletes. Sixty‐one elite judo athletes (38 males, age: 18.1 ± 1.2 years, body mass: 69.3 ± 13.3 kg, body height: 172.2 ± 9.8 cm, brown belt to second‐degree black belt) completed three questionnaires: Western Ontario Shoulder Instability, Western Ontario Rotator Cuff, and Shoulder Instability‐Return to Sport after Injury. They performed four physical tests: the glenohumeral rotator isometric strength test, upper quarter Y‐balance test, unilateral seated shot put test, and modified Closed Kinetic Chain Upper Extremity Stability Test. The results showed that the female athletes had less shoulder functional abilities than the male athletes ( p < 0.001 to p = 0.02). The younger athletes had poorer shoulder stability and upper extremity power than the older athletes ( p < 0.001 to p = 0.02), but their glenohumeral muscles were stronger in both internal ( p = 0.03) and external ( p = 0.005) rotations. All the judo athletes had similar bilateral differences in shoulder functional status, except for judokas who preferred throwing techniques ( p = 0.01). Injury history affected self‐perceived functional status ( p < 0.001), as well as upper extremity muscle capacity and neuromuscular control ( p = 0.01 to p = 0.05). This study provides new insight into the shoulder functional status of elite judo athletes, which may aid in the development of sports‐specific injury prevention and return‐to‐sport programmes to reduce the risk of shoulder injury occurrence and recurrence. Highlights Normalized levels of upper extremity abilities must be sex‐ and age‐specific in prevention programmes. Prevention programmes may focus on muscle bilateral and anteroposterior symmetry. Prevention programmes may include psychological training tailored to the sex of judo athletes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».