Effect of Skiing on Physical Performance, Pain, and Quality of Life Based on Gender
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Identifying gender-specific differentiation in each sport type is significant. In this way, sport- and gender-specific gains can be predicted. Therefore, this study aimed to examine the effects of skiing on physical performance, pain, quality of life, and gender-based differentiation. DESIGN: Crossover trial. METHODS: Sixty-eight volunteers, between 18 and 25 years of age, with no history of severe trauma in the spine and extremities, participated in our study. The skiers group consisted of licensed athletes (17 males and 17 females) who did active skiing for at least the past 2 years, the control group consisted of nonathletic and age-matched participants with no skiing experience (17 males and 17 females). Step test, vertical jump test, Flamingo balance test, hand-grip strength, and back-leg-chest strength measurements were performed to evaluate physical performance. Visual Analog Scale, McGill Pain Questionnaire, and Oswestry Low Back Pain Disability Questionnaire were used to evaluate pain experience. Quality of life was evaluated with Short Form-36 (SF-36). RESULTS: Compared to the sedentary controls, VAS-activity and Oswestry Disability Index scores were lower; and aerobic performance, balance, hand-grip strength, back-leg-chest strength, and quality of life (SF-36-general health, SF-36-vitality, SF-36-mental health, and SF-total score) were higher in skiers. Skiing was found to be effective in eliminating gender-based differentiation of the variables of hand-grip strength, pain, and quality of life; however, back-leg-chest strength and anaerobic performance variables were found to be ineffective in eliminating gender differentiation. CONCLUSIONS: Skiing allows that the individual increases physical performance and quality of life. It can also minimize gender-based differentiation of certain variables, such as muscular force, pain, and quality of life.
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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 | 0,004 | 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 ».