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Enregistrement W4291730400 · doi:10.1177/03635465221114476

Pelvis and Trunk Energy Flow in Collegiate Softball Pitchers With and Without Upper Extremity Pain

2022· article· en· W4291730400 sur OpenAlexaff
Nicole M. Bordelon, Kyle W. Wasserberger, Jessica L. Downs-Talmage, Kenzie B. Friesen, Jeffrey R. Dugas, Gretchen D. Oliver

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrunkPelvisMedicineKinematicsUpper trunkPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The softball pitch is a full-body motion, where efficient proximal to distal energy flow through the kinetic chain is said to reduce stress at the upper extremity. Although altered trunk kinematic parameters are associated with upper extremity pain in softball pitchers, further research is needed to determine whether differences exist in proximal energy flow between softball pitchers with and without pain. Hypothesis/Purpose: To examine pelvis and trunk energy flow during the acceleration phase of the pitch in collegiate softball pitchers with and without upper extremity pain. It was hypothesized that those with upper extremity pain would have less energy flowing into the proximal ends of the pelvis and trunk as well as less energy flowing out of the distal ends of the pelvis and trunk during the acceleration phase when compared with pitchers who did not have upper extremity pain. Study Design: Descriptive laboratory study. Methods: A total of 54 female National Collegiate Athletic Association Division I softball pitchers (age, 20.2 ± 2.0 years; height, 173.5 ± 6.9 cm; weight, 78.5 ± 11.5 kg) were assigned to pain (n = 17) and pain-free (n = 38) groups. Participants pitched 3 maximal effort rise-balls for a strike, and the average of the 3 trials was used for analysis. Kinematic data were collected at 100 Hz using an electromagnetic tracking system. A segment power analysis was performed to quantify energy flow for the pelvis and trunk. The Mann-Whitney U test was used to compare pelvis and trunk energy flow during the acceleration phase of the pitch as well as pitch velocity between collegiate softball pitchers with and without upper extremity pain. Results: No significant differences were found between pelvis and trunk energy flow during the acceleration phase or pitch velocity between collegiate softball pitchers with and without upper extremity pain (all P values >.057). Conclusion: Previous research determined that kinematic parameters differ between collegiate pitchers with and without upper extremity pain. However, the current study found no difference in pelvis and trunk energy flow or pitch velocity. Although altered kinematics in collegiate pitchers with upper extremity pain may serve as compensation patterns to maintain pitch velocity and proximal energy flow, future research is needed to confirm this postulation. Clinical Relevance: The lack of energy flow differences between upper extremity pain groups suggests that pitchers may adapt their biomechanics to maintain trunk and pelvis energy flow patterns. Coaches, athletes, and clinicians should know that movement adaptations can allow for maintained performance levels but may result in the presence of pain that may manifest in other deleterious and injury-susceptible biomechanics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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