Shoulder Internal Rotator Strength as Risk Factor for Shoulder Pain in Volleyball Players
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify the intrinsic factors that could increase risk of shoulder pain in adolescent volleyball players. Twenty-eight young male volleyball players (between 14 and 18 years old) participated in this study. Athletes were submitted to: isokinetic muscle strength assessment of shoulder rotator muscles, ball service speed assessment, anterior and posterior drawer test, apprehension test, groove sign and scapular dyskinesia test. Athletes were followed for 16 weeks to monitor the presence of shoulder pain. All athletes were submitted to the same training protocol. During the 16 weeks, 28.5% of the athletes (n=8) experienced shoulder pain in the dominant limb higher than 3 according to Numerical Rating Scale criteria; 71.5% of the athletes (n=20) did not experience pain, or pain equal or lower than 3. The main result of our study was that the odds of feeling pain higher than 3 was significantly higher among players who presented higher values for internal rotation peak torque (OR=1.113, CI 95%=1.006 to 1.232 and p=0.038). The odds of feeling pain increased by 11% for every N·m of the internal rotator muscles. Pre-season isokinetic rotator strength assessments can help identify adolescent volleyball players at increased risk of a shoulder injury.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».