Age-related proprioceptive decline is not seen in lifelong skiing and snowboarding participants: Lessons for balanced active healthy ageing
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Ankle proprioception is important for effective human movement and thus active healthy aging. Chronic ankle instability (CAI) may be a contributing factor in proprioception decline. Proprioception and aging research indicate that there is age-related decline in proprioception, however, most research has been on activities conducted in flat, even, and unchanging environments. Thus, to support active healthy aging theory and practice across diverse real-world environments this research explores snowsports activities that are conducted in more dynamic environments and that may be participated in across the lifespan. Design: This research used a cohort comparison approach to study whether regular snowsport participation (i.e., skiing and snowboarding) is correlated with i) age-related proprioception decline, and ii) proprioception deficits observed with CAI. Methods: 142 advanced and elite snowsport participants (age-range 12-70 years), were recruited over a two-year period. Participants completed a questionnaire that included: prior snowsport experience, ankle injury history and the Identification of Functional Ankle Instability scale (IdFAI). Lower limb proprioception was tested using the Active Movement Extent Discrimination Assessment (AMEDA) device. Results: There were no significant differences in AMEDA scores between i) age categories; ii) those with or without CAI; nor iii) between females and males. Conclusions: These results show that regular snowsport participation such as skiing and snowboarding, that occur in dynamic and changing environments, may i) protect against age-related proprioception decline, and ii) provide a rehabilitative effect for CAI. Thus, snowsport participation may be beneficial for active healthy aging and fall prevention.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».