Assessment of the functional movement screen and injuries in gymnasts
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify possible differences in movement quality through the functional movement screen (FMS) between injured and non-injured adolescent acrobatic gymnasts in the last season. Method: descriptive, comparative, cross-sectional study involving 20 adolescent female gymnasts divided into two groups, one composed of 9 gymnasts who had suffered an injury in the last season (14,7±1,56) and the other composed of 11 gymnasts who had not suffered any injury (13,9±2,25). The FMS battery was used, consisting of seven tests: deep squat, hurdle step, in-line lunge, shoulder mobility, active straight leg raise, trunk stability in push-ups, trunk rotational stability. Results: Of the nine gymnasts who had sustained an injury, 66.6% were located in the lower limb, ankles and knees. The results of the total functional assessment of FMS using the Mann Whitney U statistic for independent samples showed no statistically significant differences between groups (Z = -.393; p > 0.05), with the average range of FMS being similar in both cases (10.05 and 11.06 in injured and non-injured gymnasts respectively). It also showed the absence of significant differences in each of the tests of the battery, and no relationship was found through Spearman’s R statistic, between the overall FMS score and the group of injured gymnasts. Conclusion: The results of the FMS total score were slightly higher in gymnasts who were not injured last season, as well as slightly better in all the lower body tests, hence the FMS can be used as a preventive programmed to detect possible deficiencies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».