111 Using biomechanics to assess the countermovement jump as a tool to measure male and female adolescents with ACL injury
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Adolescent anterior cruciate ligament (ACL) injuries have increased substantially over the last two decades and some 25% will experience a re-injury following surgery, with injury rates highest among females. As such, improved return to activity metrics are imperative. Vertical jump performance is a one commonly used tool, however performance standards and the role of the injured or non-injured limb in achieving jump height is unknown for adolescent males and females. As such, the purpose of this study was to (1) assess performance in ACL injured and uninjured adolescents, and (2) assess limb contributions to this performance. Materials and Methods Thirty-one ACL injured and thirty-eight control female adolescents, and fifteen ACL injured and twenty-five control male adolescents performed a countermovement jump (CMJ) task while whole body 3D kinematics were recorded. Maximum jump height and the maximum sagittal hip, knee, and ankle velocities were calculated. Females and males were analysed separately, while contrasts were made between limbs and injury status. Results Jump height was 13% lower in the ACLi compared to CON, while the ACLi contralateral limb also produced greater hip, knee and ankle angular velocities compared to their injured limb in females. No difference was found in jump height between ACLi and CON, however the contralateral limb of the ACLi males had greater hip and knee extension angular velocities. Neither male nor female controls had inter-limb differences. Conclusion ACLi adolescents shielded the injured limb to achieve similar jump performance. This leads to asymmetrical joint loading and may explain injury risk.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».