111 Using biomechanics to assess the countermovement jump as a tool to measure male and female adolescents with ACL injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> 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. <h3>Materials and Methods</h3> 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. <h3>Results</h3> 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. <h3>Conclusion</h3> 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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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle