Using an Affordable Motion Capture System to Evaluate the Prognostic Value of Drop Vertical Jump Parameters for Noncontact ACL Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee kinematic parameters during a drop vertical jump (DVJ) have been demonstrated to be associated with increased risk of noncontact anterior cruciate ligament (ACL) injury. However, standard motion analysis systems are not practical for routine screening. Affordable and practical motion sensor alternatives exist but require further validation in the context of ACL injury risk assessment. PURPOSE/HYPOTHESIS: To prospectively study DVJ parameters as predictors of noncontact ACL injury in collegiate athletes using an affordable motion capture system (Kinect; Microsoft). We hypothesized that athletes who sustained noncontact ACL injury would have larger initial and peak contact coronal abduction angles and smaller peak flexion angles at the knee during a DVJ. STUDY DESIGN: Case-control study; Level of evidence, 3. METHODS: 102 participants were prospectively recruited from a collegiate varsity sports program. A total of 101 of the 102 athletes (99%) were followed for an entire season for noncontact ACL injury. Each athlete performed 3 DVJs, and the data were recorded using the motion capture system. Initial coronal, peak coronal, and peak sagittal angles of the knee were identified by our software. RESULTS: = .049, respectively). Receiver operating characteristic (ROC) analysis demonstrated an area under the curve of 0.88, 0.92, and 0.90 for initial coronal, peak coronal, and peak sagittal angle, respectively. An initial coronal angle cutoff of 2.96° demonstrated 80% sensitivity and 72% specificity, a peak coronal angle cutoff of 6.16° demonstrated 80% sensitivity and 72% specificity, and a peak sagittal flexion cutoff of 93.82° demonstrated 80% sensitivity and 74% specificity on the study cohort. CONCLUSION: Increased peak coronal angle and decreased peak sagittal angle during a DVJ were significantly associated with increased risk for noncontact ACL injury. Based on ROC analysis, initial coronal angle showed good prognostic ability, whereas peak coronal angle and peak sagittal flexion provided excellent prognostic ability. Affordable motion capture systems show promise as cost-effective and practical options for large-scale ACL injury risk screening.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».