Mechanisms of Anterior Cruciate Ligament Tears in Professional National Basketball Association Players: A Video Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A systematic search was performed of online databases for any anterior cruciate ligament (ACL) injuries within the NBA. Video was obtained of injuries occurring during competition and downloaded for 2-dimensional video analysis. Thirty-five in-game videos were obtained for analysis. Of the reviewed cases, 19% were noncontact ACL injuries where there was no player-to-player contact from an opposing player. Three injury mechanism categories were found based on the events at the point of initial ground contact of the foot of the injured limb: single-leg casting (mean dorsiflexion angle 18.9° (14.4°); mean knee flexion angle 15.6° (7.8°); and mean trunk lateral flexion 18.2° (8.4°)); bilateral hop (mean dorsiflexion angle 18.2° (15.2°), mean knee flexion angle 21° (14.5°), mean trunk extension angle 6.9° (11.4°), and landing angle from the athlete's center of mass 47.9° (10.1°)); and single-leg landing after contact (mean abduction angle of the swing leg 105.4° (18.1°), mean knee flexion angle of the injured limb 34.2° (8.0°), and mean trunk ipsilateral flexion angle 22.2° (7.0°)).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».