DIFFERENCES IN THE CONTRIBUTION OF EACH LOWER LIMB IN THE DROP VERTICAL JUMP TASK SHOULD BE ASSESSED IN ANTERIOR CRUCIATE LIGAMENT-INJURED PAEDIATRIC POPULATION
Notice bibliographique
Résumé
To investigate differences in the drop vertical jump height in female adolescents with an ACL injury and healthy controls and the contribution of each limb in this task. Forty female adolescents with an ACL injury (ACLi, 15.2 ± 1.4 yrs, 164.6 ± 6.0 cm, 63.1 ± 10.0 kg) and thirty-nine uninjured (CON, 13.2 ± 1.7 yrs, 161.7 ± 8.0 cm, 50.6 ± 11.0 kg) were included in this study. A 10-camera infrared motion analysis system (Vicon, Nexus, Oxford, UK) tracked pelvis, thigh, shank, and foot kinematics at 200Hz, while the participants performed 3 trials of double-legged drop vertical jumps (DVJ) on two force plates (Bertec Corp., Columbus, USA) sampled at 2000Hz.The maximum jump height normalised by dominant leg length was compared between groups using independent samples t-test. The maximum vertical ground reaction force (GRFz) and sagittal ankle, knee and hip velocities before take-off were compared between limbs in both groups, using paired samples t-test. The normalised jump height was 11% lower in the ACLi than in the CON (MD=0.04 cm, p=0.020). In the ACLi, the maximum GRFz (MD=46.17N) and the maximum velocities of ankle plantar flexion (MD=79.83°/s), knee extension (MD=85.80°/s), and hip extension (MD=36.08°/s) were greater in the non-injured limb, compared to the injured limb. No differences between limbs were found in the CON. ACL injured female adolescents jump lower than the healthy controls and have greater contribution of their non-injured limb, compared to their injured limb, in the DVJ task. Clinicians should investigate differences in the contribution between limbs during double-legged drop vertical jump when assessing patients with an ACL injury, as this could help identify asymmetries, and potentially improve treatment, criteria used to clear athletes to sport, and re-injury prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».