Predicting the Risk of Injuries Through Assessments of Asymmetric Lower Limb Functional Performance: A Prospective Study of 415 Youth Taekwondo Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of interlimb asymmetries on sport injuries is unclear because of inconsistent findings, and there is a lack of research on youth athletes and the sport of taekwondo. Purpose: To examine the effects of functional interlimb asymmetries on noncontact lower limb injuries in youth athletes. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 2. Methods: A total of 415 taekwondo athletes (318 boys and 97 girls) aged 6 to 17 years underwent baseline testing to determine interlimb asymmetries through the single-leg countermovement jump (CMJ), hop, and triple hop tests as well as the Star Excursion Balance Test. The athletes were then evaluated for 12 months to observe the occurrence of noncontact lower limb injuries. Results: During the study, 98 athletes (70 boys and 28 girls) sustained at least 1 noncontact lower limb injury. Athletes with higher interlimb asymmetries in single-leg CMJ height showed a significantly increased risk of noncontact lower limb injuries (boys: odds ratio [OR], 1.053 [95% CI, 1.027-1.080], P < .001; girls: OR, 1.070 [95% CI, 1.016-1.128], P = .011). Asymmetry in single-leg CMJ height of ≥15.28% was found to be the cutoff point for predicting noncontact lower limb injuries in boys (OR, 4.652 [95% CI, 2.577-8.398]; P < .001). Conclusion: This study highlights the utility of interlimb asymmetries in unilateral jump performance as a tool for assessing the risk of noncontact lower limb injuries in youth taekwondo athletes of both sexes. A proper evaluation of interlimb asymmetries may improve prevention strategies for youth athletes.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».