Hamstring stiffness and injury risk factors during the handball season in female players
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the muscle mechanical properties and functions of female athletes throughout their training season is relevant to understand the relationships between these factors and to predict noncontact injuries, which are prevalent among female athletes. The first aim of this study was to determine whether female handball players’ passive stiffness of the hamstring muscles is associated with hamstring extensibility, strength of knee flexors and extensors, and lower limb stiffness. Additionally, the study monitored fluctuations in these factors over 25 weeks. The study utilized an isokinetic dynamometer to record hamstring passive stiffness, extensibility, and hamstring and quadriceps strength of 18 young handball players. Lower limb stiffness was determined from a countermovement vertical jump conducted on a force plate. The countermovement jump involved the calculation of the peak force during the eccentric phase and the mean force during the concentric phase. The results showed a positive correlation between hamstring passive stiffness and lower limb stiffness ( r = 0.660, p < 0.01), knee flexion and extension strength ( r = 0.592, p < 0.01 and r = 0.497, p < 0.05, respectively), and eccentric peak force ( r = 0.587, p < 0.01) during jumping. The strength of knee extensors increased significantly after 6 weeks, and hamstring stiffness after 12 weeks of training. In conclusion, the increased hamstring stiffness following training did not match other factors associated with injury risk. Therefore, preventing multifactorial injury risk requires a comprehensive approach, and monitoring one factor alone is insufficient to predict noncontact injuries in female handball players.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».