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Enregistrement W4392859143 · doi:10.3389/fspor.2024.1352286

A 2D video-based assessment is associated with 3D biomechanical contributors to dynamic knee valgus in the coronal plane

2024· article· en· W4392859143 sur OpenAlexaff
Ashley Erdman, Alex Loewen, Michael Dressing, Charles W. Wyatt, Gretchen D. Oliver, Lauren Butler, Dai Sugimoto, Amanda M. Black, Kirsten Tulchin‐Francis, David M. Bazett-Jones, Joseph Janosky, Sophia Ulman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronal planeValgusAnterior cruciate ligamentOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationAnkleKinematicsKnee JointSagittal planeBiomechanicsMedicineRange of motionSquatPelvisPhysical therapyComputer scienceAnatomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Adolescent athletes involved in sports that involve cutting and landing maneuvers have an increased risk of anterior cruciate ligament (ACL) tears, highlighting the importance of identifying risky movement patterns such as dynamic knee valgus (DKV). Qualitative movement screenings have explored two-dimensional (2D) scoring criteria for DKV, however, there remains limited data on the validity of these screening tools. Determining a 2D scoring criterion for DKV that closely aligns with three-dimensional (3D) biomechanical measures will allow for the identification of poor knee position in adolescent athletes on a broad scale. The purpose of this study was to establish a 2D scoring criterion that corresponds to 3D biomechanical measures of DKV. Methods: A total of 41 adolescent female club volleyball athletes performed a three-task movement screen consisting of a single-leg squat (SLS), single-leg drop landing (SLDL), and double-leg vertical jump (DLVJ). A single rater scored 2D videos of each task using four criteria for poor knee position. A motion capture system was used to calculate 3D joint angles, including pelvic obliquity, hip adduction, knee abduction, ankle eversion, and foot progression angle. Receiver operating characteristic curves were created for each 2D scoring criterion to determine cut points for the presence of movement faults, and areas under the curve (AUC) were computed to describe the accuracy of each 2D criterion compared to 3D biomechanical data. Results: 3D measures indicated knee abduction angles between 2.4°-4.6° (SD 4.1°-4.3°) at the time point when the center of the knee joint was most medial during the three tasks. AUCs were between 0.62 and 0.93 across scoring items. The MEDIAL scoring item, defined as the knee joint positioned inside the medial border of the shoe, demonstrated the greatest association to components of DKV, with AUCs ranging from 0.67 to 0.93. Conclusion: The MEDIAL scoring criterion demonstrated the best performance in distinguishing components of DKV, specifically pelvic obliquity, hip adduction, ankle eversion, and foot progression. Along with the previously published scoring definitions for trunk-specific risk factors, the authors suggest that the MEDIAL criterion may be the most indicative of DKV, given an association with 3D biomechanical risk factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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