ANTERIOR CRUCIATE LIGAMENT STRAIN DURING STOP-JUMP LANDING: A COMPUTATIONAL STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Stop-jump landing maneuvers are a particularly common source of injury to the anterior cruciate ligament (ACL). The objective of this study is to determine which kinematic and kinetic parameters contributed to greater ACL strains during stop-jump landings. A combined in vivo/computational modeling approach was used to simulate stop-jump landing activity. Motion capture data from five human participants performing a non-injurious stop-jump landing were used to compute subject- specific muscle forces and 3D kinematics of the knee. These outputs were subsequently used to simulate the activity on a validated computational model of the knee. Correlation analysis was conducted to determine which variables significantly affected the strain in the ACL. The resulting average peak ACL strain during the activity was 7.9 ± 2.4%. A bivariate correlation study found that there was a strong correlation between ACL strain and the knee range of flexion during the period from ground contact to peak ground reaction force (GRF) time ([Formula: see text] = −0.81, [Formula: see text] = 0.08). Neither the quadriceps force nor the instantaneous knee flexion angle during landing or peak GRF was strongly correlated to ACL strain. The results show that strain in the ACL during stop-jump landing could be reduced by increasing the knee range of flexion over time during the landing phase.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».