Longitudinal Monitoring of Biomechanical and Psychological State in Collegiate Female Basketball Athletes Using Principal Component Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The growth in participation in collegiate athletics has been accompanied by increased sport-related injuries. The complex and multifactorial nature of sports injuries highlights the importance of monitoring athletes prospectively using a novel and integrated biopsychosocial approach, as opposed to contemporary practices that silo these facets of health. Methods: Data collected over two competitive basketball seasons were used in a principal component analysis (PCA) model with the following objectives: (i) investigate whether biomechanical PCs (i.e., on-court and countermovement jump (CMJ) metrics) were correlated with psychological state across a season and (ii) explore whether subject-specific significant fluctuations could be detected using minimum detectable change statistics. Weekly CMJ (force plates) and on-court data (inertial measurement units), as well as psychological state (questionnaire) data, were collected on the female collegiate basketball team for two seasons. Results: < 0.05), and no other overarching associations were identified at the group level. However, post-hoc case study analysis showed subject-specific relationships that highlight the potential utility of red-flagging meaningful fluctuations from normative biomechanical and psychological patterns. Conclusion: Overall, this work demonstrates the potential of advanced analytical modeling to characterize components of and detect statistically and clinically relevant fluctuations in student-athlete performance, health, and well-being and the need for more tailored and athlete-centered monitoring practices.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».