Association of Foot Deviations with Foot Functional Activity and Dynamic Balance in Female Kathak Dancers
Notice bibliographique
Résumé
Kathak, an Indian Classical dance involves complex rhythmical foot work which makes Kathak dancers more prone to foot posture deviations and musculoskeletal injuries. Foot deviations can be associated with ankle and foot pain, joint and postural instability, soft tissue injuries, etc. which may negatively affect balance and dance performance. Hence current study aimed to explore association of foot deviation with foot functional activity and dynamic balance among female Kathak dancers. A cross-sectional study design 80 female Kathak dancers between age group of 18- 40 years were assessed for foot deviations, foot functional activity, and dynamic balance by Navicular drop test, foot function index, and Y balance test respectively. Percentile analysis of Navicular drop test showed that a large population of kathak dancers (56.25%) has pronated feet. Foot functional activity showed that maximum population (86.25%) didn’t have any foot function impairment. 25% population had below baseline score in Y balance test showing higher risk of losing balance and musculoskeletal injuries. Pearson’s correlation showed that Navicular drop test has very weak positive correlation with Foot Function Index with R value 0.21and has a very weak negative correlation with Y balance test with R value -0.027 and -0.03 of right & left leg respectively. Thus, current study concludes that Kathak dancers are more prone to have flat feet. Medial Longitudinal Arch Height has very weak positive correlation with foot function and very weak negative correlation with Y balance test suggesting that flat feet have very weak impact on foot function and dynamic balance. Key words: Kathak dancers, Medial longitudinal arch height, Navicular drop test, Dynamic balance, Foot function index.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».