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Enregistrement W4402437407 · doi:10.1016/j.gaitpost.2024.09.006

The relationship between executed cut angle and speed with lower extremity joint angles during unanticipated side-step cutting in soccer players

2024· article· en· W4402437407 sur OpenAlexafffund
Shawn M. Robbins, Harry E. Brown, Yuri Lopes Lima, Moreno Morelli, David J. Pearsall, Anouk Lamontagne

Notice bibliographique

RevueGait & Posture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensJewish Rehabilitation HospitalMcGill UniversityCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKinematicsJoint (building)Physical medicine and rehabilitationKnee JointOrthodonticsComputer scienceSimulationPsychologyMedicineStructural engineeringEngineeringSurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Certain movements patterns have been indicated in knee injuries during cutting while running tasks. Differences in the executed cut angle (ECA) could partially account for group differences in joint kinematics previously observed, including sex differences. RESEARCH QUESTION: Are there relationships between joint angles with entry speed and ECA during side-step cutting in soccer players? METHODS: This cross-sectional study recruited 21 (10 females) soccer players. Participants completed 45° unanticipated side-step cuts in both directions. Kinematic data were captured with a 12 camera motion capture system with 46 reflective markers placed on the participants. Peak joint angles were determined during the stance phase of the cutting task. Entry speed and ECA were determined from pelvis markers. Hierarchical linear models examined relationships between angles, entry speed, and ECA, after accounting for age, sex, and leg preference. Regression coefficients with 95 % confidence intervals were reported and statistical significance (p<0.05) were examined using the Wald statistic. RESULTS: The mean ECA (24.6°) was lower than the intended 45° angle. Peak joint angles were significantly related to both ECA and entry speed. Specifically, an increase in ECA by 10° (i.e., sharper cuts) would increase hip internal rotation and ankle plantarflexion by 1.8-2.1°, and decrease hip adduction, knee abduction and ankle eversion by 1.3-2.4°. Faster entry speeds by 0.5 m/s would increase hip flexion, hip internal rotation and knee extension angles by 1.8-3.8°, and decrease knee abduction by 2.6°. SIGNIFICANCE: Studies evaluating cutting while running should consider ECA and entry speed in their design. Potential differences could confound between-group comparisons of joint angles, including when comparing sexes, and impact interpretations of injury risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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