The relationship between executed cut angle and speed with lower extremity joint angles during unanticipated side-step cutting in soccer players
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».