Vertical Takeoff Acceleration As A Predictor Of Single Leg Jump Performance
Notice bibliographique
Résumé
Single leg jump tests are important assessment tools for the evaluation of lower extremity joint function after sports injury. The maximum height or distance achieved can indicate readiness to return to sport after injury or predict performance in some sports. Jump height and distance are often measured in lab settings using force plates. Inertial measurement units (IMUs) are a more practical tool that can be used in clinical and field settings to measure acceleration. To maximize jump height and distance an individual must accelerate their mass vertically. However, it is not known if vertical acceleration at takeoff can predict single leg jump height and distance in a healthy recreational population. PURPOSE: To investigate whether vertical takeoff acceleration (VTA) can predict single leg jump distance and height in a healthy recreational population. METHODS: Healthy participants free of lower extremity injuries completed single-leg jumps for distance (SLJD) and for height (SLJH) in neutral cushioned running shoes with a pair of insole-embedded IMUs. Participants were required to perform each jump three times, aiming to maximize their jump height and distance. VTA was measured with the insole-embedded IMUs at 416 Hz. Primary outcomes were the average jump height and distance over the three jumps. A simple linear regression analysis was conducted to investigate the predictive relationship between VTA and single-leg jump for distance and height. RESULTS: One hundred and eighty-seven participants (89 females, 98 males; 41.8 ± 12.07 years, 69.87 ± 11 kg) completed the jump assessment. The linear regression analysis revealed a strong positive linear relationship between the average vertical takeoff acceleration and SLJH performance (r2 = 0.74, p < 0.01), but no significant association between the average vertical takeoff acceleration and SLJD performance (r2 < 0.01, p = 0.15). There was a positive associations between normalized VTA and SLJH ( r2 ≥ 0.5, p < 0.01), but not for SLJD. CONCLUSION: The vertical takeoff acceleration can be a reliable metric for predicting single leg jump height, but not single leg jump distance in clinical settings. As the SLJD test is a combination of vertical and horizontal trajectories, performance on this test may be better predicted by horizontal acceleration.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».