The Functional Movement Profile Of Mountain Ultramarathoners
Notice bibliographique
Résumé
Mountain ultramarathon running involves balance and coordination over varying terrain. The Functional Movement ScreenTM (FMS) is an easy-to-administer and reliable test of an athlete’s capability to complete movements relevant to athletic performance. Low FMS scores are associated with a higher risk of injury. Recreational runners have previously been described as having low FMS scores. However, the functional movement capabilities of ultramarathon runners have not been investigated. Given the increased popularity of ultramarathon running, it is necessary to assess the movement capabilities of ultramarathoners and determine if there is an injury risk or areas of improvement for training. PURPOSE: To describe the FMS capabilities of ultramarathon runners and the relationship of FMS scores to race completion. METHODS: Runners were examined before ultra-endurance races of 65 (n = 4), 80 (n = 7), 112 (n = 7), and 193 (n = 43) km. An FMS test was administered prior to the race, assessing on a scale of 0-3 the capability to complete seven basic athletic movements. A two-way ANOVA (race length and finisher/non-finisher) was conducted. RESULTS: Ultramarathon runners exhibited moderate overall FMS scores (15.9 ± 2.1 AU). No significant difference existed for total FMS between finishers (n = 41) and non-finishers (n = 20) (16.2 ± 2.0 vs. 15.3 ± 2.0 AU, respectively, p = 0.22). For subscores of the FMS, the squat score (Finishers = 2.0 ± 0.6, Non-Finishers =1.7 ± 0.7 AU) was the lowest score and involved significant compensation patterns or difficulties in balance. No significant differences were present between race distance and the total FMS score (40 km = 16.3 ± 0.3, 40 km = 15.9 ± 2.2, 100 km = 17.0 ± 0.9, 120 km =15.7 ± 2.1, p = 0.50). CONCLUSIONS: Ultramarathon runners display moderate coordination and stability. Ultra-endurance mountain runners appear to have higher FMS scores compared to recreational runners perhaps as a result of more frequent training on uneven surfaces and technical terrain. Enhanced FMS scores do not appear to predict the capability to complete an ultramarathon. Training for improved squat mobility and stability may be warranted in ultramarathon runners. Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC-RGPIN-2018-1502)
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».