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Enregistrement W4402663245 · doi:10.1249/01.mss.0001059892.49581.b9

Assessment Of Sport-specific Motor Performance Profile In High-performance Athletes After A Multi-modal Neurologic Training Program

2024· article· en· W4402663245 sur OpenAlexaffabout
Maryam Butt, Sean P. Dukelow, Brian W. Benson

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesModalPhysical medicine and rehabilitationTraining (meteorology)PsychologyPhysical therapyApplied psychologyComputer scienceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess the effects of a two-month standardized, supplementary multi-modal neurologic training program targeting specific intrinsic risk factors of interest identified in the literature, versus usual training, on sport-specific motor performance skills including upper-limb motor function, postural stability, and neck strength. METHODS: Twenty-six male and female high-performance athletes (mean age = 17 ± 3 years), participating in snow sports or ice hockey, completed a pre-season training program (intervention group, IG). The training program encompasses dynamic vision, dynamic neck strength, neuromuscular control, cardiovascular conditioning, psychological resiliency counseling (if required), brain health nutrition and sleep optimization recommendations, and sleep performance eyewear and mouthwear (if indicated). An age-matched control group (CG) completed their usual pre-season training. Both groups completed multi-modal pre- and post-training assessments including a rapid bimanual sensorimotor upper-limb robotic task, a postural stability test using a phybrata sensor, and a dynamic neck strength assessment using novel technology. Pre/post-training test parameters for each group were compared using a paired t-test with corrections applied for multiple tests within each test. RESULTS: The IG exhibited a statistically significant increase in dominant hand speed (t(25) = -2.5556, p = 0.0171) while performing the sensorimotor robotic task compared to CG. Moreover, the IG showed a significant decrease in time (t(18) = 4.0572, p = 0.0007) and increase in peak rate of force development (t(18) = -3.8327, p = 0.0012), whereas CG showed only a reduction in time (t(43) = 2.2549, p = 0.0293) required for 30 neck rotations in a counterclockwise direction during the dynamic neck strength assessment. The postural stability assessment did not reveal a statistically significant difference in either group. CONCLUSION: A standardized two-month supplementary pre-season neurologic training program has a positive effect on motor performance skills such as hand speed and dynamic neck strength in high-performance winter sports athletes that have been identified as vital motor skills to reduce concussion risk. This work was funded by Own the Podium Canada, the Canadian Sport Institute Calgary; and a Mitacs fellowship in partnership with Own the Podium Canada (Dr. Maryam). We thank the participating athletes, coaches, and team athletic therapists.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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