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Enregistrement W4403100094 · doi:10.58739/jcbs/v14i3.91

Relationship Between Functional Movement Screen, Lower Quarter Y-Balance Test and Physical Performance Tests in Athletes

2024· article· en· W4403100094 sur OpenAlexaboutno aff
P. S. S. Rao, Bisht Kanika

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND BIOMEDICAL SCIENCES · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesBalance (ability)Test (biology)Movement (music)Balance testFunctional movementQuarter (Canadian coin)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineArtHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: The Functional Movement Screen (FMS) and lower quarter Y-Balance Test (LQ-YBT) are examples of functional screening tools used to identify physical dysfunction or functional asymmetries. Limitations in flexibility, agility and power may also have negative consequences on performance in fundamental movements in sport. Due to the time constraints of physical therapists and athletic trainers providing care towards athletes during rehabilitation and treatment hours, it is not possible to perform multiple screening tests/tools prior to an athletic season to determine if athletes have poor mobility and fundamental movements that may alter sport performance. Understanding associations between movement performance and global screening tools (FMS and LQ-YBT) could provide a foundation for prevention programs and performance enhancement for athletes. Therefore, this study was performed to identify how FMS composite score and LQ-YBT relate to the measures of physical performance (flexibility, agility, and jump) in athletes. Settings and Design: A Cross-sectional study conducted on university athletes. Methods and Material: Demographic and Anthropometric data of 50 athletes (32 males,18 females) in the age group of 18 – 30 years were collected at the beginning of the test after obtaining informed consent. The seven FMS tasks, LQ-YBT, Sit and Reach Test, ProAgility Test and Standing Long Jump were performed sequentially in the order. A total of 3 trials were performed in each test and the average of three trials were recorded for statistical analysis. Statistical analysis used: Pearson correlation was used to assess the association between FMS C.S, LQ-YBT and other physical performance measures and p < 0.05 was utilized for statistical significance. Results: FMS CS and LQ-YBT showed significant positive correlation with standing long jump performance (p<0.05) but not with agility. LQ-YBT correlated significantly with sit and reach test (p<0.05). Conclusions: In athletes, the observed significant correlation between the FMS composite score (FMS CS) and the Lower Quarter Y Balance Test (LQ-YBT) with standing long jump performance suggests their potential utility in predicting jump capabilities. However, their lack of correlation with agility indicates limited applicability in that domain. Notably, the LQ-YBT's significant correlation with the sit and reach test underscores its potential as an indicator of flexibility. Key message: Utilizing the FMS or LQ-YBT autonomously or in pair might help sports medicine and strength and conditioning experts in their capacity to recognize people with an expanded gamble of injury during sports participation through distinguishing proof of physical or functional movement deficiencies. Keywords Agility, Flexibility, Functional Asymmetries, Power, Quality of Movement

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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