Effect of Unanticipated Tasks on Side-Cutting Stability of Lower Extremity with Patellofemoral Pain Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patellofemoral pain syndrome (PFPS) is one of the most common causes of anterior knee pain encountered in the outpatient setting. The purpose of this study was to compare the lower limb biomechanical differences during anticipated and unanticipated side-cutting in athletes with PFPS. METHODS: Fifteen male basketball players diagnosed with PFPS were enrolled in the study. Participants executed both anticipated and unanticipated 45-degree side-cutting tasks. Motion analysis systems, force plates, and electromyography (EMG) were used to assess the lower limb joint angles, joint moments, joint stiffness, and patellofemoral joint contact forces. Analyzed biomechanical data were used to compare the differences between the two circumstances. RESULTS: Unanticipated side-cutting resulted in significantly increased ankle plantarflexion and dorsiflexion angles, knee abduction and internal rotation angles, and hip abduction angles, as well as heightened knee adduction moments. Additionally, patellofemoral joint contact forces and stress increased, while contact area decreased during unanticipated tasks. CONCLUSIONS: Unanticipated movement raises the demands for joint stability and neuromuscular control, increasing injury risks in athletes with PFPS. These findings have practical implications for developing targeted rehabilitation programs and injury prevention strategies.
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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) | 0,002 | 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 ».