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Enregistrement W4408026936 · doi:10.1080/02640414.2025.2473144

The effects of a 6 week rolling and dynamic movement training intervention on tissue hardness, pain pressure threshold, knee range of motion and muscular strength

2025· article· en· W4408026936 sur OpenAlexaff
Kazuki Kasahara, Andreas Konrad, Y. Murakami, Ewan Thomas, Antonino Scardina, David G. Behm, Masatoshi Nakamura

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésIsometric exerciseMedicineRange of motionPhysical therapyConcentricRehabilitationTrunkKnee flexionPhysical medicine and rehabilitationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foam Roller (FR) intervention is popular in sports and rehabilitation settings. Recently, we showed that conventional FR (FR_rolling) as well as compression of the target muscle (knee extensors) during joint movement using FR (FR_KM) have similar acute changes. The present study aimed to expand on these findings and compare the effects of a 6-week FR_rolling and FR_KM intervention on the passive and active properties of knee extensors. The participants were 36 healthy male university students (21.9 ± 1.1 years) who were randomly assigned to either controls, FR_rolling, or FR_KM. An intervention per session of 180-sec was performed 3-time/week for 6 weeks in both FR_rolling and FR_KM groups. Measurements were tissue hardness, pain pressure threshold (PPT) of knee extensors, knee flexion ROM, maximal voluntary isometric and concentric contraction before and after the intervention. PPT and knee flexion ROM were significantly increased in the FR_rolling and FR_KM groups, with no significant differences between the two groups. No significant changes were observed in tissue hardness, and muscle strength in all groups. Long-term interventions with FR_rolling and FR_KM could effectively increase knee flexion ROM and PPT similarly. Therefore, if difficulties from trunk stabilization or rolling during the FR-rolling occur, a simpler approach could be sustained through the FR_KM.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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