Effects of Knee and Ankle Braces on Lower Limb Kinematics During Jump-Heading-Landing in Professional Soccer Players Following ACL Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study investigated the effects of knee and ankle braces on lower limb kinematics during a jump-landing task incorporating heading in elite soccer players with a history of anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR).Methods Twelve male soccer players with ACLR and 12 healthy controls performed the task under three experimental conditions: without braces (WS), with a knee brace (KS), and with both knee and ankle braces (KAS).Kinematic data were collected using the Vicon motion analysis system, and hip, thigh, knee, and ankle angles were analyzed across five jump-landing phases. ResultsThe control group exhibited greater hip flexion during the take-off and peak phases in the WS condition (P=0.096,P=0.025).The ACLR group demonstrated greater hip flexion during take-off in the WS condition (P=0.035).Within-group comparisons revealed no significant differences during the landing and post-landing phases.Between-group comparisons showed that the ACLR group exhibited significantly greater pelvic tilt across all conditions (WS, KS, KAS) compared to controls.Additionally, the ACLR group had greater hip flexion during landing in the WS condition (P=0.033) and greater ankle plantar flexion in the KS condition (P=0.052)compared to controls.In the post-landing phase, the ACLR group exhibited greater hip flexion in the WS and KAS conditions (P=0.038).Conclusion Knee and ankle braces can alter lower limb joint movement patterns in ACLR athletes, which may help reduce injury risk.However, they may also impose movement restrictions that could impact athletic performance.These findings underscore the importance of balancing injury prevention with performance optimization when using braces in soccer players with ACLR.
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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) | 0,001 | 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 ».