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Enregistrement W4409126340 · doi:10.1177/19417381251323610

Biomechanics of Fastpitch Softball Pitching: A Practitioner’s Guide

2025· review· en· W4409126340 sur OpenAlex
Kenzie B. Friesen, Lauren Butler, Nicole M. Bordelon, Jessica L. Downs-Talmage, Glenn S. Fleisig, Sophia Ulman, Gretchen D. Oliver

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomechanicsShouldersSTRIDEPhysical medicine and rehabilitationMedicineContext (archaeology)TrunkRange of motionPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Despite fastpitch softball's growing popularity, there is limited evidence-based guidance to aid practitioners in developing pitching-specific injury prevention and performance enhancement strategies. This commentary describes the biomechanics across each phase of the softball pitch and provides explanation of common biomechanical errors during the pitch as well as training strategies and exercise recommendations to foster optimal pitcher development. EVIDENCE ACQUISITION: A review of softball pitching biomechanics research available in electronic databases including PubMed, Medline, and EBSCO. STUDY DESIGN: Clinical review. LEVEL OF EVIDENCE: Level 4. RESULTS: The 4 primary phases of the windmill softball pitch include the wind-up, stride, acceleration, and follow-through. CONCLUSION: Specific training strategies are recommended to combat the various flaws associated with each phase of the softball pitch. Evaluating body composition, functional characteristics like strength and range of motion of the shoulders, trunk, and hips, as well as assessing energy flow may result in improved performance and minimize risk of injury.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,362 · 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