Using Biomechanical Devices in Elite Baseball Pitchers: A Preliminary Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Baseball clinicians, coaches, and players have sought to leverage biomechanical devices to inform training and prevent injury. However, discerning feasibility is sparse for novel biomechanical devices to inform adoption of these technologies. The objective of this study was to investigate the uptake (i.e., proportion of initial use) and adherence (i.e., proportion of continued use) of wearable and portable biomechanical devices among collegiate baseball pitchers during a single summer training season. Methods: Uptake, adherence and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated for a commercially available biomechanical pitching sleeve during practice, and use of a force plate during a countermovement jump task for a minimum of one time per week per the established protocol. Potential non-response bias analyses were assessed descriptively by comparing medical history, clinical measures, and pitching patterns among athletes that continued and discontinued using the biomechanical devices. Results: Twenty-two pitchers participated. The uptake for initiating force plate use was 0.32 (95%CI: 0.14, 0.55); uptake for the pitching sleeve was 0.55 (0.32, 0.76). Adherence for force plate use was 0.46 (0.31, 0.70), compared to 0.13 (0.09, 0.17) for the pitch sleeve. Potential non-response bias analysis revealed pitchers with no previous upper extremity injury in the prior season (n=14) were more likely to use the pitching sleeve beyond the first session (43%) than those who had reported a previous season UE injury at study baseline (13%). Conclusions: Variable uptake and adherence was observed across devices and players. Addressing barriers/facilitators to increase uptake and adherence is necessary to inform future studies on the effect of these devices on preventing injury using training load, kinetic, and kinematic data monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».