On uneven ground: embracing the challenges of inter-limb asymmetries and their assessment
Notice bibliographique
Résumé
Inter-limb asymmetry is often misunderstood in sports and healthcare, with natural differences seen as problems usually needing correction. Evidence linking inter-limb asymmetries to increased injury risk or reduced performance is weak, and asymmetries of 5–15% (or even higher) typically do not increase the likelihood of injury. Assessing inter-limb asymmetries is a complex matter. Practitioners should select tests aligned with sports demands and track changes over time, rather than relying on single time point data. Ongoing temporal assessments help distinguish meaningful trends from natural fluctuations. Measurement error should also be considered to ensure changes exceed the minimal detectable change and reflect genuine performance or shifts in injury risk. Intra-individual analysis is recommended over averages across groups, as they can obscure meaningful variations. Arbitrary thresholds for what may be considered “normal” asymmetries oversimplify a continuous variable, potentially leading to misleading conclusions. Focusing on ranges (e.g., confidence intervals) instead of point values (e.g., mean) provides a more nuanced view. In addition, interpreting raw limb data alongside asymmetry metrics is crucial, as similar asymmetry percentages may arise from different limb strength profiles. Tracking raw data ensures that interventions improve performance, even if asymmetries persist. We provide a framework to help guide practitioners’ decisions. Task specificity and context, temporal stability, measurement quality, and raw performance data are key pieces of the puzzle. Before implementing “asymmetry-correcting” programs, practitioners should answer key questions, for which we provide a user-friendly decision tree. Not all asymmetries are likely to yield meaningful benefits if corrected, and intervening in asymmetry should result from a carefully reasoned process that requires establishing relevance, ensuring measurement quality, gathering appropriate data, and considering practical implications.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».