Postural Control as a Risk Factor for Noncontact Anterior Cruciate Ligament Injury in Youth Female Basketball and Floorball Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate whether postural control was associated with an increased risk of future noncontact ACL injury in youth female basketball and floorball athletes. Data collection on 189 youth female basketball and floorball athletes was performed during a 3-year period. The modified Star Excursion Balance Test (mSEBT), single-leg drop-down test, and single-leg stance tests on a balance platform were used to measure postural control. In the mSEBT, performance in the anteromedial, medial, and posteromedial directions, as well as the corresponding composite score, were recorded. In balance platform tests, the mediolateral and anteroposterior velocity, velocity moment, and side length of a square representing 90% of postural sway were measured. Relative limb asymmetry and bilateral limb mean results for these variables were calculated and used as predictor variables in Cox regression analysis. Noncontact ACL injuries and individual exposure hours were prospectively recorded throughout the follow-up. Twelve noncontact ACL injuries occurred. Greater limb asymmetry in the posteromedial direction [HR 1.18 (95% CI 1.05-1.32)] and composite score [HR 1.17 (95% CI 1.01-1.36)] on the mSEBT were associated with an increased risk of noncontact ACL injury. No statistically significant associations were found in the other directions for the mSEBT or any of the balance-platform-generated variables. Dynamic postural control, measured by limb asymmetry in the mSEBT, was associated with future ACL injury. Prevention programs for noncontact ACL injury could benefit from exercises directed toward correcting limb asymmetries in dynamic postural control in youth female basketball and floorball athletes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».