No association between knee biomechanics during 90-degree cutting maneuver and future anterior cruciate ligament injury in female floorball players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young female floorball players are among the athletes at the highest risk of rupturing their anterior cruciate ligament in games and practices. Most anterior cruciate ligament injuries in female floorball occur in noncontact cutting situations. The primary aim of this study was to investigate association between knee biomechanics during a 90-degree cutting task and the risk for future non-contact anterior cruciate ligament injury in female floorball players. METHODS: Sixty-five female floorball players (median age 19.5 years; range 15-31) completed preseason testing and 2.5-year follow-up. The testing included marker-based three-dimensional motion analysis of a floorball-specific 90-degree cutting task. Players' movements were recorded by eight 300 Hz cameras, and ground reaction forces were captured by 1500 Hz force plates. Seven biomechanical variables were measured: knee valgus angle at initial contact, peak knee valgus angle, knee flexion angle at initial contact, peak knee flexion angle, peak knee abduction moment, peak knee flexion moment, and peak knee internal rotation moment. Anterior cruciate ligament injuries were recorded throughout the follow-up. FINDINGS: Ten ACL injuries occurred and were included in the analysis. No differences were observed in baseline biomechanical variables between players who sustained an ACL injury during follow-up and those who remained injury-free. INTERPRETATION: Knee valgus and flexion angles, and knee abduction, flexion, and internal rotation moments during the 90-degree cutting test were not associated with the risk of non-contact anterior cruciate ligament injury in female floorball players. The 90-degree cutting test developed for this study cannot predict ACL injuries in female floorball players.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».