Association of Core Muscle Strength and Endurance with Chronic Ankle Instability- A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> Background Chronic Ankle Instability (CAI) accounts for over 40% of cases following an ankle sprain, often leading to debilitating and long-term consequences. Emerging research indicated that deficits in core muscle strength and endurance may contribute to the persistence of CAI. The current study aims to investigate the association between core strength and endurance with CAI. Methods A total of 128 participants were enrolled, including 64 participants with CAI (mean age: 22.73 ± 1.929) and 64 participants without instability (mean age: 21.89 ± 1.691). Ankle instability was evaluated using the Cumberland Ankle Instability Tool (CAIT). Core strength was assessed using a pressure biofeedback device, and endurance was assessed using the McGill trunk endurance battery. Between-group comparisons were conducted using the Mann–Whitney U test. Pearson correlation and multiple linear regression analyses were performed to identify key predictors of CAIT, including the interaction effects. Results The CAI group revealed significantly lower endurance in trunk flexors (p = 0.003, r = 0.31) and extensors (p = 0.011, r = 0.26). No significant difference was observed in core strength (p = 0.954). CAIT scores were significantly associated with left lateral flexor endurance (r = 0.28, p = 0.012). The final regression model indicated that left lateral flexor endurance was the most consistent predictor (β = 0.074, p = 0.055), accounting for 70.5% of the variance in CAIT scores (adjusted R² = 0.705). A near-significant interaction effect (p = 0.054) suggested that this association may differ by group. Conclusion Lateral flexor core endurance is a critical factor for functional ankle stability. Integrating targeted core endurance training into the rehabilitation programs for CAI is beneficial. Trial registration: The study was registered with the Clinical Trial Registry of India (CTRI/2023/08/056445) on 11/08/2023.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».