Investigation of female lower limb muscle reaction to \nmultidirectional perturbation
Notice bibliographique
Résumé
Anterior cruciate ligament (ACL) injuries are more prevalent in female athletes compared to male athletes. Researchers have explored the mechanism of an ACL injury in both males and females using mathematical modeling, interview, in-vivo arthroscopy, clinical evaluation, cadaver studies, motion analysis, and electromyography. However, an unexpected perturbation that mimics an ACL injury mechanism has not yet been used. Therefore, this study explored lower extremity muscle activity following an unexpected perturbation that mimics the mechanism of an ACL injury as well as the contribution of the initial stance of the athlete to an injury. \n\tFemale Concordia varsity athletes were recruited in Montreal, QC. Data was collected using the VICON motion capture system, Noraxon DTS EMG, and a goniometer. Participants were asked to maintain balance on their non-dominant leg during unexpected perturbations in the lateral, posterior, and rotational motions as well as a combination motion that mimics an ACL injury mechanism. \n\tThe mean EMG values were greatest during the post-perturbation phase for all muscles compared to the pre-perturbation and perturbation phases for both knee conditions. The time of occurrence of the maximum EMG values revealed that the muscles reached the maximum EMG value later following the onset of perturbation in the rotation direction in order to stabilize the knee joint and/or maintain balance during the lateral, posterior, and combination perturbations.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».