Relationship between core stability and Functional Movement Screening test in athletes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Aim. Functional Movement Screening (FMS™) tests provide beneficial information regarding the movement and stability in the kinetic chain. The core region of the body, as the basis of movement chain, accounts for the facilitation of force and torque transmission. The aim of the present study was to investigate the relationship between functional movement screen composite scores and core stability muscles endurance in athletes. Material and Methods. Forty-five male athletes with FMS scores ≤14 (LoFMS) and forty-five male athletes with FMS scores >14 (HiFMS) were studied. Stability of core muscles of the participants was investigated and compared using the McGill’s test. Results. The results of this study showed a significant difference in the mean stability of the anterior trunk muscles (p = 0.001), right side trunk muscles (p = 0.005) and left side trunk muscles (p = 0.001) between the athletes with LoFMS and HiFMS scores. Muscles’ endurance in the group with HiFMS score was significantly higher than the group LoFMS score (p = 0.001). However, there was no significant difference in the mean stability of the posterior trunk muscles between the two groups. In general, a significant difference was found between sum of core stability scores obtained from lumbar-pelvic stabilizer muscles in the posterior, anterior and lateral sides of athletes LoFMS and HiFMS scores. Conclusions. The results of this study showed that weakness in core stability can have a negative influence on movement patterns
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».