Questionnaire-based assessment for monitoring the condition of female pole-acrobatics athletes: cluster and correlation analyses
Notice bibliographique
Résumé
Cite in English in Vancouver Style: Zharova IO, Antonova HP. Questionnaire-based assessment for monitoring the condition of female pole-acrobatics athletes: cluster and correlation analyses. Inter Collegas. 2025;12(2):6-20. https://doi.org/10.35339/ic.2025.12.2.zan Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.17426693 Abstract Background. Monitoring the functional state of athletes undergoing intense asymmetric loads, as in pole acrobatics, traditionally relies on comprehensive instrumental assessments (dynamometry, bioimpedance, electromyography) that must be repeated several times. However, these methods are expensive, time-consuming, and poorly suited for frequent use, especially during rehabilitation for identified dysfunctions or injuries. This necessitates the development of accessible and reliable tests. Aim. To determine the validity of replacing repeated instrumental studies of athletes' functional state (electrophysiological, strength, visual) with a questionnaire during their rehabilitation. Materials and Methods. A retrospective analysis of archival data from 20 female pole acrobatics athletes (aged 23–40 years) was conducted. The analysis included 58 instrumental parameters from previous studies (dynamometry, bioimpedance analysis, surface and stimulation electromyography, photogrammetry) and 50 questionnaire responses. Due to the non-normal distribution of the data, non-parametric methods were applied: hierarchical cluster analysis (Ward's method) and Spearman's rank correlations. The cluster analysis grouped the questionnaire items and instrumental parameters into five meaningful domains that fully corresponded to the instrumental constructs: strength indicators, body morphology, postural symmetry, neuromuscular activation, and neuromuscular excitability. Results. Within the clusters, fifteen stable and strong correlations were identified (|ρ|=[0.60–0.88]; p<0.05), which demonstrates the high convergent validity of the questionnaire. The most informative items were found to be Nos.25, 48, 49 (for strength); Nos.27, 23 (for body composition); Nos.1, 2 (for posture); Nos.20, 29 (for surface EMG); and Nos.41, 40 (for stimulation EMG). Conclusions. The developed questionnaire captures variations in key physiological indicators and can replace repeated instrumental assessments when monitoring the condition of female athletes’ post-rehabilitation. Keywords: bioimpedance analysis, surface and stimulation electromyography, postural indices, strength imbalance. Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Жарова ІО, Антонова ГП. Анкетне опитування для моніторингу стану спортсменок, які займаються акробатикою на пілоні: кластерний та кореляційний аналіз. Inter Collegas. 2025;12(2):6-20. https://doi.org/10.35339/ic.2025.12.2.zan [англійською]. Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.17426693 Анотація Актуальність. Моніторинг функціонального стану спортсменів, що зазнають інтенсивних асиметричних навантажень, як в акробатиці на пілоні, традиційно спирається на комплексні апаратні обстеження (динамометрію, біоімпеданс, електроміографію), які необхідно повторювати кілька разів. Однак ці методи є дорогими, трудомісткими та малопридатними для частого застосування, особливо під час реабілітації з приводу виявлених дисфункцій або травм. Це створює потребу в розробці доступних та надійних тестів. Мета. Визначити валідність заміни повторних інструментальних досліджень функціонального стану спортсменів (електрофізіологічних, силових, візуальних) під час їх реабілітації питаннями анкети. Матеріали та методи. Було проведено ретроспективний аналіз архівних даних 20 спортсменок, які займаються акробатикою на пілоні (вік 23–40 років). В аналіз були включені 58 інструментальних показників динамометрії, біоімпедансометрії, поверхневої та стимуляційної електроміографії, фотограмметрії та 50 відповідей на питання анкети. Через ненормальний розподіл даних було застосовано непараметричні методи: ієрархічний кластерний аналіз (метод Варда) та рангові кореляції Спірмена. Кластерний аналіз згрупував пункти анкети та апаратні показники у п’ять змістовних доменів, що повністю відповідали інструментальним конструктам: силові показники, морфологія тіла, постуральна симетрія, нейром’язова активація та нейром’язова збудливість. Результати. У межах кластерів було виявлено п’ятнадцять стійких та сильних кореляцій (|ρ|=[0,60–0,88]; p<0,05), що демонструє високу конвергентну валідність опитувальника. Найбільш інформативними виявилися питання №№ 25, 48, 49 (для сили); №№ 27, 23 (для складу тіла); №№ 1, 2 (для постави); №№ 20, 29 (для поверхневої ЕМГ) та №№ 41, 40 (для стимуляційної ЕМГ). Висновки. Розроблений опитувальник фіксує варіації у ключових фізіологічних показниках і може замінити повторні апаратні обстеження під час моніторингу стану спортсменок після реабілітації. Ключові слова: біоімпедансний аналіз, поверхнева та стимуляційна електроміографія, постуральні індекси, силовий дисбаланс.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».