Relationship Between Core Muscle Endurance, and Lower Extremity Performance and Walking Speed in Adult Individuals: Descriptive Research
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Çalışmanın amacı, erişkin bireylerde kor kas enduransı ile alt ekstremite performansı ve yürüme hızı arasındaki ilişkinin incelenmesiydi. Gereç ve Yöntemler: Çalışmaya 122 erişkin birey (yaş=23,38±5,85 yıl, beden kitle indeksi=22,68±4,03 kg/m2 ) dâhil edildi. Kor kas enduransı McGill'in gövde kas endurans testleri ile alt ekstremite performansı Y denge ve tek ayak üzerinde çömelme testi ile yürüme hızı 10 m yürüyüş testi ile değerlendirildi. Analiz için Spearman korelasyon testi ve Mann-Whitney U testi kullanıldı. Bulgular: Gövde ekstansör, fleksör, sağ ve sol lateral fleksör endurans skorları ile dominant taraf alt ekstremite Y denge skorları arasında aynı yönlü ve anlamlı ilişki olduğu görüldü (sırasıyla r=0,208, r=0,315, r=0,388, r=0,406; p<0,05). Gövde ekstansör, fleksör, sağ ve sol lateral endurans skorları ile dominant olmayan taraf alt ekstremite Y denge skorları arasında aynı yönlü ve anlamlı ilişki olduğu bulundu (sırasıyla r=0,338, r=0,400, r=0,406, r=0,396; p<0,05). Kor endurans skorları ile yürüme hızı skorları arasında anlamlı ilişki yoktu (p>0,05). Dominant taraf tek ayak çömelme performansına göre ''zayıf'' ve ''orta'' olan bireyler arasında sadece gövde fleksör endurans skorları (p=0,039) arasında bir anlamlı fark vardı, diğer kor endurans skorları ile ilgili bir fark yoktu (p>0,05). Sonuç: Bu çalışmanın sonuçlarına göre erişkin bireylerde kor enduransının artması ile alt ekstremite performansının arttığı görüldü. Ancak kor endurans ile yürüme hızı arasında bir ilişki yoktu. Alt ekstremite rehabilitasyon uygulamalarında bu konunun dikkate alınması önemli olabilir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".