功能运动屏幕和Y平衡测试的预测实用性:当前证据和未来方向
Adam C Eckart1, Pragya Sharma Ghimire1, James Stavitz2
1Department of Exercise Science, Kean University, 1000 Morris Avenue, Union, NJ 07083, USA.
Sports (Basel, Switzerland)
|February 25, 2025
概括
目前的运动屏幕,如功能运动屏幕 (FMS) 和Y平衡测试 (YBT),在预测肌肉骨损伤 (MSI) 方面显示不一致的准确性. 综合工作量,历史和先进技术的多因素模型提供了更好的预测.
科学领域:
- 运动医学 运动医学
- 康复科学 康复科学 康复科学
- 生物力学 生物力学
背景情况:
- 肌肉骨损伤 (MSI) 风险查在运动和健身中对于预防伤害至关重要.
- 功能运动屏幕 (FMS) 和Y平衡测试 (YBT) 很受欢迎,但伤害预测准确性不一致.
- 局限性包括广泛的评分,缺乏上下文相关性,以及忽视个人因素.
研究的目的:
- 审查FMS和YBT在MSI风险查中的有效性.
- 为了确定当前选方法的局限性.
- 探索先进的,数据驱动的方法,以改善伤害预测.
主要方法:
- 文献综述分析FMS和YBT的准确性和局限性.
- 检查关于FMS和YBT表现的元分析.
- 讨论新兴技术,如机器学习和可穿戴设备.
主要成果:
- 总体FMS和YBT得分往往缺乏临床相关性,并且在灵敏度和特异性方面具有很高的可变性.
- 结合工作负载,受伤史和健身数据的多因素模型显示出更好的预测潜力.
- 机器学习和可穿戴技术 (IMU) 提供个性化,动态的数据捕获.
结论:
- 传统的运动屏幕对MSI预测有很大的局限性.
- 工作负载监控和个性化评估对于有效的选至关重要.
- 整合技术驱动的,以数据为中心的多因素模型可以显著提高跨不同人群的伤害预测和预防.
