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来自motusTHROW生物力学数据库的Longtoss和配重球的立场声明

  • 通过  本汉森
  • 2019年4月23日

加权球白皮书摘要

自2015年美国职棒大联盟赛季推出motusTHROW智能压缩套以来,Motus已从Little League到Professional棒球为20,000多名棒球运动员投下了超过1000万次的罚球。可穿戴技术的这种进步和可及性使运动员,教练和研究人员提出和回答令人信服的生物力学相关问题的能力民主化。其中两个包括:A)配重球安全吗?B)长距离投掷安全吗? 

Motus开始通过挖掘他们的生物力学数据库来查找与“longtoss” and “weighted ball”标签。在移动应用程序中,用户可以通过投掷距离和球重来收集和标记数据。 Motus用球重量,使用者’的身高和体重,以及原始传感器数据来计算投掷过程中肘部的外翻峰值扭矩。数据库搜索结果得出627,925次长途掷球和381,946次加权球。 

加权球分析发现,在不同球重的情况下,肘部扭矩有显着差异(请阅读全文) 这里). The most stressful type of 加权球 throw was the lighter 4 oz baseball (a regulation baseball is 5.01-5.26 oz). Similar to the study of 750 throws by ASMI (链接),随着球重的增加,肘部扭矩减小—to a point. 

Unlike the ASMI study, this analysis found that as ball weight increased from 11-16 ounces, elbow torque began to increase, with 16 oz balls being the 2nd most stressful throw type of all 30 加权球 masses analyzed.

肘部扭矩随球重的变化的主要关联归因于进行掷球的技术和掷球的强度。例如,一些投手可能会首先使用中等重量的棒球(11盎司)进行预热,然后逐渐提高强度以减轻/减轻棒球负荷。较轻的棒球可使前臂和手的质量加快,从而增加肘部外翻扭矩。当手臂松动且手臂速度仍然很高时,在牛棚或练习课结束时甚至经常使用一些较重的球。大质量以高幅度加速会产生高反作用扭矩。 

结论:

通常,较轻的棒球比较重的棒球压力更大。但是,中等重量的棒球(16盎司)会产生更高的扭矩,应根据生物力学监测使用,以确保得出安全极限(又称用MotusTHROW测量)。


Longtoss白皮书摘要

长抛分析还发现,投掷距离之间的肘部扭矩有显着差异。 (阅读完整的白皮书 这里)。聚合数据集中最紧张的投掷距离是270’ and 240’。这是一个普遍的发现,许多长时间的折腾研究都表明,随着投掷距离的增加,速度的增加,肘部的扭矩也增加。 

但是,当我们按竞争水平对数据进行分组时,出现了令人着迷的趋势。在大学的数据子集中(n = 237,695),扭矩最高的是240和270英尺,第三峰值是140’。但是在150的距离处抛出’-210’被大大减少。 

在高中投手中也发现了类似的趋势(n = 220,849),其中扭矩最大,为150’ and 180’,但从190大幅度减少’-220’。大学和高中掷球的这些子集都捕捉到了一个令人着迷的趋势,距离本身并不能预测肘部扭力,长时间抛球可以起到治疗作用。但是,这绝对不是规则。

常识告诉我们同样的事情。投手在下拉动作中将10英尺抛入网中时或在放下棒球350时,投手可以最大程度地发挥作用并在肘部上产生最大压力。’从一个棒球场的篱笆到另一个篱笆。距离从来都不是弯头压力的真实指标,应该不再这样考虑。常识还表明,投手不应该一直在极端距离处过度施加关节压力,尤其是在疲劳时。

结论

因此,研究结果表明,在中等距离的远距离投掷长刺既可以通过产生较低的肘部扭矩来治疗,也可以通过产生较高的肘部扭矩来增加受伤的风险。该数据不允许将总括性建议或竞争级别的总括性建议应用。相反,该数据表明,参与长脊的个体应进行生物力学分析以个体化长脊距离的极限。 

运动员应继续使用长剑来增强手臂的力量并改善手臂的健康状况,但只能达到以下程度:增加距离投掷不会导致a)肘部扭力升高,b)未经训练的运动平面中的异常力学,c )当长期的工作量较低时,d)急性与慢性的比率升高时。与往常一样,运动员应在进行严格的工作量监控程序时并在其教练,表演人员和(如果适用)他们的医务人员的监督下执行投掷程序。 


本汉森是生物力学副总裁&Motus Global的创新。他的教育学历是生物医学工程和数学(BS。),在获得博士学位期间,他曾在密尔沃基酿酒人大学担任生物力学工程师。在Marquette大学获得生物电子学博士学位。

他于2012年加入Motus,成为第一位员工,并帮助领导产品开发团队设计IMU硬件,基于传感器的生物力学算法以及用于人员工作量管理的软件投影系统。


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