Suspected Mechanisms in the Cause of Overuse Running Injuries: A Clinical Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Various epidemiological studies have estimated that up to 70% of runners sustain an overuse running injury each year. Although few overuse running injuries have an established cause, more than 80% of running-related injuries occur at or below the knee, which suggests that some common mechanisms may be at work. The question then becomes, are there common mechanisms related to overuse running injuries? EVIDENCE ACQUISITION: RESEARCH STUDIES WERE IDENTIFIED VIA THE FOLLOWING ELECTRONIC DATABASES: MEDLINE, EMBASE PsycInfo, and CINAHL (1980-July 2008). Inclusion was based on evaluation of risk factors for overuse running injuries. RESULTS: A majority of the risk factors that have been researched over the past few years can be generally categorized into 2 groups: atypical foot pronation mechanics and inadequate hip muscle stabilization. CONCLUSION: Based on the review of literature, there is no definitive link between atypical foot mechanics and running injury mechanisms. The lack of normative data and a definition of typical foot structure has hampered progress. In contrast, a large and growing body of literature suggests that weakness of hip-stabilizing muscles leads to atypical lower extremity mechanics and increased forces within the lower extremity while running.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».