Effect of Foot Hyperpronation on Lumbar Lordosis and Thoracic Kyphosis in Standing Position Using 3-Dimensional Ultrasound-Based Motion Analysis System
Notice bibliographique
Résumé
Based on clinical observations, foot hyperpronation is very common. Excessive pronation (hyperpronation) can cause malalignment of the lower extremities. This most often leads to functional and structural deficits. The aim of this study was to assess the effect of foot hyperpronation on lumbar lordosis and thoracic kyphosis. Thirty five healthy subjects (age range, 18030 years) were asked to stand on 4 positions including a flat surface (normal position) and on wedges angled at 10, 15, and 20 degrees. Sampling was done using simple random sampling. Measurements were made by a motion analysis system. For data analysis, the SPSS software (ver. 18) using paired t-test and repeated measures analysis of variance (ANOVA) was applied. The eversion created by the wedges caused a significant increase in lumbar lordosis and thoracic kyphosis. The most significant change occurred between two consecutive positions of flat surface and the first wedge. The t-test for repeated measures showed a high correlation between each two consecutive positions. The results showed that with increased bilateral foot pronation, lumbar lordosis and thoracic kyphosis increased as well. In fact, each of these results is a compensation phenomenon. Further studies are required to determine long-term results of excessive foot pronation and its probable effect on damage progression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».