Relation between running injury and static lower limb alignment in recreational runners
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if measurements of static lower limb alignment are related to lower limb injury in recreational runners. METHODS: Static lower limb alignment was prospectively measured in 87 recreational runners. They were observed for the following six months for any running related musculoskeletal injuries of the lower limb. Injuries were defined according to six types: R1, R2, and R3 injuries caused a reduction in running mileage for one day, two to seven days, or more than seven days respectively; S1, S2, and S3 injuries caused stoppage of running for one day, two to seven days, or more than seven days respectively. RESULTS: At least one lower limb injury was suffered by 79% of the runners during the observation period. When the data for all runners were pooled, 95% confidence intervals calculated for the differences in the measurements of lower limb alignment between the injured and non-injured runners suggested that there were no differences. However, when only runners diagnosed with patellofemoral pain syndrome (n = 6) were compared with non-injured runners, differences were found in right ankle dorsiflexion (0.3 to 6.1), right knee genu varum (-0.9 to -0.3), and left forefoot varus (-0.5 to -0.4). CONCLUSIONS: In recreational runners, there is no evidence that static biomechanical alignment measurements of the lower limbs are related to lower limb injury except patellofemoral pain syndrome. However, the effect of static lower limb alignment may be injury specific.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».