Running shoes and running injuries: mythbusting and a proposal for two new paradigms: ‘preferred movement path’ and ‘comfort filter’
Notice bibliographique
Résumé
In the past 100 years, running shoes experienced dramatic changes. The question then arises whether or not running shoes (or sport shoes in general) influence the frequency of running injuries at all. This paper addresses five aspects related to running injuries and shoe selection, including (1) the changes in running injuries over the past 40 years, (2) the relationship between sport shoes, sport inserts and running injuries, (3) previously researched mechanisms of injury related to footwear and two new paradigms for injury prevention including (4) the 'preferred movement path' and (5) the 'comfort filter'. Specifically, the data regarding the relationship between impact characteristics and ankle pronation to the risk of developing a running-related injury is reviewed. Based on the lack of conclusive evidence for these two variables, which were once thought to be the prime predictors of running injuries, two new paradigms are suggested to elucidate the association between footwear and injury. These two paradigms, 'the preferred movement path' and 'the comfort filter', suggest that a runner intuitively selects a comfortable product using their own comfort filter that allows them to remain in the preferred movement path. This may automatically reduce the injury risk and may explain why there does not seem to be a secular trend in running injury rates.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».