Assessing Footwear Effects from Principal Features of Plantar Loading during Running
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The effects of footwear on the musculoskeletal system are commonly assessed by interpreting the resultant force at the foot during the stance phase of running. However, this approach overlooks loading patterns across the entire foot. An alternative technique for assessing foot loading across different footwear conditions is possible using comprehensive analysis tools that extract different foot loading features, thus enhancing the functional interpretation of the differences across different interventions. The purpose of this article was to use pattern recognition techniques to develop and use a novel comprehensive method for assessing the effects of different footwear interventions on plantar loading. METHODS: A principal component analysis was used to extract different loading features from the stance phase of running, and a support vector machine (SVM) was used to determine whether and how these loading features were different across three shoe conditions. RESULTS: The results revealed distinct loading features at the foot during the stance phase of running. The loading features determined from the principal component analysis allowed successful classification of all three shoe conditions using the SVM. Several differences were found in the location and timing of the loading across each pairwise shoe comparison using the output from the SVM. CONCLUSIONS: The analysis approach proposed can successfully be used to compare different loading patterns with a much greater resolution than has been reported previously. This study has several important applications. One such application is that it would not be relevant for a user to select a shoe or for a manufacturer to alter a shoe's construction if the classification across shoe conditions would not have been significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».