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Enregistrement W2327844449 · doi:10.1249/01.mss.0000401908.60047.72

Temporal Changes in Female Lower Body Running Mechanics during a Simulated 10 km Race

2011· article· en· W2327844449 sur OpenAlexaff
Desi P. Fuhr, P Gervais, Loren Z.F. Chiu, Douglas P. Gross, Michael D. Kennedy

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreadmillKinematicsMathematicsBase (topology)Differential effectsMedicineSimulationPhysicsPhysical therapyComputer scienceInternal medicineMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During a 10 km run at race pace, lower extremity mechanics have been observed to change in male runners. Whether similar changes in mechanics occur in female runners is unknown. PURPOSE: The purpose of this study was to examine lower extremity running mechanics in female distance runners during a simulated 10 km race on a treadmill. METHODS: Five female distance runners (age: 30.6 ± 3.5yrs; ht: 169.4 ± 8.9 cm; wt: 59.1 ± 73 kg; VO2max = 3.45 ± 0.33 L/min) completed a pre-screening and graded exercise test (Day 1); 10 km time trial on a 400 m track (Day 2); and simulated 10 km run at race pace on a treadmill. Treadmill speed was 95 % of average running velocity of the Day 2 time trial. Reflective markers were placed on both the right and left lower extremities and kinematic data were sampled at 120Hz at 50 m (BASE), 4450 m (MID) and 9950 m (END) using a 6-camera optoelectronic motion capture system. Mechanical measures calculated: right and left step length and frequency, right and left maximum knee flexion (swing phase) and extension (stance phase). RESULTS: A time by side interaction for step length was found (BASE left: 1.27±0.05 meters; END left: 1.28±0.05 meters; BASE right: 1.27±0.05 meters; END right: 1.32±0.05 meters P>0.05) indicating differential changes in mechanics on the left and right extremities. Overall maximum knee flexion increased (BASE: 96.9±2.3°; MID: 99.6±3.1°; END: 102.4±4.5°; P<0.05) with no other significant changes found. Although not significant, effect sizes indicated trends for step frequency to decrease (BASE: 93.1±2.9 steps/min; END: 90.7±2.2 steps/min; P>0.05; ES=0.94) and maximum knee extension to increase (BASE: 2.0±3.6°; END: 5.8±5.3°; P>0.05; ES=0.85). CONCLUSION: These results indicate that knee flexion had the greatest change over a simulated 10 km race, however a trend for increased max knee extension and decreased step frequency were observed. The most noticeable effect was the maintenance of step length on the left lower extremity and increase in step length on the right lower extremity. The mechanism for this bilateral deviation is under investigation. These results confirm changes in lower body running mechanics occur in trained female runners and these changes are magnified over the duration of a race.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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