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Enregistrement W2415271636

ACCURACY OF SELF-REPORTED FOOT STRIKE PATTERN IN INTERCOLLEGIATE AND RECREATIONAL RUNNERS DURING SHOD RUNNING.

2016· article· en· W2415271636 sur OpenAlexaff
Michael B. Bade, K. Phebe Aaron, Thomas G. McPoil

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoot (prosody)TreadmillPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationFoot deformityDeformitySurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinicians are interested in the foot strike pattern (FSP) in runners because of the suggested relationship between the strike pattern and lower extremity injury. PURPOSE: The purpose of this study was to assess the ability of collegiate cross-country runners and recreational runners to self-report their foot strike pattern during running. STUDY DESIGN: Cross-sectional Study. METHODS: Twenty-three collegiate cross-country and 23 recreational runners voluntarily consented to participate. Inclusion criteria included running at least 18 miles per week, experience running on a treadmill, no history of lower extremity congenital or traumatic deformity, or acute injury three months prior to the start of the study. All participants completed a pre-test survey to indicate their typical foot strike pattern during a training run (FSPSurvey). Prior to running, reflective markers were placed on the posterior midsole and the vamp of the running shoe. A high-speed camera was used to film each runner in standing and while running at his or her preferred speed on a treadmill. The angle between the vector formed by the two reflective markers and the superior surface of the treadmill was used to calculate the foot strike angle (FSA). To determine the foot strike pattern from the video data (FSPVideo), the static standing angle was subtracted from the FSA at initial contact of the shoe on the treadmill. In addition to descriptive statistics, percent agreement and Chi square analysis was used to determine distribution differences between the video analysis results and the survey. RESULTS: The results of the chi-square analysis on the distribution of the FSPSurvey in comparison to the FSPVideo were significantly different for both the XCRunners (p < .01; Chi-square = 8.77) and the REC Runners (p < .0002; Chi-square = 16.70). The cross-country and recreational runners could correctly self-identified their foot strike pattern 56.5% and 43.5% of the time, respectively. CONCLUSION: The findings of this study suggest that the clinician cannot depend on an experienced runner to correctly self-identify their FSP. Clinicians interested in knowing the FSP of a runner should consider performing the two-dimensional video analysis described in this paper. LEVEL OF EVIDENCE: 3.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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