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Enregistrement W2417185217 · doi:10.1111/sms.12692

Effects of the foot strike pattern on muscle activity and neuromuscular fatigue in downhill trail running

2016· article· en· W2417185217 sur OpenAlexaff
Marlène Giandolini, Nicolas Horvais, Jérémy Rossi, Guillaume Y. Millet, Jean-Benoı̂t Morin, Pierre Samozino

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversité Savoie Mont Blanc
Mots-clésMedicineMuscle fatigueHeelPeripheralPlantar flexionElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationTibialis anterior muscleInternal medicineAnkleCardiologyAnatomySkeletal muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimizing musculo-skeletal damage and fatigue is considered paramount for performance in trail running. Our purposes were to investigate the effects of the foot strike pattern and its variability on (a) muscle activity during a downhill trail run and (b) immediate and delayed neuromuscular fatigue. Twenty-three runners performed a 6.5-km run (1264 m of negative elevation change). Electromyographic activity of lower-limb muscles was recorded continuously. Heel and metatarsal accelerations were recorded to identify the running technique. Peripheral and central fatigue was assessed in knee extensors (KE) and plantar flexors (PF) at Pre-, Post-, and 2 days post downhill run (Post2d). Anterior patterns were associated with (a) higher gastrocnemius lateralis activity and lower tibialis anterior and vastus lateralis activity during the run and (b) larger decreases in KE high-frequency stimulus-evoked torque Post and larger decrements in KE MVC Post2d. High patterns variability during the run was associated with (a) smaller decreases in KE Db100 Post and MVC Post2d and (b) smaller decreases in PF MVC Post and Post2d. Anterior patterns increase the severity of KE peripheral fatigue. However, high foot strike pattern variability during the run reduced acute and delayed neuromuscular fatigue in KE and PF.

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)0,001
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 enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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