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Enregistrement W2467180442 · doi:10.1249/01.mss.0000478661.95317.63

Ground Reaction Forces In Rearfoot And Forefoot Running Assessed By A Continuous Wavelet Transform

2015· article· en· W2467180442 sur OpenAlexaff
Allison H. Gruber, W. Brent Edwards, Joseph Hamill, Timothy R. Derrick, Katherine A. Boyer

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround reaction forceForefootMathematicsContinuous wavelet transformWaveletWavelet transformFrequency domainAccelerationMathematical analysisMedicineDiscrete wavelet transformComputer sciencePhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characteristics of the vertical ground reaction force (GRF) are often used to examine the differences between rearfoot running (RFR) and forefoot running (FFR). Frequency analysis of the vertical GRF and tibial acceleration signals has revealed that FFR generates frequency components representative of the vertical impact peak despite this peak being blunted or absent in the time domain. A disadvantage of traditional frequency analysis (i.e. Fourier transform) is the loss of information regarding the time course of frequency components. PURPOSE: To characterize the frequency characteristics of the GRF generated during the impact phase of RFR and FFR running. METHODS: Twenty RF and 20 FF runners ran over a force platform at 3.5 m/s ±5% performing their habitual footfall pattern. The impact phase of the resultant GRF vector was processed with the continuous wavelet transform using the Mexican Hat as the mother wavelet and scale values 1-200. The impact phase was defined as the percent of stance between initial contact and the instant of zero vertical toe or heel velocity for RFR and FFR, respectively. The frequency range assessed was 8-50 Hz for both footfall patterns. The student’s t-test was used to assess the differences in the sum of the power and maximum power of the wavelet coefficients and the weighted mean pseudo-frequency. RESULTS: On average, the impact phase ended at 21.5±3.3% of stance for RFR and 22.0±5.1% of stance for FFR (P=0.23). The weighted mean pseudo-frequency was 26 Hz for RFR and 22 Hz for FFR (P<0.01). The sum of the power and maximum power of the wavelet coefficients were 32% greater for RFR than FFR (P<0.01). Maximum power occurred at 11.6±1.9% of stance for RFR and 20.1±7.9% of stance for FFR (P<0.01). CONCLUSIONS: The results indicate that the foot-ground collision generates frequencies associated with an impact load, regardless of the portion of the foot that makes initial contact with the ground. The motion of the ankle joint during FFR may delay the time course of maximum signal power of this impact energy by ∼9% compared with RFR. Thus, the vertical impact peak in FFR may be visually obscured in the time domain by the active peak rather than it not occurring at all. Future studies should use caution quantifying the vertical impact peak magnitude and loading rate from the time domain when comparing RFR and FFR.

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)0,002
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 enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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