Walking and Running Require Greater Effort from the Ankle than the Knee Extensor Muscles
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The knee and ankle extensors as human primary antigravity muscle groups are of utmost importance in a wide range of locomotor activities. Yet, we know surprisingly little about how these muscle groups work, and specifically, how close to their maximal capacities they function across different modes and intensity of locomotion. Therefore, to advance our understanding of locomotor constraints, we determined and compared relative operating efforts of the knee and ankle extensors during walking, running, and sprinting. METHODS: Using an inverse dynamics biomechanical analysis, the muscle forces of the knee and ankle extensors during walking (1.6 m·s), running (4.1 m·s), and sprinting (9.3 m·s) were quantified and then related to maximum forces of the same muscle groups obtained from a reference hopping test that permitted natural elastic limb behavior. RESULTS: During walking, the relative effort of the ankle extensors was almost two times greater compared with the knee extensors (35% ± 6% vs 19% ± 5%, P < 0.001). Changing walking to running decreased the difference in the relative effort between the extensor muscle groups, but still, the ankle extensors operated at a 25% greater level than the knee extensors (84% ± 12% vs 63% ± 17%, P < 0.05). At top speed sprinting, the ankle extensors reached their maximum operating level, whereas the knee extensors still worked well below their limits, showing a 25% lower relative effort compared with the ankle extensors (96% ± 11% vs 72% ± 19%, P < 0.01). CONCLUSIONS: Regardless of the mode of locomotion, humans operate at a much greater relative effort at the ankle than knee extensor muscles. As a consequence, the great demand on ankle extensors may be a key biomechanical factor limiting our locomotor ability and influencing the way we locomote and adapt to accommodate compromised neuromuscular system function.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».