Effect of Asymmetrical Load Carrying on Joint Kinetics of the Lower Extremity During Walking in High-Heeled Shoes in Young Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Carrying a load asymmetrically and walking in high-heeled shoes are common in women. Knowledge of the effects of the two combined conditions on lower-limb kinetics is lacking. We sought to examine the effects of walking in high-heeled shoes and carrying an asymmetrical load on the joint kinetics of the lower extremity in young women. METHODS: Fifteen participants were asked to walk in flat-heeled and 9-cm high-heeled shoes and to asymmetrically carry loads of 0% body weight (BW), 5% BW, and 10% BW. The three-dimensional joint moments of the hip, knee, and ankle in each of the walking conditions were studied through ground reaction force measurements and motion analysis. RESULTS: Walking in high-heeled shoes and asymmetrically carrying a load of 5% or 10% BW resulted in significant differences in ankle joint moments of the loaded and unloaded lower limbs. Compared with walking in flat-heeled shoes, walking in high-heeled shoes and carrying a load asymmetrically significantly increased hip extension, hip abduction, knee extension, and knee adduction moments and decreased ankle plantar moment of the loaded leg. Walking in high-heeled shoes carrying a load of 10% BW resulted in greater significant changes in hip abduction, knee extension, and ankle dorsiflexion moments in the loaded leg than did carrying a load of 5% BW. CONCLUSIONS: These findings indicate that walking in high-heeled shoes and asymmetrical load carrying create significant differences in joint loading between the two limbs and alter lower-extremity kinetics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».