The influence of compression apparel on soft tissue vibrations during running
Notice bibliographique
Résumé
The impact at heel-strike during running initiates soft tissue vibrations in theleg, which were suggested to negatively affect muscle fatigue1 and performance2.Tight fitting compression apparel has previously been shown to influence soft tissuevibration2,3, however, very little is known about the influence of running speed andthe level of compression on muscle vibrations. Therefore, the aim of this study was toinvestigate the influence of different levels of compression and 7 running speeds onmuscle vibrations. 14 trained, male athletes participated in the study. The conditionstested included 3 compression suits with different levels of compression as well astwo non-compressive (control) suits in randomized order. Vertical muscle vibrations ofthe gastrocnemius medialis and the vastus lateralis muscles were measured using askin-mounted accelerometer during treadmill running at speeds ranging from 2.68 to5.36 m*s1. Peak power and damping coefficient of the measured vibration data werecalculated using a wavelet-based method and compared between the suits. Correlationbetween speed and peak power as well as between speed and damping coefficient wasanalyzed for all compression conditions normalized to the control conditions. Peakpower decreased significantly for the gastrocnemius medialis at speeds equal or higherthan 3.58 m*s1 (p < 0.05) but not for the vastus lateralis when wearing compressiveapparel. No significant changes were found in the damping coefficient of either of themuscles. Peak power and damping were significantly affected by running speed whenwearing compression apparel versus control. This study showed that higher levels ofcompression do not systematically reduce muscle vibrations more effectively but thatrunning speed and the investigated muscles are more critical factors. Vibrations in allthree planes of motion and more muscles need to be further investigated.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».