Kinetic risk factors of running‐related injuries in female recreational runners
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to prospectively investigate the association of kinetic variables with running-related injury (RRI) risk. Seventy-four healthy female recreational runners ran on an instrumented treadmill while 3D kinetic and kinematic data were collected. Kinetic outcomes were vertical impact transient, average vertical loading rate, instantaneous vertical loading rate, active peak, vertical impulse, and peak braking force (PBF). Participants followed a 15-week half-marathon training program. Exposure time (hours of running) was calculated from start of program until onset of injury, loss to follow-up, or end of program. After converting kinetic variables from continuous to ordinal variables based on tertiles, Cox proportional hazard models with competing risks were fit for each variable independently, before analysis in a forward stepwise multivariable model. Sixty-five participants were included in the final analysis, with a 33.8% injury rate. PBF was the only kinetic variable that was a significant predictor of RRI. Runners in the highest tertile (PBF < -0.27 BW) were injured at 5.08 times the rate of those in the middle tertile and 7.98 times the rate of those in the lowest tertile. When analyzed in the multivariable model, no kinetic variables made a significant contribution to predicting injury beyond what had already been accounted for by PBF alone. Findings from this study suggest PBF is associated with a significantly higher injury hazard ratio in female recreational runners and should be considered as a target for gait retraining interventions.
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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) | 0,001 | 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 ».