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Enregistrement W2939736443 · doi:10.1249/mss.0000000000002004

Effect of Shoe and Surface Stiffness on Lower Limb Tendon Strain in Jumping

2019· article· en· W2939736443 sur OpenAlexaff
Colin R. Firminger, Olivia L. Bruce, John W. Wannop, Darren J. Stefanyshyn, W. Brent Edwards

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJumpingAchilles tendonTendonGround reaction forceStiffnessTendinopathyMedicineBiomechanicsStrain (injury)JumpOrthodonticsMaterials scienceAnatomyPhysicsKinematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tendinopathies are painful overuse injuries observed in athletes participating in jumping sports. These injuries are heavily dependent on the resulting strain from the applied mechanical load. Therefore, mechanisms to reduce tendon strain may represent a primary prevention strategy to reduce the incidence of tendinopathy. PURPOSE: The purpose of this study was to examine the effect of shoe and surface stiffness on Achilles and patellar tendon strains during jumping. We hypothesized that less stiff shoes and surfaces would reduce Achilles and patellar tendon strains during jumping. METHODS: Thirty healthy male basketball players performed countermovement jumps in three shoes and on three surfaces with different stiffness properties while motion capture, force platform, and jump height data were collected. Magnetic resonance imaging was used to obtain participant-specific tendon morphology, and a combined dynamometry/ultrasound/electromyography session was used to obtain tendon material properties. Finally, a musculoskeletal model was used to estimate tendon strains in each surface and shoe combination. RESULTS: Achilles tendon strains during landing were reduced by 5.3% in the least stiff shoe compared with the stiffest shoe (P = 0.021) likely due to in bending stiffness altering the center of pressure location. Furthermore, Achilles tendon strains during landing were 5.7% and 8.1% lower on the stiffest surface compared with the least stiff and middle stiffness surfaces, respectively (P ≤ 0.047), because of changes in ground reaction force magnitude and center of pressure location. No effects of shoe stiffness or surface construction were observed for jump height (P > 0.243) or peak patellar tendon strains (P > 0.259). CONCLUSIONS: Changes to shoe stiffness and surface construction can alter Achilles tendon strains without affecting jump performance in athletes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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