Effect of Shoe and Surface Stiffness on Lower Limb Tendon Strain in Jumping
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| 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 ».