Cumulative Metrics of Tendon Load and Damage Vary Discordantly with Running Speed
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cumulative load has become a popular metric in running biomechanics research to account for potential spatiotemporal changes associated with different locomotion strategies. This study investigated how incorporating mechanical fatigue principles into Achilles tendon cumulative load measurements affected their relationship with running speed. METHODS: Achilles tendon forces and strains were estimated from a dynamometry/ultrasound session followed by a motion capture session, where participants ran at three speeds. Three cumulative measures of increasing complexity were calculated using Achilles tendon force/strain: 1) cumulative load, defined as the product of the stance phase time integral of Achilles tendon force/strain and the stride count for 1 km of running; 2) cumulative damage, which accounted for the nonlinear relationship between load magnitude and fatigue life by exponentially weighting the time integral of Achilles tendon force/strain before multiplication with stride count; and (3) the probability of fatigue failure, which expanded upon the cumulative damage measure of Achilles tendon strain by fitting a probabilistic Weibull model to existing fatigue life data to account for the inherent variability that exists in the fatigue life of biological samples. RESULTS: Cumulative load measures significantly decreased with running speed, whereas the cumulative damage and probabilistic measures either increased or did not change significantly with running speed. CONCLUSIONS: The choice of cumulative metric has an important influence on the interpretation of overuse injury risk with changes in running speed. Although cumulative load metrics certainly provide meaningful information about the load experienced over a given distance, they do not account for the tissue damage incurred by such load. Cumulative load metrics should therefore be interpreted with caution when making inferences to overuse injury risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».