MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3153118517 · doi:10.3390/app11083613

Effects of a Curved Heel Shape in a Running Shoe on Biomechanical Variables and Comfort

2021· article· en· W3153118517 sur OpenAlexaff
Sihyun Ryu, Darren J. Stefanyshyn, Sejin Kong, Sang-Kyoon Park

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésHeelPhysical medicine and rehabilitationAnkleGround reaction forceTreadmillMedicineBiomechanicsOrthodonticsForce platformPhysical therapySurgeryAnatomyKinematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: The purpose of this study was to investigate the effects of a rounded heel shoe (RHS) and rounded lateral heel shoe (RLHS) on impact and lower extremity stability as well as their relationships with comfort during running. (2) Methods: Twenty healthy male adults participated in the study. The data were collected using eight infrared cameras while participants were running at a speed of 2.7 m/s in three shoe conditions on an instrumented treadmill. (3) Results: The peak vertical ground reaction force (PVGRF) was statistically smaller for the RHS and RLHS compared with the normal shoes (NS) (p < 0.05). The range of motion of inversion–eversion at the ankle joint was statistically smaller for the RLHS compared with the NS and RHS (p < 0.05). Increased dorsiflexion of the ankle joint at heel contact was negatively related to the comfort of a running shoe, and increased dorsi-plantarflexion ROM was positively related to comfort. (4) Conclusions: Based on these results, a curved heel shape of a running shoe may provide a positive influence on the biomechanical function and the comfort of running shoes. Future study, including measurements of lower extremity muscle activations and long-term comfort, would be beneficial to help validate current findings and develop further applications.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied SciencesMême sujetLower Extremity Biomechanics and PathologiesTravaux en français237 207