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Enregistrement W4206432045 · doi:10.3389/fphys.2021.767445

Triceps Surae Muscle-Tendon Properties as Determinants of the Metabolic Cost in Trained Long-Distance Runners

2022· article· en· W4206432045 sur OpenAlexaff
Esthevan Machado, Fábio Juner Lanferdini, Edson Soares da Silva, Jeam Marcel Geremia, Francesca Chaida Sonda, Jared R. Fletcher, Marco Aurélio Vaz, Leonardo Alexandre Peyré‐Tartaruga

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAchilles tendonPlantar flexionTendonMedicineTendinopathyTriceps surae muscleAnatomyStrain (injury)BiomechanicsTreadmillAnklePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study aimed to determine whether triceps surae’s muscle architecture and Achilles tendon parameters are related to running metabolic cost (C) in trained long-distance runners. Methods: Seventeen trained male recreational long-distance runners (mean age = 34 years) participated in this study. C was measured during submaximal steady-state running (5 min) at 12 and 16 km h–1 on a treadmill. Ultrasound was used to determine the gastrocnemius medialis (GM), gastrocnemius lateralis (GL), and soleus (SO) muscle architecture, including fascicle length (FL) and pennation angle (PA), and the Achilles tendon cross-sectional area (CSA), resting length and elongation as a function of plantar flexion torque during maximal voluntary plantar flexion. Achilles tendon mechanical (force, elongation, and stiffness) and material (stress, strain, and Young’s modulus) properties were determined. Stepwise multiple linear regressions were used to determine the relationship between independent variables (tendon resting length, CSA, force, elongation, stiffness, stress, strain, Young’s modulus, and FL and PA of triceps surae muscles) and C (J kg–1m–1) at 12 and 16 km h–1. Results: SO PA and Achilles tendon CSA were negatively associated with C (r2 = 0.69; p < 0.001) at 12 km h–1, whereas SO PA was negatively and Achilles tendon stress was positively associated with C (r2 = 0.63; p = 0.001) at 16 km h–1, respectively. Our results presented a small power, and the multiple linear regression’s cause-effect relation was limited due to the low sample size. Conclusion: For a given muscle length, greater SO PA, probably related to short muscle fibers and to a large physiological cross-sectional area, may be beneficial to C. Larger Achilles tendon CSA may determine a better force distribution per tendon area, thereby reducing tendon stress and C at submaximal speeds (12 and 16 km h–1). Furthermore, Achilles tendon morphological and mechanical properties (CSA, stress, and Young’s modulus) and triceps surae muscle architecture (GM PA, GM FL, SO PA, and SO FL) presented large correlations with C.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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