Running gait modifications can lead to immediate reductions in patellofemoral pain
Notice bibliographique
Résumé
Gait modifications are commonly advocated to decrease knee forces and pain in runners with patellofemoral pain (PFP). However, it remains unknown if clinicians can expect immediate effects on symptoms. Our objectives were (1) to compare the immediate effects of gait modifications on pain and kinetics of runners with PFP; (2) to compare kinetic changes in responders and non-responders; and (3) to compare the effects between rearfoot strikers (RFS) and non-RFS. Sixty-eight runners with PFP (42 women, 26 men) ran normally on a treadmill before testing six modifications: 1- increase step rate by 10%; 2- 180 steps per minute; 3- decrease step rate by 10%; 4- forefoot striking; 5- heel striking; 6- running softer. Overall, there were more responders (pain decreased ≥1/10 compared with normal gait) during forefoot striking and increasing step rate by 10% (both 35%). Responders showed greater reductions in peak patellofemoral joint force than non-responders during all conditions except heel striking. When compared with non-RFS, RFS reduced peak patellofemoral joint force in a significant manner (P < 0.001) during forefoot striking (partial η2 = 0.452) and running softer (partial η2 = 0.302). Increasing step rate by 10% reduced peak patellofemoral joint force in both RFS and non-RFS. Forty-two percent of symptomatic runners reported immediate reductions in pain during ≥1 modification, and 28% had reduced pain during ≥3 modifications. Gait modifications leading to decreased patellofemoral joint forces may be associated with immediate pain reductions in runners with PFP. Other mechanisms may be involved, given that some runners reported decreased symptoms regardless of kinetic changes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».