A comparison of five methods to normalize joint moments during running
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Net joint moments (NJM) are typically normalized for a (combination of) physical body characteristics such as mass, height, and limb length using ratio scaling to account for differences in body characteristics between individuals. Four assumptions must be met when normalizing NJM data this way to ensure valid conclusions. First, the relationship between the non-normalized NJM and participant characteristic should be linear. Second, the regression line between NJM and the characteristic(s) used should pass through the origin. Third, scaling should not significantly perturb the statistical distribution of the data. Fourth, normalizing a NJM should eliminate its correlation with the characteristic(s) normalized for. RESEARCH QUESTION: . METHODS: Standard inverse dynamics analyses were conducted, and ratios were computed between the sagittal-plane hip, knee and ankle NJM's and the participant's mass, height, leg length, mass × height, and mass × leg length. RESULTS: The most important finding of this study was that none of the scaling variables fulfilled all assumptions across all joints. However, scaling by mass, mass*height and mass*leg length satisfied the assumptions for the knee joint moment and log-transformed hip joint moment, suggesting these methods generally performed best. SIGNIFICANCE: Our findings suggests that scaling by mass, mass*height and mass*leg length may be considered to normalize joint moments during running. Nevertheless, we urge researchers to check the statistical assumptions to ensure valid conclusions. We provide supplementary code to check the statistical assumptions, and discuss consequences of inappropriate scaling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».