Chasing footprints in time – reframing our understanding of human foot function in the context of current evidence and emerging insights
Notice bibliographique
Résumé
In this narrative review we evaluate foundational biomechanical theories of human foot function in light of new data acquired with technology that was not available to early researchers. The formulation and perpetuation of early theories about foot function largely involved scientists who were medically trained with an interest in palaeoanthropology, driven by a desire to understand human foot pathologies. Early observations of people with flat feet and foot pain were analogized to those of our primate ancestors, with the concept of flat feet being a primitive trait, which was a driving influence in early foot biomechanics research. We describe the early emergence of the mobile adaptor-rigid lever theory, which was central to most biomechanical theories of human foot function. Many of these theories attempt to explain how a presumed stiffening behaviour of the foot enables forward propulsion. Interestingly, none of the subsequent theories have been able to explain how the foot stiffens for propulsion. Within this review we highlight the key omission that the mobile adaptor-rigid lever paradigm was never experimentally tested. We show based on current evidence that foot (quasi-)stiffness does not actually increase prior to, nor during propulsion. Based on current evidence, it is clear that the mechanical function of the foot is highly versatile. This function is adaptively controlled by the central nervous system to allow the foot to meet the wide variety of demands necessary for human locomotion. Importantly, it seems that substantial joint mobility is essential for this function. We suggest refraining from using simple, mechanical analogies to explain holistic foot function. We urge the scientific community to abandon the long-held mobile adaptor-rigid lever paradigm, and instead to acknowledge the versatile and non-linear mechanical behaviour of a foot that is adapted to meet constantly varying locomotory demands.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».