The Role of Footwear, Foot Orthosis and Training-Related Strategies in the Prevention of Bone Stress Injuries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 16(3): 721-743, 2023. Objective: To evaluate the effectiveness of footwear, foot orthoses and training-related strategies to prevent lower extremity bone stress injury (BSI). Design: Systematic review and meta-analysis. Data sources: Four bibliographic databases (from inception until November 2021): Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, EMBASE and CINAHL. Eligibility criteria: Randomised controlled trials (RCTs) that assessed the risk of developing a BSI when using particular footwear, foot orthoses or training-related strategies such as muscle strengthening, stretching, and mechanical loading exercises. Results: Eleven studies were included in this systematic review. When wearing foot orthoses, the risk ratio of developing a BSI on any lower extremity bone is 0.47 (95% CI 0.26 to 0.87; p = 0.02). When doing pre-exercise dynamic stretching, the risk ratio of suffering a tibial BSI is 1.06 (95% CI 0.67 to 1.68; p = 0.79). No meta-analyses could be performed for footwear or training-related strategies. The quality of evidence for all these results is low considering the high risk of bias in each study, the low number of studies and the low number of cases in each study. Conclusion: This systematic review reveals the lack of high-quality studies in BSI prevention. Based on studies at high risk of bias, foot orthoses could potentially help prevent BSIs in the military setting. It is still unknown whether footwear and training-related strategies have any benefits. It is crucial to further investigate potential BSI prevention strategies in women and athletes. Research is also needed to assess the influence of running shoes and loading management on BSI incidence.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».