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Enregistrement W4402662473 · doi:10.1249/01.mss.0001055604.96989.a5

The Influence Of Running Intensity On Femoral Cartilage Deformation In Competitive Runners

2024· article· en· W4402662473 sur OpenAlexaffabout
Ryan J. Evans, Harry S. Batersby, Leah E. Williams, Derek N. Pamukoff

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeformation (meteorology)Intensity (physics)CartilageDistance runningPhysical medicine and rehabilitationMedicineMaterials scienceAnatomyPhysicsComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competitive compared with recreational runners have higher odds of osteoarthritis (OA) and running related injuries, possibly from different types of running that are associated with high loading rates. PURPOSE: To investigate the influence of running intensity on acute femoral cartilage deformation in competitive runners. METHODS: Twenty-four competitive runners participated (11 females and 13 males; Height = 1.73 ± 0.08 m, Mass = 64.4 ± 9.4 kg, Weekly Running Amount = 78.4 ± 17.6 km, 1500 m Personal Best = 257.1 ± 23.2 s). Competitive runners were currently competing or competed within the last year on an intercollegiate team or at a national/provincial championship level in the 800 m to 10,000 m. Participants underwent two counterbalanced running sessions (continuous and interval) 2-7 days apart. Ultrasound imaging of femoral cartilage was done before and after each running session. The continuous run was 7 km at participants’ self-selected pace (Speed = 12.11 ± 0.7 km/hour). The interval run was 10 x 400 m with 300 m recovery at 85 to 90% of their 1500 m personal best pace (Interval Speed = 18.7 ± 1.6 km/hour; Rest Speed = 11.7 ± 0.7 km/hour). Footwear was instrumented with force sensing insoles to measure the vertical loading rate, peak ground reaction force, and impulse. 2 (time) by 2 (condition) ANOVA with repeated measures evaluated the change in cartilage thickness between conditions after running. Pearson correlation assessed the association between kinetic outcomes and the change in cartilage thickness in each condition. RESULTS: Lateral femoral cartilage demonstrated greater deformation after interval running compared to continuous (p = 0.003). A significant main effect of time was seen in medial femoral cartilage where deformation was similar collapsed across conditions (1.92 (1.82, 2.02) vs. 1.83 (1.73, 1.93) mm; Mean Difference = -0.094 (-0.147, -0.042) mm, p = 0.001). The vertical loading rate, peak ground reaction force, and impulse was not associated with cartilage deformation (all r < 0.32, all p > 0.05). CONCLUSIONS: Interval running may contribute to increased lateral joint stress and greater acute cartilage deformation, which may contribute to the disparity in knee OA between recreational and competitive runners. Moreover, patellofemoral pain symptoms may be worsened by faster interval running. This project received funding from the Natural Science and Engineering Research Council of Canada (RGPIN-2022-04804, PI: DN Pamukoff)

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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