Influence of Sudden Changes in Foot Strikes on Loading Rate Variability in Runners
Notice bibliographique
Résumé
Foot strike patterns influence vertical loading rates during running. Running retraining interventions often include switching to a new foot strike pattern. Sudden changes in the foot strike pattern may be uncomfortable and may lead to higher step-to-step variability. This study evaluated the effects of running with an imposed and usual foot strike on vertical loading rate variability and amplitude. Twenty-seven participants (16 men and 11 women; age range: 18-30 years) ran on an instrumented treadmill with their usual foot strike for 10 min. Then, the participants were instructed to run with an unusual foot strike for 6 min. We calculated the vertical instantaneous and vertical average loading rates and their variances over 200 steps to quantify vertical loading rate variability. We also calculated the amplitude and variability of the shank acceleration peak using an inertial measurement unit. The vertical loading rate and shank acceleration peak amplitudes were higher when running with a rearfoot strike, regardless of the foot strike conditions (i.e., usual or imposed). The vertical loading rate and shank acceleration peak variability were higher when running with an imposed rearfoot strike than when running with a usual forefoot strike. No differences were found in the vertical loading rate and shank acceleration peak variabilities between the imposed forefoot strike and usual rearfoot strike conditions. This study offers compelling evidence that adopting an imposed (i.e., unusual) rearfoot strike amplifies loading rate and shank acceleration peak variabilities.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».