Finite element analysis of stress distribution in knee joint structures during soccer instep kick
Notice bibliographique
Résumé
This observational study investigates the stress distribution in knee joint structures, specifically focusing on the meniscus and primary ligaments of the supporting leg during the support phase of a maximal-effort soccer instep kick executed by an elite-level player. Understanding these stress patterns is crucial for injury prevention and enhancing performance in high-impact soccer actions. A three-dimensional (3D) knee model was developed utilizing CT and MRI data. Finite element (FE) analysis was conducted to evaluate stress distribution patterns across the lateral and medial menisci, medial collateral ligament (MCL), and anterior cruciate ligament (ACL). The analysis revealed peak von Mises stresses of 16.127 MPa in the lateral meniscus, 10.845 MPa in the medial meniscus, 36.613 MPa in the MCL, and 22.863 MPa in the ACL. These findings indicate significant stress concentrations in the lateral meniscus, proximal MCL, and femoral insertion of the ACL. The identified stress distribution patterns specifically related to the knee joint during the instep kicking phase provide critical insights into the internal mechanical demands placed on the joint structures. This study enhances the understanding of stress concentrations in the meniscus and ligaments during soccer kicks, emphasizing the potential for targeted analysis of these stress patterns to inform injury prevention strategies. It suggests that a deeper comprehension of the stress distribution mechanics could contribute to more effective training protocols and rehabilitation approaches for athletes, ultimately improving performance and reducing the likelihood of knee injuries during soccer activities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».