Cycling Cleat Positioning Influences Achilles Tendon Strains, but at What Energetic Cost?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patellar and Achilles tendinopathy are overuse injuries associated with repetitive strain and often arise following sudden increases in exercise intensity and/or volume. As such, interventions that reduce tendon strain may represent effective methods for reducing overuse injury risk in this at-risk population of cyclists. One potential intervention is through the anterior/posterior positioning of the cycling cleat. METHODS: Ten recreational athletes, who were all novice cyclists, cycled on a stationary cycle ergometer at three cleat positions (neutral, 20 mm anterior, and 20 mm posterior), four power outputs (150, 200, 250, and 300 W), and two rider positions (seated and standing) for a total of 24 conditions. Motion capture and plantar-pressure data were collected, and peak Achilles and patellar tendon strains were obtained using musculoskeletal modeling. Metabolic output for each condition was also modeled using a combination of musculoskeletal modeling and a previously published metabolic model. RESULTS: Peak Achilles tendon strain was significantly reduced with a posterior cleat position compared with a neutral ( P = 0.047) and anterior ( P < 0.001) position during both standing and seated cycling. Peak patellar tendon strain ( P = 0.928) and modeled metabolic output ( P = 0.778), however, were not influenced by cleat position. CONCLUSIONS: Cycling with a 20 mm posterior cleat position represents an effective intervention for reducing the risk of developing Achilles tendinopathy without concurrently increasing patellar tendon strain or sacrificing performance.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».