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Enregistrement W4413281402 · doi:10.1080/14763141.2025.2542274

Between-session reliability and minimal detectable difference of peak tibial acceleration during running on an indoor track

2025· article· en· W4413281402 sur OpenAlexaff
Zoe Y. S. Chan, Hannah L. Dimmick, Reed Ferber, Roy T.H. Cheung

Notice bibliographique

RevueSports Biomechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Reliability (semiconductor)AccelerationTrack (disk drive)MathematicsComputer scienceSimulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peak tibial acceleration (PTA) is commonly used to assess impact loading during running, but the number of strides required for reliable between-session measurement in overground conditions, as well as the minimal detectable difference (MDD), remains unclear. This study evaluated the one-week and three-week reliability of axial and resultant PTA during overground running and determined the minimum number of strides needed for good and excellent reliability. Eleven recreational runners completed three sessions on a 200-m indoor oval track while wearing a tibial-mounted accelerometer. PTA was analysed across different stride intervals, and test-retest reliability was assessed using intraclass correlation coefficients (ICC). Results showed moderate-to-good reliability for axial PTA (ICC = 0.71-0.80 at 1 week, 0.67-0.84 at 3 weeks) and moderate-to-excellent reliability for resultant PTA (ICC = 0.81-0.94 at 1 week, 0.78-0.91 at 3 weeks). Based on our results, we recommend averaging at least 40 strides to achieve good reliability for axial PTA (MDD = 2.93 g), and at least 100 strides to achieve excellent reliability of resultant PTA (MDD = 2.72 g). These findings support the reliability of PTA when evaluating longer-term interventions, such as gait retraining, but researchers should consider stride variability and track curvature when interpreting results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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