Ankle sprain history and clinical outcome have limited influence on walking and running biomechanics among runners: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lateral ankle sprain (LAS) is prevalent among runners, with many developing chronic ankle instability (CAI). While CAI is associated with many motor-behavioral, sensory-perceptual, and pathomechanical factors, its impact on gait biomechanics remains unclear. This cross-sectional study aimed to assess gait biomechanics and other factors contributing to CAI in runners. Methods: = 13). Walking and running spatiotemporal, kinetic and kinematic parameters were collected on an instrumented treadmill. Rehabilitation-oriented assessment outcomes were also assessed. One-way ANOVA or Kruskal-Wallis tests were used, along with their corresponding post-hoc tests. Effect sizes (g or r according to normality) were reported. Results: = 0.47-0.67) than healthy controls and copers. However, running biomechanics did not differ between groups, suggesting that traditional biomechanical assessments at comfortable speeds may not be sensitive to functional deficits in CAI. A notable finding was the lower mechanical work recovery during walking in copers compared to healthy controls (g = 0.98). Conclusion: These results highlight the importance of considering self-reported function and perceived instability when assessing LAS and CAI. The absence of gross running gait alterations suggests that rehabilitation could safely integrate running early in recovery. However, more demanding tasks or advanced biomechanical modeling techniques may be needed to identify residual gait impairments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».