The Isolated Effect of Midsole Compliance on Running Economy and Biomechanics in Highly Trained Runners
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Running economy is a key determinant of endurance performance, with recently developed advanced footwear technologies (AFTs) improving running economy substantially. One key feature of AFTs is the thick, compliant midsole. Previously, greater surface compliance has been associated with greater leg stiffness and enhanced running economy, suggesting that increased shoe compliance could induce similar effects and therefore at least partially explain the metabolic benefit of AFTs. However, it remains unclear whether midsole compliance replicates the effects of surface compliance on running economy and leg stiffness and what biomechanical mechanisms underlie these improvements. METHODS: Nineteen well-trained male runners completed biomechanical and metabolic testing in two shoes designed to differ only in midsole compliance. Participants ran three 5-min trials at 12 and 16 km·h -1 on an instrumented treadmill in each shoe. During these trials, we collected 3D motion capture data, ground reaction forces, and whole-body metabolic rate via indirect calorimetry. RESULTS: More compliant footwear was associated with a 3.90% improvement in running economy ( P < 0.001) and a 2.98% increase in leg stiffness ( P < 0.01). Additionally, runners exhibited reduced knee flexion at midstance, leg compression, average knee extension velocity, and peak knee extensor moment with greater midsole compliance ( P < 0.05). These biomechanical changes resulted in a 9.46% decrease in average positive knee joint power ( P = 0.001). CONCLUSIONS: Greater midsole compliance improves running economy. Altering midsole compliance primarily affects knee mechanics and average positive knee joint power. While future research should explore muscle fascicle dynamics to directly determine the muscle-level effect, our results suggest that shoe compliance improves running economy by lowering knee extensor muscle metabolic demand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».