Carryover effects of treadmill-based footstrike modification gait retraining on overground running biomechanics
Notice bibliographique
Résumé
Gait retraining has gained attention as a practical intervention to improve running biomechanics and reduce injury risk. This study investigated the carryover effects of treadmill-based gait retraining on footstrike pattern, cadence, and vertical loading rate during overground running. Twelve recreational runners who habitually adopted a rearfoot strike (RFS) pattern participated in an eight-session treadmill-based gait retraining programme aimed at footstrike transition to a midfoot strike (MFS). The programme utilised real-time visual feedback and progressively reduced guidance to encourage sustainable biomechanical adaptations. Biomechanical assessments were conducted on both treadmill and overground surfaces before and after training. Results demonstrated significant reductions in footstrike angle (FSA) (95%CI interval -13.9 to -5.1; Cohen's d = 2.22), vertical loading rate (95%CI -0.49 to -41.56; Cohen's d = 0.76), and increased cadence (95%CI 2.47 to 14.06; Cohen's d = 0.87) during treadmill running. However, only the reduction in FSA transferred to overground running, with only 33% of participants exhibiting an MFS pattern during overground running after training, suggesting limited carryover of other biomechanical changes and highlighting discrepancies between trained and untrained conditions. These findings underscore the potential of gait retraining to modify running biomechanics while emphasising the need for overground-specific protocols to ensure effective transfer of improvements to real-world running environments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».