Musculoskeletal modelling sequentially integrated with stress simulation reveals asymmetrical knee loading and ligament stress during long-distance running
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the internal load characteristics of the knee joint is essential for investigating unilateral knee injuries associated with running. This study examined the differences in the location and magnitude of von Mises stress in the internal structures of bilateral knee joints during the stance phase of gait following 10 km running at submaximal speeds. METHODS: A healthy male recreational runner participated in this study. We employed a synergistic approach, integrating subject-specific knee joint angles, reaction forces, and moments derived from musculoskeletal modeling to inform and drive the finite element (FE) modeling of running. This methodology ensured a detailed and accurate representation of knee joint mechanics. The peak stresses of the bilateral knee menisci, tibial cartilage, and five main ligaments were quantified using a FE model during the stance phase. RESULTS: The meniscus, tibial cartilage, anterior (ACL), posterior cruciate ligament (PCL), medial (MCL), lateral collateral ligament (LCL) and experienced larger loads in the non-dominant limb across most phases of stance. Additionally, fatigue elevated the peak loading on the non-dominant limb's ACL, PCL, and LCL during the gait stance phase but diminished the load on these ligaments in the dominant knee joint. For Patellar ligament (PL), the non-dominant side showed maximal stress at initial contact, while the dominant side dominated during the remaining stance phases. CONCLUSIONS: This proof-of-concept substantially enhances our understanding of the impact of running-induced fatigue on bilateral knee loading. It provides a detailed analysis of factors leading to unilateral knee overload during extended running. These insights are essential in formulating targeted strategies to reduce injury risks.
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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 | 0,000 |
| 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 ».