Downhill Dilemma: Analyzing Joint Force on Variable Speed and Gradient
Notice bibliographique
Résumé
Movement on declined slopes poses unique mechanical stresses when compared to level surfaces. Both downhill (DH) running and walking have seen large amounts of load force absorption on the knee (French 2018; Abe et.al., 2011) with some forces possibly being distributed to the hip and ankle joints. Though research is limited about lower extremity joint kinematics across all three joints. PURPOSE: To better understand the joint forces placed on the hip, knee, and ankle with variable speed and decline gradient METHODS: Nine participants (5 male and 4 female; Age = 24.09 ± 2.81 yrs; Weight = 75.12 ± 13.67 kg; Height = 1724.89 ± 68.58 mm) were asked to walk and run, in five-minute intervals on an instrumented treadmill (Bertec, Inc. Columbus, OH) at self-selected velocities. Conditions were determined in randomized order (C1 = walk flat, C2 = run flat, C3 = DH Walk, C4 = DH Run) and intervals were performed at a flat plane as well as a decline of -9°. Data collection used 8 video cameras recording at 50 hZ. (Theia, Inc., Kingston, Ontario, Canada) and analyzed using Visual 3D (C-Motion, Inc.,Germantown, MD). Data was further analyzed (using C2 vs C4 and C1 vs C3) using a repeated measure ANOVA with Tukey-b post-hoc test (family-wise α = 0.05). RESULTS: Analysis saw significant (p < 0.05) joint forces across all conditions. Highest hip and ankle forces reported in C2 (hip = -20.99±2.06 N/kg; ankle = -20.20±1.86 N/kg). Highest knee forces reported in C4 (knee = -22.07±3.0 N/kg). Highest velocity reported in C2 (2.56±0.44 m/s). CONCLUSION: The current study found C2 imposed higher forces on the ankle and hip compared to other conditions. C4 presented higher forces in the knee. Participants could self-select speeds for each condition, resulting in C2 having the fastest running speed. Evidence has suggested that higher speeds tend to increase joint forces (Schache et al., 2011) which may contribute to the findings of the current study, however, may have significance in a real-world setting. Higher speeds and joint force loading can be an indicator of lower extremity injury (French, 2018). Therefore, future research should look into DH/Flat Running and its implications on injury in an applied setting.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».