Running Shoe Recommendations Based on Gait Analysis Improve Perceptions of Comfort, Performance and Injury Risk: A Single‐Blind Randomised Crossover Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We examined how shoe recommendation based on gait analysis influences subjective perceptions of comfort, performance and injury reduction in runners while monitoring spatiotemporal and kinematic parameters. Design Single‐blind crossover randomised controlled trial with repeated measures. Method Twenty‐one women runners completed a clinical gait analysis and four 5‐min treadmill trials at a self‐selected comfortable speed sequentially in their own shoes (OS), the first experimental shoes (randomised), their OS, and the second experimental shoes (randomised). The two experimental shoes were identical except for their colour (randomised) and were presented to runners as either a ‘basic’ shoe or, deceptively, a ‘gait‐matched’ shoe selected for them based on the clinical gait analysis conducted. Results Running Comfort Assessment Tool (RUN‐CAT) scores and 100 mm visual analogue scale ratings of subjective comfort, performance and injury reduction differed significantly between own and experimental shoes ( p < 0.001). Post‐hoc comparisons revealed that runners’ OS were the most comfortable (83.3 ± 3.8 mm) followed by gait‐matched (66.1 ± 21.5 mm) and then basic (49.0 ± 24.1 mm) shoes. RUN‐CAT, performance and injury reduction ratings were similar between own and gait‐matched shoes, but gait‐matched shoes had better mean difference (95% confidence intervals), RUN‐CAT (15.6 mm [5.7, 25.5]), performance (17.1 mm [5.6, 28.6]) and injury reduction (30.1 mm [8.9, 51.2]) scores than the basic shoes. Discrete spatiotemporal, foot strike angle and resultant tibial acceleration parameters were not significantly different between shoes ( p ≥ 0.157). Most runners overall preferred their OS (71.4%), followed by gait‐matched (23.8%) and basic (4.8%) shoes. Conclusions Shoe recommendation and description can significantly affect subjective shoe comfort and overall preferences without significantly altering spatiotemporal and kinematic parameters. Runners should be cautious while choosing shoes based on recommendations and descriptors derived from gait analysis or based solely on perceived comfort as runners’ subjective perceptions can be artificially manipulated. Trial Registration: Australian New Zealand Clinical Trials Registry: ACTRN12623000516684.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».