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Enregistrement W7117054363 · doi:10.1080/19424280.2025.2604840

Biomechanical effects of maximal footwear on running: a systematic review and network meta-analysis

2025· article· en· W7117054363 sur OpenAlexaff
Zixiang Gao, Wenlong Li, Chen Hu, Gusztáv Fekete, Minjun Liang, Yaodong Gu

Notice bibliographique

RevueFootwear Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Ningbo
Mots-clésBiomechanicsGaitArtificial limbsOrthotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Running is widely recognised for its substantial health benefits; however, it is frequently associated with lower limb injuries caused by repetitive impact forces. To mitigate such injuries, maximal footwear has been developed; nevertheless, evidence comparing its biomechanical effects with those of other footwear types remains inconclusive. A Bayesian network meta-analysis of 14 studies (222 participants) was conducted, based on systematic searches of PubMed, Web of Science, the Cochrane Library, Scopus, and Embase (from inception to 12 November 2024). Multiple biomechanical parameters were evaluated, including vertical average loading rate, vertical instantaneous loading rate, impact peak, active peak and ankle peak eversion. The results revealed a complex and sometimes contradictory biomechanical profile for maximal footwear. Specifically, maximal footwear resulted in a significantly higher impact peak compared to both conventional and minimal footwear. In contrast, for the vertical average loading rate, it performed significantly better than minimal footwear but showed no significant difference compared to conventional footwear. For other impact metrics, no significant differences were observed. Notably, maximal footwear was associated with a significantly lower ankle peak eversion compared to minimal footwear, suggesting a potential for greater control of ankle motion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,030
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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