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Vergleichende Analyse der Unterlimbkinematik zwischen der Anfangs- und Terminalphase von 5km Laufband

Published: July 17, 2020 doi: 10.3791/61192

Summary

Diese Studie untersuchte die biomechanischen Eigenschaften der kinematischen Variablen der unteren Extremität zwischen der Anfangs- und Endphase des 5 km langen Laufbandbetriebs. Die kinematischen Daten von 10 Läufern wurden in der Anfangsphase (0,5 km) bzw. der Endphase (5 km) mit einem dreidimensionalen Bewegungserfassungssystem auf einem Laufband gesammelt.

Abstract

Laufen ist vorteilhaft für die körperliche Gesundheit, aber es wird auch von vielen Verletzungen begleitet. Die Hauptfaktoren, die zu Laufverletzungen führen, bleiben jedoch ungeklärt. Diese Studie untersuchte die Auswirkungen der langen Laufstrecke auf kinematische Variablen der unteren Gliedmaßen und die kinematische Differenz zwischen der Anfangs- (IR) und der Endphase (TR) von 5 km Laufen wurde verglichen. Zehn Hobbyläufer liefen auf einem Laufband mit einer Geschwindigkeit von 10 km/h. Dynamische kinematische Daten wurden in der Phase von IR (0,5 km) bzw. TR (5 km) gesammelt. Der Spitzenwinkel, die Spitzenwinkelgeschwindigkeiten und der Bewegungsbereich wurden in diesem Experiment aufgezeichnet. Die wichtigsten Ergebnisse zeigten folgendes: Knöchel-Eversion und Knie-Entführung wurden bei TR erhöht; ROMs von Knöchel und Knie wurden in der Frontebene bei TR als IR erhöht; eine größere Spitzenwinkelgeschwindigkeit von Knöcheldorsiflexion und Hüftinterrotation wurden in TR im Vergleich zu IR gefunden. Diese Änderungen während des Langstreckenlaufs können einige spezifische Details für die Untersuchung möglicher Gründe für Laufverletzungen liefern.

Introduction

Laufen ist die beliebteste Sportart auf der ganzen Welt. Es gibt eine große Anzahl von Personen, die laufen, und diese Zahl steigt jedes Jahr erheblichan 1. Es wurde vorgeschlagen, dass die Teilnahme an regelmäßigen Übungen einschließlich Laufen die Gesundheit fördern, das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen verringern und damit die Lebenserwartung verbessern kann2,3,4. Trotz der erheblichen gesundheitlichen Vorteile des Laufens ist die Inzidenz von Laufverletzungen im Laufe derJahre,von 25 % auf 83 %gestiegen. Es gibt einige Risiken im Zusammenhang mit laufen, vor allem auf die unteren7Extremitäten, die vor allem auf Muskel-Skelett-Verletzungen 7 konzentriert sind. Die Mehrheit der häufigen laufbedingten Verletzungen sind mit patellofemoralen Schmerzen, Knöchelverstauchung, tibialen Stressfrakturen und Plantarfasziitis8zusammenhängen. Laufverletzungen können durch viele Faktoren verursacht werden, wie falsche Fußschlagmuster, falsche Schuhauswahl und andere individuelle biomechanische Faktoren9. Zum Beispiel kann das Laufen mit einem Fersenschlagmuster zu einer größeren Pronation führen und wird von einem größeren Plantardruck auf der medialen Seite des Fußes begleitet, was zu einem höheren Risiko für Achillessehnen- und Patellofemoralschmerzen führen kann10. Darüber hinaus wurde bereits berichtet, dass das Laufen mit einer größeren Knie-Innenrotation mit dem iliotibialen Bandsyndrom bei Läuferinnen11in Verbindung gebracht wird, insbesondere bei langen Strecken.

Parameter der Kinematik, Kinematik und Zeit-Raum-Komponenten können eine präzise Analyse der Gangbiomechanik liefern und gelten derzeit als wichtiger Parameter für die klinische Ganganalyse12. Niedrigere vertikale Bodenreaktionskräfte und größere Aufprallbeschleunigungen werden nach dem Langstreckenlauf13,14neu kodiert. Höhere Hüftausflüge und kleinere Knieflexionen wurden zusammen mit ermüdeten Muskeln15gefunden, und die erhöhte Schrittfrequenz kann zu reduzierten Schrittlängen13,16führen.

Änderungen der biomechanischen Merkmale der unteren Gliedmaßen in der Phase des Ein- und Endlaufs wurden jedoch nicht vollständig analysiert, da die meisten Studien die biomechanische Variation nach dem Laufen gemessen haben. Darüber hinaus verwenden nur wenige Studien Standardlabortechniken, um die Auswirkungen des Langstreckenlaufs auf die biomechanischen Veränderungen bei Amateurläufern zu bewerten. Die Hauptfaktoren, die zu Laufverletzungen führen, sind noch unklar. Um die zugrunde liegenden Gründe für Verletzungen der unteren Extremität durch Langstreckenlauf aufzudecken, zielt diese Studie daher darauf ab, die biomechanischen Veränderungen der unteren Extremität zwischen der IR- und TR-Phase im Laufband 5 km beim Laufen bei Amateurläufern zu vergleichen.

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Protocol

Schriftliche Informierte Zustimmung wurde von den Probanden eingeholt und die Testverfahren wurden von der Ethikkommission der Universität genehmigt. Alle Teilnehmer wurden über die Anforderungen und den Prozess der Studie informiert.

1. Laborvorbereitung

  1. Schalten Sie während der Kalibrierung das Licht aus und entfernen Sie andere möglicherweise reflektierende Objekte. Stellen Sie sicher, dass acht Kameras angemessen platziert sind und eine klare Sicht ohne Reflexion haben.
  2. Öffnen Sie das Vicon Nexus 1.8.5-Programm, und initialisieren Sie dann die Kameras. System System auswählen | Lokales System | MX-Kameras im Ressourcenbereich und die Kameras werden eingreift.
    HINWEIS: Im Bereich Eigenschaften müssen die Parameter angepasst werden. Der Wertebereich der Stroboskopintensität wird auf 0,95-1 und der Wertebereich des Schwellenwerts auf 0,2-0,4 eingestellt. Legen Sie den Graustufenmodus auf Auto fest. Das Verhältnis der minimalen Zirkularität ist auf 0,5 und das Gain-to-mal 1 (x1), die maximale Blobhöhe auf 50 und wählen LEDs aktivieren.
  3. Platzieren Sie den T-Frame in der Mitte des Aufnahmebereichs, wählen Sie alle Kameras im System aus, und verwenden Sie den 2D-Modus. Vergewissern Sie sich, dass sich der T-Frame in der Kameraansicht ohne Interferenzpunkte befindet. Wählen Sie das erste Element Systemvorbereitung in der Symbolleiste aus. Wählen Sie in der Dropdown-Liste T-Frame das Kalibrierobjekt 5 Marker Wand & T-Frame aus.
  4. Klicken Sie im Bereich Systemvorbereitungstools auf die Schaltfläche Start im Abschnitt Maskenkameras. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Start unter Den Abschnitt MX-Kamera kalibrieren.
    HINWEIS: Wenn der Kalibrierungsprozess abgeschlossen ist, wird der Fortschrittsbalken auf 0%wiederhergestellt.
  5. Platzieren Sie den T-Rahmen in der Mitte der Kamera, um den Ursprung der Koordinaten zu ermitteln.
  6. Klicken Sie im Werkzeugbereich auf die Schaltfläche Start unter dem Abschnitt Volume Origin festlegen.
  7. Stellen Sie das Laufband in die Mitte der Testzone. Die acht Kameras werden rund um das Laufband angezeigt (Abbildung 1).
  8. Befestigen Sie insgesamt 22 reflektierende Marker (Durchmesser: 14 mm) mit doppelseitigem Klebeband an den Probanden im Voraus.

Figure 1
Abbildung 1: Testen des Websitelayouts. Kameras erfassen die Bewegung der unteren Gliedmaßen, während die Probanden auf dem Laufband laufen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

2. Themenvorbereitung

  1. Interviewen Sie vor dem Test die Probanden im Labor und geben Sie eine einfache Erklärung der experimentellen Verfahren. Lassen Sie die Teilnehmer dann einen Fragebogen ausfüllen. Fassen Sie die Ergebnisse dieser Fragebögen zusammen.
    1. Verwenden Sie die folgenden Fragen:
      1. Wie oft laufen Sie in einer Woche?
      2. Wie viele Jahre haben Sie schon gediehen?
      3. Haben Sie in den letzten sechs Monaten Verletzungen der unteren Extremität erlitten oder Operationen der unteren Extremität erhalten?
      4. Wie viele Kilometer laufen Sie pro Woche?
  2. Verwenden Sie die folgenden Inklusionskriterien: Alle Teilnehmer waren in den letzten sechs Monaten vor der Studie rechtbeindominant und ohne Verletzungen der unteren Extremität. Alle Teilnehmer liefen mindestens 15 km pro Woche.
    HINWEIS: Es wurden zehn gesunde Freizeitläuferinnen (Alter: 23,4 bis 1,3 Jahre; Höhe: 160,7 x 3,8 cm; Masse: 50,3 x 2,3 kg; Laufjahre: 3,2 bis 1,2 Jahre) ausgewählt.
    1. Einholen Sie eine schriftliche Informiertezustimmung von Teilnehmern, die die Aufnahmekriterien erfüllen.
  3. Die Teilnehmer müssen einheitliche Strumpfhosen und Hosen tragen.
  4. Zeichnen Sie die Höhe (mm), das Gewicht (kg), die untere Gliedmaßenlänge (mm), die Kniebreite (mm) und die Knöchelbreite (mm) für das Statistikmodell auf.
  5. Platzieren Sie 16 reflektierende Marker an den Probanden an folgenden Stellen: anterior-superior iliac spine, posterior-superior iliac spine, lateral mid-thigh, lateral knee, lateral mid-schaft, lateral malleolus, second metatarsal head, and calcaneus. Legen Sie die Markierungen auf den zweiten Metatarsalkopf und calcaneus auf die entsprechenden anatomischen Punkte der Socken und Schuhe.
  6. Weisen Sie die Teilnehmer an, einheitliche Sport-Laufschuhe zu tragen. Lassen Sie die Teilnehmer mit leichtem Laufen und Stretching für 5 min aufwärmen.

3. Statische Kalibrierung

  1. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Schaltfläche Datenverwaltung, und wählen Sie Datenverwaltungaus. Klicken Sie auf der Symbolleiste auf die Registerkarte Neue Datenbank, wählen Sie den Speicherort aus,beschreiben Sie den Testnamen und die klinische Vorlage, und klicken Sie auf die Schaltfläche Erstellen.
  2. Wählen Sie im Fenster Datenbank öffnen den Namen der erstellten Datenbank aus. Klicken Sie in der geöffneten Benutzeroberfläche auf die grüne Schaltfläche Neue Patientenklassifizierung, die gelbe Schaltfläche "Neuer Patient" und die graue Schaltfläche Neue Sitzung, um die experimentellen Informationen einschließlich Betrefftyp, Betreffname und unterschiedlichen Aktionsstatus zu erstellen.
    1. Kehren Sie zum Nexus-Bereich in der linken Symbolleiste zurück, klicken Sie auf Themen, um einen neuen Betreff-Datensatz zu erstellen, und wählen Sie das Testmodell aus. Füllen Sie im Bereich Eigenschaftenalle anthropometrischen Maße aus: Höhe (mm), Gewicht (kg), untere Gliedmaßenlänge (mm), Kniebreite (mm) und Knöchelbreite (mm).
  3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Live gehen, wählen Sie horizontal spilt aus und wählen Sie das Diagramm aus, um die Flugbahnanzahl zu überprüfen.
    HINWEIS: Stellen Sie sicher, dass alle Marker in der Ansicht 3D-Perspektive sichtbar sind. Dies weist darauf hin, dass alle Marker zur Analyse erfasst werden können.
  4. Bereiten Sie sich auf die Erfassung des statischen Modells vor. Klicken Sie im Bereich Capture Tools auf die Schaltfläche Start im Abschnitt Betrefferfassung.
    HINWEIS: Während des gesamten Datenerfassungsprozesses sollten die Probanden im Erfassungsbereich stationär bleiben, um 140-200 Bilderbilder zu sammeln. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Stopp.
  5. Zeigen Sie im Perspektivbereich die Erfassungsmarkierungen an. Klicken Sie im Bereich "Werkzeuge" auf die Schaltfläche Rohrleitung, und wählen Sie Ausführen der Pipeline rekonstruieren aus, um ein 3D-Bild der erfassten Marker zu erstellen. Beschriften Sie dann manuell das statische Modell. Wenn die Identifizierung abgeschlossen ist, speichern Sie es und drücken Sie ESC, um den Vorgang zu beenden.
  6. Wählen Sie in der Symbolleiste die Themenvorbereitung und Fachkalibrierung aus. Wählen Sie die Option Statisches Plug-In-Gang aus der Dropdown-Liste aus. Wählen Sie im Bereich Statische Einstellungen den linken und den rechten Fußaus, klicken Sie auf die Startschaltfläche, und speichern Sie das statische Modell.

4. Dynamische Versuche

  1. Wenn Sie mit dem Sammeln der statischen Daten fertig sind, wählen Sie Capture in der rechten Symbolleiste aus. Wählen Sie Testtyp und Sitzung von oben nach unten aus, und geben Sie die Testbeschreibung ein.
  2. Bitten Sie die Teilnehmer, auf dem Laufband auf folgende Weise zu laufen.
    1. Aufwärmen, indem Sie 1 min zu Fuß bei 8 km/h laufen.
    2. Bitten Sie den Teilnehmer, mit einer Geschwindigkeit von 10 km/h auf dem Laufband zu laufen. Zeichnen Sie nach einer Anpassungszeit von 4 min bei dieser Geschwindigkeit die Laufdaten für 40 s auf. Sammeln Sie die kinematischen Daten in einer Entfernung von 0,5 km bzw. 5 km.
    3. Bitten Sie die Probanden, einen Herzfrequenzmesser zu tragen, um die Herzfrequenz aufzuzeichnen und den Ermüdungszustand der Probanden während des Laufens zu überwachen.
  3. Klicken Sie im Bereich Werkzeugerfassung auf die Schaltfläche Start. Nachdem Sie die dynamischen Tests gesammelt haben, klicken Sie auf Beenden, um die Auflistung zu beenden.

5. Nachbearbeitung

  1. Öffnen Sie das Fenster Datenverwaltung, und doppelklicken Sie auf den Testnamen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Pipeline und Beschriftungen erstellen in der Symbolleiste, um die Markierungspunktposition zu rekonstruieren.
  2. Verschieben Sie im Fenster Perspektive die blauen Dreiecke auf der Zeitleiste, um den erforderlichen Zeitbereich festzulegen.
  3. Verschieben Sie die Ansicht der Zeitachse so, dass nur der ausgewählte Bereich angezeigt wird, klicken Sie auf die Zeitleiste, und klicken Sie auf "In Interessenregion" zoomen.
  4. Wählen Sie an dieser Stelle die Schaltfläche Beschriftung aus, um die Beschriftungspunkte zu identifizieren und zu überprüfen, mit den gleichen Schritten wie der statische Identifizierungsprozess. Falls erforderlich, ergänzen Sie einige unvollständige Identifikationspunkte. Löschen Sie die nicht beschrifteten Markierungen.
  5. Wählen Sie im Bereich Betreffkalibrierung den dynamischen Plug-in-Gaitaus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Start, um die Daten auszuführen. Exportieren Sie motorische Versuche im c3d-Format für die Nachbearbeitung.

6. Datenanalyse

  1. Verarbeiten Sie die Kinematikdaten. Wenden Sie vor dem Export der Gelenkwinkeldaten einen Tiefpass-Filter für vier t4. Ordnung Butterworth mit einer Schnittfrequenz von 10 Hz (kinematisch) an. Exportieren Sie die Daten des Gelenkwinkels.
  2. Berechnen Sie den Bewegungsbereich (ROM), den Spitzenwinkel und die Spitzenwinkelgeschwindigkeit der unteren Gliedmaßengelenke (Hüfte, Knie und Knöchel) in drei Ebenen (sagittal, frontal und quer) während einer Haltungsphase.

7. Statistische Analyse

  1. Verwenden Sie den T-Test paired-sample, um die Kinematik der unteren Gliedmaßen (Spitzenwinkel, ROM, Spitzenwinkelgeschwindigkeit) zwischen der Anfangs- (IR) und der Klemmenphase (TR) von 5 km Laufen zu vergleichen.
  2. Berechnen Sie Durchschnittswerte und Standardabweichungen der fünf gültigen Versuche von jedem Versuch für unterschiedliche Laufstrecken. Legen Sie das Signifikanzniveau auf p < 0,05 fest.

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Representative Results

Die Ergebnisse zeigten, dass in der sagittalen Ebene keine Unterschiede im Spitzenwinkel von Knöchel und Hüfte beobachtet wurden. Im Vergleich zu IR wurden die Spitzenwinkel des Knöchels und des Knies in der Frontebene bei TR deutlich erhöht. Ein größerer interner Hüftwinkel wurde in TR im Gegensatz zu IR gefunden. TR präsentierte jedoch einen kleineren Spitzenwinkel bei Hüftentführung, Knöchelinterrotation und Knieinterrotation als IR (Abbildung 2).

In der sagittalen Ebene wurden die ROMs des Knöchels und des Knies in IR im Vergleich zu TR signifikant erhöht. In der Frontebene war hüft-ROM in TR im Vergleich zu IR signifikant reduziert, während die ROMs des Knöchels und des Knies in TR als IR erhöht wurden. In der Querebene wurde festgestellt, dass das Knie-ROM im TR im Vergleich zum IR-Lauf deutlich niedriger war, aber es wurden keine Unterschiede in den ROMs des Knöchels und der Hüfte gefunden (Abbildung 3).

Änderungen der Spitzenwinkelgeschwindigkeit zwischen IR und TR wurden ebenfalls bewertet. In der sagittalen Ebene gab es während des Experiments keinen signifikanten Unterschied in der Spitzenwinkelgeschwindigkeit der Hüft- und Kniegelenke. Eine größere Spitzenwinkelgeschwindigkeit der Knöcheldorsiflexion wurde in TR festgestellt. In der Haltungsphase wurden die kleinere Spitzenwinkelgeschwindigkeit der Hüftentführung und der Knieentführungsgeschwindigkeit bei TR aufgedeckt. Die Spitzenwinkelgeschwindigkeit der Hüftinterrotation stieg bei TR an. Es gab keinen signifikanten Unterschied in der Knöchel-Eversion, Knie- und Knöchel-Interrotationsgeschwindigkeit während des gesamten Laufs.

Figure 2
Abbildung 2. Spitzenwinkel für Knöchel, Knie und Hüfte in sagittal (A), frontal(B) und Querebenen(C) während eines Gangzyklus (IR N=10; TR: N=10). Signifikante Unterschiede zwischen IR und TR werden mit einem Sternchen (*) bezeichnet. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 3
Abbildung 3. Veränderungen des Joint ROM während des Gangzyklus IR- vs.TR (Mittelwerte). * Statistische Bedeutung. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Spitzenwinkelgeschwindigkeit (deg/s) Ir
Mittelwert-SD
Tr
Mittelwert-SD
p-Wert
Hüftbeugung 182,58 bis 38,38 130,00 bis 47,80 0.075
Kniebeugung 221,88 bis 22,90 266,00 bis 26,36 0.07
Knöcheldorsiflexion 326,11 bis 20,49 344,85 bis 43,76 0.046*
Hüftentführung 256,06 bis 47,31 245,54 bis 38,17 0.000*
Knieentführung 128,65 bis 17,04 96,14 bis 15,50 0.041*
Knöchel-Eversion 235,43 bis 41,68 232,95 bis 11,60 0.915
Hüftint. Rotation 195,92 bis 7,85 302,32 bis 29,14 0.012*
Knie int. Rotation 353,83 bis 66,05 355,26 bis 39,74 0.912
Knöchel int. Rotation 135,01 bis 42,77 146,85 bis 23,60 0.664

Tabelle 1. Vergleiche der Knie-, Hüft- und Knöchelspitzen-Winkelgeschwindigkeit vor und nach dem Laufen. Signifikante Unterschiede zwischen IR und TR werden mit einem Sternchen (*) bezeichnet.

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Discussion

Diese Studie verglich die Auswirkungen des Langstreckenlaufs auf die biomechanischen Eigenschaften der unteren Extremität bei Amateurläufern. Es wurde festgestellt, dass der Spitzenwinkel der Knöcheleversion und Knieentführung nach 5 km Laufen zunahm, was einer früheren Studieentspricht 17. Studien haben gezeigt, dass übermäßige Knöchel-Eversion und Eversionsgeschwindigkeit wichtige Faktoren sind, die das Risiko von Knöchelverletzungen erhöhen18,19. Es ist nicht verwunderlich, dass das Knie ROM bei TR von 5 km Laufen zugenommen hat, weil Studien gezeigt haben, dass Kniekinematik durch Langstreckenlauf15,17betroffen sind.

Ebenso wird der Winkelbereich des Kniedrehwinkels in der Querebene reduziert. Einer der Gründe kann erklärt werden, weil der Läufer keine Müdigkeit bei TR20erlebt hat. Im Vergleich zu IR war der Hüft-Interrotationsspitzenwinkel in TR größer. Frühere Studien zeigten, dass ein erhöhter Winkel der Hüftinterrotation zu Spannungsfrakturen der Tibia führen kann21. Es wurde auch berichtet, dass Hüftinterrotation Winkelgeschwindigkeit mit Muskelverletzung verbunden war22,23. In dieser Studie war die Winkelgeschwindigkeit der Hüftinterrotation bei TR größer. Hüftinstabilität wird als wichtiger Mechanismus für Verletzungen der unteren Gliedmaßen angesehen24.

Die hier vorgestellten Ergebnisse hängen von vielen Verfahren während des Experiments ab. Zunächst müssen Die Lichter ausgeschaltet und andere mögliche reflektierende Objekte entfernt werden. Es ist wichtig sicherzustellen, dass das Erfassungsvolumen vollständig frei von Objekten ist, die unerwünschte Reflexionen verursachen können. Zweitens ist es wichtig, die gewünschten Parameter im Bereich Tools Capture für die Erfassung einer Testversion auszuwählen. Drittens muss das Laufband vor Beginn des Tests in der Mitte der Testzone platziert werden. Außerdem gibt es andere potenzielle Einschränkungen in dieser Studie. Nur 10 Amateurläufer wurden für dieses Experiment rekrutiert. Eine weitere Einschränkung dieser Studie könnte sich auf die Laufstrecke beziehen. Zukünftige Studien sollten sich auf die Wirkung unterschiedlicher Distanzen mit unterschiedlichen Laufschuhen auf Muskelaktivitäten und Gelenkmomente konzentrieren.

Die Ergebnisse dieser Studie deuten darauf hin, dass für IR und TR von 5 km Laufen unterschiedliche Schadensrisiken bestehen können. Läufer sollten Lauftrainingspläne wissenschaftlich arrangieren, die Gleichgewichtsfähigkeiten vor und während des Trainings stärken und Laufschuhe mit Dämpfungsfunktionen wählen, um das Verletzungsrisiko von Knöchel und Kniegelenk zu reduzieren.

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Disclosures

Die Autoren berichteten über keinen möglichen Interessenkonflikt.

Acknowledgments

Diese Studie wurde von der National Natural Science Foundation of China (81772423), dem K. C. Wong Magna Fund in der Ningbo University und dem National Key R&D Program of China (2018YFF0300903) gefördert.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
14 mm Diameter Passive Retro-reflective Marker Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK n=22
Double Adhesive Tape Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK For fixing markers to skin
Heart Rate Garmin, HRM3-SS, China Detection of fatigue state
Motion Tracking Cameras Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK n= 8
T-Frame Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK -
Treadmill Smart Run,China Subject run on the treadmill for all the process.
Valid Dongle Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK Vicon Nexus 1.4.116
Vicon Datastation ADC Oxford Metrics Ltd., Oxford, UK -

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Quan, W., Wang, M., Liu, G., Fekete, More

Quan, W., Wang, M., Liu, G., Fekete, G., Baker, J. S., Ren, F., Gu, Y. Comparative Analysis of Lower Limb Kinematics between the Initial and Terminal Phase of 5km Treadmill Running. J. Vis. Exp. (161), e61192, doi:10.3791/61192 (2020).

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