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# Statistica# Metodologia# Applicazioni

Analizzare i movimenti di corsa per prevenire infortuni

Lo studio esamina come la velocità di corsa influisce sugli angoli dell'anca e del ginocchio nei corridori.

Edward Gunning, Steven Golovkine, Andrew J. Simpkin, Aoife Burke, Sarah Dillon, Shane Gore, Kieran Moran, Siobhan O'Connor, Enda Whyte, Norma Bargary

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Indice

La corsa è un'attività popolare per molte persone, ma a volte può portare a infortuni. Capire questi infortuni e come si collegano al modo in cui le persone corrono è importante sia per la salute che per le prestazioni. Un modo per studiare la corsa è guardare al movimento delle articolazioni del corpo, in particolare gli angoli dell'anca e del ginocchio. Questo articolo discute come possiamo analizzare i dati di movimento dei corridori amatoriali per scoprire di più sulla relazione tra stili di corsa e infortuni.

Cos'è il Dato Cinematico?

I Dati Cinematici si riferiscono alle informazioni su come si muovono le parti del corpo nel tempo. Quando i corridori si muovono, le loro articolazioni dell'anca e del ginocchio cambiano angoli in un modo misurabile. Queste informazioni possono aiutarci a capire come diversi fattori, come la velocità di corsa e gli infortuni passati, influenzano il movimento di un corridore.

Lo Studio

In questo studio, abbiamo raccolto dati da un grande gruppo di corridori amatoriali. Abbiamo osservato specificamente gli angoli delle loro anche e ginocchia mentre correvano. L'obiettivo era vedere se la velocità di corsa e la storia degli infortuni avessero impatti significativi su questi angoli.

Metodologia

Raccolta Dati

Abbiamo raccolto dati cinematici dai corridori mentre correvano su un tapis roulant. Durante la corsa, abbiamo utilizzato un sistema di cattura del movimento che ha registrato il movimento di marcatori posti sui loro corpi. Questo ci ha permesso di tracciare come gli angoli di anca e ginocchio cambiavano nel tempo.

Analisi Dati

Per analizzare questi dati, abbiamo usato un metodo chiamato Analisi dei dati funzionali (FDA). Invece di trattare i dati come punti singoli, li abbiamo considerati nel loro insieme. Questo significa che potevamo considerare l'intero schema di movimento di ogni corridore piuttosto che solo momenti specifici.

Modello a Effetti Misti Funzionali

Abbiamo applicato un modello che includeva sia effetti fissi che effetti casuali. Gli effetti fissi ci aiutano a capire tendenze generali, come la velocità che influisce sugli angoli del ginocchio. Gli effetti casuali ci permettono di tener conto delle differenze individuali tra i corridori, come come i loro infortuni precedenti potrebbero influenzare il loro stile di corsa.

Risultati Chiave

Impatto della Velocità di Corsa

Uno dei risultati più significativi è stato che la velocità di corsa aveva un forte effetto sugli angoli dell'anca e del ginocchio. Man mano che i corridori aumentavano la loro velocità, anche gli angoli a cui si piegavano le anche e i ginocchia cambiavano. Questo suggerisce che quando i corridori vanno più veloci, adattano i loro movimenti, probabilmente per mantenere l'equilibrio e l'efficienza.

Relazione con Infortuni Precedenti

È interessante notare che non abbiamo trovato prove forti che la storia degli infortuni di un corridore influenzasse significativamente i loro modelli di movimento attuali. Questo potrebbe significare che molti corridori non portano con sé i problemi di movimento da infortuni passati, o potrebbe indicare che altri fattori giocano un ruolo più significativo nel loro attuale stile di corsa.

Correlazioni Intra-soggetti

Abbiamo osservato forti correlazioni all'interno dei soggetti. Questo significa che per ogni corridore, gli angoli dell'anca e del ginocchio tendono a cambiare insieme. Questo è un'importante intuizione per comprendere come le diverse articolazioni lavorino insieme durante la corsa.

Applicazioni Pratiche

Prevenzione Infortuni

Capire la relazione tra stile di corsa e rischio di infortunio può aiutare a sviluppare programmi di allenamento migliori. Gli allenatori possono usare queste informazioni per guidare i corridori ad adattare le loro tecniche per minimizzare il rischio di infortuni.

Allenamento Personalizzato

I risultati suggeriscono anche che analizzare i modelli di movimento individuali può aiutare a personalizzare i programmi di allenamento per soddisfare le esigenze di ciascun corridore, possibilmente migliorando le loro prestazioni e riducendo il rischio di infortuni.

Sfide nello Studio

Anche se il nostro studio ha fornito intuizioni preziose, ci sono delle sfide. Una grande sfida è la complessità del movimento umano. Molti fattori, come il terreno, le calzature e le differenze individuali tra i corridori, possono influenzare la tecnica di corsa. Analizzare queste variabili richiede una considerazione attenta.

Conclusione

La nostra analisi dei dati cinematici dei corridori amatoriali ha rivelato importanti intuizioni su come la velocità di corsa influisce sugli angoli dell'anca e del ginocchio. Inoltre, mentre gli infortuni passati non hanno mostrato una forte influenza sul movimento attuale, le forti correlazioni intra-soggetti evidenziano la necessità di approcci più personalizzati nell'allenamento e nella riabilitazione. Le ricerche future possono costruire su queste scoperte per esplorare ulteriormente le intricate relazioni tra corsa, modelli di movimento e prevenzione degli infortuni.

Direzioni Future

Man mano che continuiamo questa ricerca, i futuri studi dovrebbero considerare un'ampia gamma di fattori, come diversi tipi di terreno, distanze di corsa e l'impatto delle calzature. Espandendo l'ambito, possiamo affinare la nostra comprensione di come questi elementi contribuiscono alla meccanica della corsa e al rischio di infortunio.

In sintesi, capire la dinamica della corsa attraverso i dati cinematici può portare a metodi di allenamento migliori e pratiche più sicure per i corridori, aiutandoli a godersi questa forma di esercizio popolare con un rischio ridotto di infortuni.

Fonte originale

Titolo: Analysing kinematic data from recreational runners using functional data analysis

Estratto: We present a multivariate functional mixed effects model for kinematic data from a large number of recreational runners. The runners' sagittal plane hip and knee angles are modelled jointly as a bivariate function with random effects functions used to account for the dependence among measurements from either side of the body. The model is fitted by first applying multivariate functional principal component analysis (mv-FPCA) and then modelling the mv-FPCA scores using scalar linear mixed effects models. Simulation and bootstrap approaches are introduced to construct simultaneous confidence bands for the fixed effects functions, and covariance functions are reconstructed to summarise the variability structure in the data and thoroughly investigate the suitability of the proposed model. In our scientific application, we observe a statistically significant effect of running speed on both the hip and knee angles. We also observe strong within-subject correlations, reflecting the highly idiosyncratic nature of running technique. Our approach is more generally applicable to modelling multiple streams of smooth kinematic or kinetic data measured repeatedly for multiple subjects in complex experimental designs.

Autori: Edward Gunning, Steven Golovkine, Andrew J. Simpkin, Aoife Burke, Sarah Dillon, Shane Gore, Kieran Moran, Siobhan O'Connor, Enda Whyte, Norma Bargary

Ultimo aggiornamento: 2024-08-15 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2408.08200

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.08200

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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