Courir comme un pied ou pas


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Photo de Andrea Piacquadio sur Pexels.com

Est-ce que le pied et la cheville d’un coureur du dimanche post-Covid s’abattent de la même façon que le pied et la cheville d’un runner affûté ? 

Soixante-dix-huit coureurs de fond (40.7 ± 7.0 ans) ont été classés en coureurs moins expérimentés (n = 24), modérément expérimentés (n = 23) ou expérimentés (n = 31) en utilisant un système de classification basé sur la fréquence d’entraînement, le volume, les compétitions et le temps d’entraînement. 

La cinématique tri-dimensionnelle des forces de réaction du pied et du sol a été acquise pendant que les sujets couraient sur un tapis roulant instrumenté à une vitesse choisie par eux (9.5-10.5 km/h). 

Les séries de données de la cheville du pied ont fait l’objet d’une analyse en composantes principales pour la réduction des données, et ont été combinées avec les variables cinématiques afin de déterminer si les groupes pouvaient être distingués entre eux. 

Résultats 

Tous les groupes d’expérience ont pu être classés avec des taux de précision significatifs basés sur les caractéristiques des données d’entrée. 

Dans l’ensemble, la cinématique des pieds était différente selon le niveau d’expérience en course. 

Les principaux facteurs distinctifs pour le groupe moins expérimenté étaient une dorsi-flexion plus importante de la première articulation métatarso-phalangienne et des angles de flexion plantaire plus importants entre le calcanéum et les métatarses, alors que les coureurs expérimentés affichaient le schéma inverse pour les mêmes articulations. 

Quant aux coureurs modérément expérimentés, bien qu’ils aient été classés avec succès, ils ne présentaient pas un schéma de course visuellement identifiable, et semblent constituer un groupe intermédiaire entre les coureurs moins et plus expérimentés. 


Références bibliographiques 

bresilEneida Yuri Suda, Ricky Watari, Alessandra Bento Matias, Isabel C N Sacco. Recognition of Foot-Ankle Movement Patterns in Long-Distance Runners With Different Experience Levels Using Support Vector Machines. Front Bioeng Biotechnol. 2020 Jun 11;8:576. doi: 10.3389/fbioe.2020.00576

(article en accès libre) 

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