The Effect of Warm-Ups Incorporating Different Volumes of Dynamic Stretching on 10- and 20-m Sprint Performance in Highly Trained Male Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Recently, athletes have transitioned from traditional static stretching during warm-ups to incorporating dynamic stretching routines. However, the optimal volume of dynamic drills is yet to be identified. The aim of this repeated-measures study was to examine varying volumes (1, 2, and 3 sets) of active dynamic stretching (ADS) in a warm-up on 10- and 20-m sprint performance. With a within-subject design, 16 highly trained male participants (age: 20.9 ± 1.3 years; height: 179.7 ± 5.7 cm; body mass: 72.7 ± 7.9 kg; % body fat: 10.9 ± 2.4) completed a 5-minute general running warm-up before performing 3 preintervention measures of 10- to 20-m sprint. The interventions included 1, 2, and 3 sets of active dynamic stretches of the lower-body musculature (gastrocnemius, gluteals, hamstrings, quadriceps, and hip flexors) performed approximately 14 times for each exercise while walking (ADS1, ADS2, and ADS3). The active dynamic warm-ups were randomly allocated before performing a sprint-specific warm-up. Five minutes separated the end of the warm-up and the 3 postintervention measures of 10- to 20-m sprints. There were no significant time, condition, and interaction effects over the 10-m sprint time. For the 0- to 20-m sprint time, a significant main effect for the pre-post measurement (F = 10.81; p < 0.002), the dynamic stretching condition (F = 6.23; p = 0.004) and an interaction effect (F = 41.19; p = 0.0001) were observed. A significant decrease in sprint time (improvement in sprint performance) post-ADS1 (2.56%, p = 0.001) and post-ADS2 (2.61%, p = 0.001) was observed. Conversely, the results indicated a significant increase in sprint time (sprint performance impairment) post-ADS3 condition (2.58%, p = 0.001). Data indicate that performing 1-2 sets of 20 m of active dynamic stretches in a warm-up can enhance 20-m sprint performance. The results delineated that 3 sets of ADS repetitions could induce acute fatigue and impair sprint performance within 5 minutes of the warm-up.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».