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Enregistrement W2003465211 · doi:10.1519/jsc.0b013e31821ef846

The Effect of Warm-Ups Incorporating Different Volumes of Dynamic Stretching on 10- and 20-m Sprint Performance in Highly Trained Male Athletes

2011· article· en· W2003465211 sur OpenAlexaff
Olfa Turki, Anis Chaouachi, David G. Behm, Hichem Chtara, Moktar Chtara, David J. Bishop, Karim Chamari, Mohamed Amri

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintAthletesPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations94
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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