A pilot study on the effects of pre-event manipulation on jump height and running velocity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare changes in jump height and running velocity with and without pre-event high-velocity, low-amplitude manipulation (HVLA). METHODS: A crossover study design with elite healthy athletes was used. After a 15 min warm-up, the subjects were tested for countermovement jump height (CMJ) and flying 40 m sprint time (SPRINT). A sport chiropractor then evaluated each subject. Subjects were randomised to either HVLA (applied to joints based on examination) or placebo (simulated performance-enhancement stickers). They then rested for 60 min, performed another 15 min warm-up, and were retested. The protocol was repeated 48 h later with the alternative intervention. The mean of two sprints and three jumps were analysed, as well as peak performances. The sample size was based on prior results from the effects of stretching. RESULTS: 19 subjects involved in sprint sports were enrolled; two were too sore to participate on day 2, and one could only participate in the jump (all had HVLA on day 1). Of the 17 participants analysed, seven were female, age range was 19-35, and 17 were national or world-class athletes. The ranges for baseline measures were: SPRINT 4.1-5.5 s; CMJ 47.4-92.7 cm. Overall, the greater than expected variability in this pilot study led to the study being underpowered. Subjects tended to perform better after HVLA for both CMJ and SPRINT (both mean and peak results), but none of the results were statistically significant (p = 0.30-0.61). CONCLUSION: Although the larger than expected variability in the pilot study means that the observed clinically relevant differences were not statistically significant, the direction and magnitude of the changes associated with HVLA suggest that it may be beneficial. That said, the increased soreness after HVLA suggests that it may be detrimental. HVLA warrants further study.
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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 | 0,001 | 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 ».