Importance of Body Composition in the National Hockey League Combine Physiological Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Chiarlitti, NA, Delisle-Houde, P, Reid, RER, Kennedy, C, and Andersen, RE. Importance of body composition in the national hockey league combine physiological assessments. J Strength Cond Res 32(11): 3135-3142, 2018-The National Hockey League (NHL) combine was designed to assess draft-eligible players based on body composition, speed, power, and strength. The importance of body composition in the battery of combine physical tests was investigated, and differences in results based on position were explored. Thirty-seven elite male Canadian university hockey players (age = 22.86 ± 1.55 years, mass = 87.21 ± 6.52 kg, and height = 181.69 ± 6.19 cm) participated in the study at the beginning of their hockey season. All participants underwent physical testing (as outlined in the 2016 NHL combine) and 1 total body dual energy x-ray absorptiometry scan to measure body composition. Partial correlations (controlling for body mass) were used to explore the relationship among body composition measures (body fat percentage, visceral fat, body mass index, lower lean tissue mass, upper lean tissue mass, upper fat mass, and lower fat mass) with NHL fitness tests (bench press, pull-ups, grip strength, long jump, proagility, vertical jump, V[Combining Dot Above]O2max, and the Wingate Anaerobic Test). In 4 of the 6 strength/power tests (Wingate Anaerobic Test, long jump, bench press, and both grip strengths), lower and upper lean tissue mass explained significant amounts of variance. Although forwards and defensemen significantly differed in right grip strength and proagility left scores, they did not differ in regard to any body composition variables. Body composition has a significant influence on several combine-specific tests, which may help sport scientists and strength and conditioning coaches to better tailor training programs and to optimize performance in elite hockey players.
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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 | 0,001 |
| 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 ».