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Enregistrement W2781826262 · doi:10.1249/mss.0000000000001539

No Effect of Muscle Stretching within a Full, Dynamic Warm-up on Athletic Performance

2018· article· en· W2781826262 sur OpenAlexaff
Anthony J. Blazevich, Nicholas D. Gill, Thue Kvorning, Anthony D Kay, ALVIN G. GOH, BRADLEY HILTON, Eric J. Drinkwater, David G. Behm

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatic stretchingSprintFlexibility (engineering)Vertical jumpBlindingJumpingPhysical therapyAthletesPhysical medicine and rehabilitationTest (biology)Crossover studyJumpPlyometricsPsychologyTeam sportSimulationMedicineMathematicsComputer scienceRandomized controlled trialRange of motionPhysicsSurgeryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to examine the effects of static and dynamic stretching routines performed as part of a comprehensive warm-up on flexibility and sprint running, jumping, and change of direction tests in team sport athletes. METHODS: A randomized, controlled, crossover study design with experimenter blinding was conducted. On separate days, 20 male team sport athletes completed a comprehensive warm-up routine. After a low-intensity warm-up, a 5-s static stretch (5S), a 30-s static stretch (30S; 3 × 10-s stretches), a 5-repetition (per muscle group) dynamic stretch (DYN), or a no-stretch (NS) protocol was completed; stretches were done on seven lower body and two upper body regions. This was followed by test-specific practice progressing to maximum intensity. A comprehensive test battery assessing intervention effect expectations as well as flexibility, vertical jump, sprint running, and change of direction outcomes was then completed in a random order. RESULTS: There were no effects of stretch condition on test performances. Before the study, 18/20 participants nominated DYN as the most likely to improve performance and 15/20 nominated NS as least likely. Immediately before testing, NS was rated less "effective" (4.0 ± 2.2 on a 10-point scale) than 5S, 30S, and DYN (5.3-6.4). Nonetheless, these ratings were not related to test performances. CONCLUSION: Participants felt they were more likely to perform well when stretching was performed as part of the warm-up, irrespective of stretch type. However, no effect of muscle stretching was observed on flexibility and physical function compared with no stretching. On the basis of the current evidence, the inclusion of short durations of either static or dynamic stretching is unlikely to affect sprint running, jumping, or change of direction performance when performed as part of a comprehensive physical preparation routine.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations108
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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