Polarized vs. Threshold Training Intensity Distribution on Endurance Sport Performance: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Rosenblat MA, Perrotta AS, and Vicenzino B. Polarized vs. threshold training intensity distribution on endurance sport performance: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. J Strength Cond Res 33(12): 3491-3500, 2019-The objective of this review was to systematically search the literature to identify and analyze data from randomized controlled trials that compare the effects of a polarized training model (POL) vs. a threshold training model (THR) on measurements of sport performance in endurance athletes. This systematic review and meta-analysis is registered with PROSPERO (CRD42016050942). The literature search was performed on November 6, 2016 and included SPORTDiscus (1800-present), CINAHL Complete (1981-present), and Medline with Full Text (1946-present). Studies were selected if they included: random allocation, endurance-trained athletes with greater than 2 years of training experience and VO2max/peak >50 ml·kg·min, a POL group, a THR group, assessed either internal (e.g., VO2max) or external (e.g., time trial) measurements of endurance sport performance. The databases SPORTDiscus, Medline and CINAHL yielded a combined 329 results. Four studies met the inclusion criteria for the qualitative analysis, and 3 for the meta-analysis. Two of the 4 studies included in the review scored a 4/10 on the PEDro Scale and 2 scored a 5/10. With respect to outcome measurements, 3 studies included time-trial performance, 3 included VO2max or VO2peak, 2 studies measured time-to-exhaustion, and one study included exercise economy. There was sufficient data to conduct a meta-analysis on time-trial performance. The pooled results demonstrate a moderate effect (ES = -0.66; 95% CI: -1.17 to -0.15) favoring the POL group over the THR group. These results suggest that POL may lead to a greater improvement in endurance sport performance than THR.
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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 | 0,067 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».