Effects of Combined Plyometric and Short Sprint With Change-of-Direction Training on Athletic Performance of Male U15 Handball Players
Notice bibliographique
Résumé
Hammami, M, Gaamouri, N, Aloui, G, Shephard, RJ, and Chelly, MS. Effects of combined plyometric and short sprint with change-of-direction training on athletic performance of male U15 handball players. J Strength Cond Res 33(3): 662-675, 2019-This study examined the effects of combined plyometric and change-of-direction training (CPT) on selected measures of performance (repeated-sprint T-test [RSTT], sprint performance [5, 10, 20, and 30 m], change-of-direction tests [modified Illinois test and T-half test], squat jump, countermovement jump, countermovement jump with aimed arms 5-jump test, Y-balance test, Stork balance test, and 20-m shuttle run) in male U15 handball players. Players were randomly divided between experimental (n = 14; age: 14.5 ± 0.3 years) and control (n = 14; age: 14.6 ± 0.2 years) groups. All trial participants trained and played matches together, but for 8 weeks in the latter part of the season, the experimental group replaced the tactical part of their normal regimen by a biweekly course of CPT. This induced significant increases in sprint performance relative to controls (p = 0.006, effect size [ES] = 0.135, 8.7%; p=<0.001, ES = 0.214, 7.4%; p = 0.022, ES = 0.096, 7.2%; and p = 0.032, ES = 0.085, 8.9% over distances of 5, 10, 20, and 30 m, respectively). The modified Illinois test and T-half test also showed significant gains for experimental subjects (p < 0.025; ES = 0.205, 4.2% and p < 0.001; ES = 0.093, 5.3%, respectively), as did vertical and horizontal jumps. However, there were no significant changes of RSTT, 20-m shuttle run, or balance. Nevertheless, we conclude that the current CPT is effective in enhancing sprint performance, change-of-direction tests, and vertical and horizontal jumping and thus it can be commended to male U15 handball players as a useful option for improving important components of their physical performance.
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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 | 0,001 | 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 ».