Methodological characteristics and future directions for plyometric jump training research: A scoping review update
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this scoping review was a) to update a previous review on the main methodological characteristics and shortcomings in the plyometric jump training (PJT) literature, and b) to recommend, in light of the identified methodological gaps, future research perspectives. We searched four electronic databases. From 6128 potentially relevant articles, 420 were considered eligible for inclusion. As an update of a previous review, this represents an increase of ~200 articles, illustrating that this field of research is growing fast. However, the relative "quality" or shortcomings were similar when compared to the preceding scoping review. In the current article, the main identified shortcomings were an insufficient number of studies conducted with females, individual sports, and high-level athletes (~22%, ~7%, and ~14% of overall studies, respectively); insufficient description of training prescription (~54% of studies); and studies missing an active/passive control group and a randomized group allocation process (~37% and ~24% of overall studies, respectively). Furthermore, PJT was often combined with other training methods and added to the participants' regular training routines (~50% and ~35% of overall studies, respectively). The main outcomes of this scoping review urge researchers to conduct PJT studies of high methodological quality (eg, randomized controlled trials) to get trustworthy evidence-based knowledge. In addition, owing to the limited research conducted with females, individual sports, and high-level athletes, more studies are needed to substantiate the available findings. Finally, the identification of cohort-specific PJT dose-response relations which elicit optimal training effects still needs to be identified, particularly in the long term.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,267 | 0,489 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,022 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».