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Enregistrement W3015815553 · doi:10.3390/ijerph17082663

Resistance Training and Handball Players’ Isokinetic, Isometric and Maximal Strength, Muscle Power and Throwing Ball Velocity: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3015815553 sur OpenAlexaff
Nicola Luigi Bragazzi, Mehdi Rouissi, Souhail Hermassi, Karim Chamari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseThrowingResistance trainingPhysical medicine and rehabilitationMeta-analysisPhysical therapyBall (mathematics)MedicineMathematicsEngineeringAeronauticsInternal medicineMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Handball (Team Handball) is an intermittent and strenuous contact sport, the successful performance of which depends on frequent body contacts, and the ability to make repeated explosive muscular contractions required for jumping, acceleration, sprinting, turning, changing pace, and throwing a ball. Many studies have investigated the effect of resistance training (RT) in handball players, however with conflicting results. Therefore, our objective was to investigate the impact of RT on maximal strength (isometric and isokinetic strength), the power of both lower and upper limbs, and throwing velocity, in handball players. Methods: A comprehensive literature search yielded a pool of 18 studies, which were retained in the systematic review and meta-analysis. Results: A total of 275 handball players were included. The overall effect size (ES) of RT was 0.996 ([95%CI 0.827–1.165], p = 0.0000). At the multivariate meta-regression, the effect of publication year was significant, as well as the effects of country, gender, and level. The impact of RT on isokinetic strength was not significant (ES 0.079 [95%CI −0.060–0.219], p = 0.265), whereas the impact of RT on throwing (ES 1.360 [95%CI 0.992–1.728], p = 0.000) was significant, as well as the effects of RT on isometric strength (ES 0.398 [95%CI 0.096–0.700], p = 0.010), on maximal strength (ES 1.824 [95%CI 1.305–2.343], p = 0.000), and on power (ES 0.892 [95%CI 0.656–1.128], p = 0.000). Conclusions: RT has a significant impact in handball players. Handball coaches could design conditioning protocols and programs based on our results. However, due to a number of shortcomings, including the high, statistically significant heterogeneity among studies and the evidence of publication bias, further high-quality investigations are needed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,029
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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