Vision Training and Reaction Training for Improving Performance and Reducing Injury Risk in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Visual processing, visual fields, and visual reaction times are essential to the performance of numerous sports and play a role in athletic injuries. Vision training, a process using visual exercises as part of a structured sports conditioning program, can be used to both enhance sports performance and prevent injury by improving neurovisual processing. In this review, evidence and methods concerning vision training programs are presented with the results suggesting performance enhancement and/or injury prevention, primarily concussion. Multiple studies are reviewed and utilized as examples that vision training programs designed to improve athletic performance or prevent injury are effective. We conclude from the collected evidence and theoretical considerations that vision training for numerous sports can be implemented with goals to improve performance and/or decrease injuries, specifically concussion. Key Points: 1) In this opinion paper we believe that vision training improves neurovisual processing. The vision training improves certain brain functions. 2) That vision training programs as part of athlete conditioning can improve athletic performance. Eye hand coordination, reaction times and peripheral awareness improve on the field of play. Obviously this benefit can be sport specific with some sports benefiting more than others. 3) There is emerging evidence that concussion rates can be decreased following pre-season vision training programs. The cause and effect needs to be better established and future research should address this opinion.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».