Foam Rolling Prescription: A Clinical Commentary
Notice bibliographique
Résumé
Behm, DG, Alizadeh, S, Hadjizadeh Anvar, S, Mahmoud, MMI, Ramsay, E, Hanlon, C, and Cheatham, S. Foam rolling prescription: a clinical commentary. J Strength Cond Res 34(11): 3301-3308, 2020-Although the foam rolling and roller massage literature generally reports acute increases in range of motion (ROM) with either trivial or small performance improvements, there is little information regarding appropriate rolling prescription. The objective of this literature review was to appraise the evidence and provide the best prescriptive recommendations for rolling to improve ROM and performance. The recommendations represent studies with the greatest magnitude effect size increases in ROM and performance. A systematic search of the rolling-related literature found in PubMed, ScienceDirect, Web of Science, and Google Scholar was conducted using related terms such as foam rolling, roller massage, ROM, flexibility, performance, and others. From the measures within articles that monitored ROM (25), strength (41), jump (41), fatigue (67), and sprint (62) variables; regression correlations and predictive quadratic equations were formulated for number of rolling sets, repetition frequency, set duration, and rolling intensity. The analysis revealed the following conclusions. To achieve the greatest ROM, the regression equations predicted rolling prescriptions involving 1-3 sets of 2-4-second repetition duration (time for a single roll in one direction over the length of a body part) with a total rolling duration of 30-120-second per set. Based on the fewer performance measures, there were generally trivial to small magnitude decreases in strength and jump measures. In addition, there was insufficient evidence to generalize on the effects of rolling on fatigue and sprint measures. In summary, relatively small volumes of rolling can improve ROM with generally trivial to small effects on strength and jump 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».