The Effect of a Handball Warm-Up Program on Dynamic Balance among Elite Adolescent Handball Players
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effect of the handball warm-up program (HWP) on dynamic balance among elite adolescent handball players. In this case, 24 handball players were randomly assigned into experimental warm-up and control groups. The HWP was performed over 8 weeks (3 times per week). Dynamic balance before and after the intervention training programs were measured by the Biodex Balance System (BBS) and Y Balance test for the dominant (DL) and non-dominant legs (non-DL). After HWP training, BBS scores significantly improved in the overall (OSI) (30.4% and 31.1%), anterior-posterior (APSI) (44.6% and 35.2%), and medial-lateral stability indexes (MLSI) (38.8% and 43%) for both DL and non-DL. Post-training, the Y Balance test exhibited significant improvements in OSI (13.2% and 10.6%), anterior (17.2% and 12.6%), posteriolateral (12.8% and 11.3%), and posteriomedial stability indexes (9.2% and 7.9%) with DL and non-DL, respectively. In conclusion, dynamic balance improved overall after eight weeks of the HWP, with this improvement significantly greater with the trained versus the control group. Optimal balance during handball is an important factor to ensure coordinated and efficient movements and it is speculated that improved balance could positively impact injury prevention. Hence, the HWP program can be used as an alternative to a conventional warm-up program.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».