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Enregistrement W4296049726 · doi:10.3390/ijerph191811638

The Effects of Foam Rolling Training on Performance Parameters: A Systematic Review and Meta-Analysis including Controlled and Randomized Controlled Trials

2022· review· en· W4296049726 sur OpenAlexaff
Andreas Konrad, Masatoshi Nakamura, David G. Behm

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAustrian Science Fund
Mots-clésMeta-analysisRandomized controlled trialTraining (meteorology)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineSurgeryGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foam rolling (FR) is a new and popular technique for increasing range of motion. While there are a few studies that demonstrate increased performance measures after an acute bout of FR, the overall evidence indicates trivial performance benefits. As there have been no meta-analyses on the effects of chronic FR on performance, the objective of this systematic meta-analytical review was to quantify the effects of FR training on performance. We searched PubMed, Scopus, the Cochrane library, and Web of Science for FR training studies with a duration greater than two weeks, and found eight relevant studies. We used a random effect meta-analysis that employed a mixed-effect model to identify subgroup analyses. GRADE analysis was used to gauge the quality of the evidence obtained from this meta-analysis. Egger’s regression intercept test (intercept 1.79; p = 0.62) and an average PEDro score of 6.25 (±0.89) indicated no or low risk of reporting bias, respectively. GRADE analysis indicated that we can be moderately confident in the effect estimates. The meta-analysis found no significant difference between FR and control conditions (ES = −0.294; p = 0.281; I2 = 73.68). Analyses of the moderating variables showed no significant differences between randomized control vs. controlled trials (Q = 0.183; p = 0.67) and no relationship between ages (R2 = 0.10; p = 0.37), weeks of intervention (R2 = 0.17; p = 0.35), and total load of FR (R2 = 0.24; p = 0.11). In conclusion, there were no significant performance changes with FR training and no specific circumstances leading to performance changes following FR training exceeding two weeks.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,042
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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