Using Long-Duration Static Stretch Training to Counteract Strength and Flexibility Deficits in Moderately Trained Participants
Notice bibliographique
Résumé
Many sports injuries result in surgery and prolonged periods of immobilization, which may lead to significant atrophy accompanied by loss of maximal strength and range of motion and, therefore, a weak-leg/strong-leg ratio (as an imbalance index ∆ ) lower than 1. Consequently, there are common rehabilitation programs that aim to enhance maximal strength, muscle thickness and flexibility; however, the literature demonstrates existing strength imbalances after weeks of rehabilitation. Since no study has previously been conducted to investigate the effects of long-duration static stretch training to treat muscular imbalances, the present research aims to determine the possibility of counteracting imbalances in maximal strength and range of motion. Thirty-nine athletic participants with significant calf muscle imbalances in maximal strength and range of motion were divided into an intervention group (one-hour daily plantar flexors static stretching of the weaker leg for six weeks) and a control group to evaluate the effects on maximal strength and range of motion with extended and bent knee joint. Results show significant increases in maximal strength (d = 0.84–1.61, p < 0.001–0.005) and range of motion (d = 0.92–1.49, p < 0.001–0.002) following six weeks of static stretching. Group * time effects (p < 0.001–0.004, η² = 0.22–0.55) revealed ∆ changes in the intervention group from 0.87 to 1.03 for maximal strength and from 0.92 to 1.11 in range of motion. The results provide evidence for the use of six weeks of daily, one hour stretching to counteract muscular imbalances. Related research in clinical settings after surgery is suggested.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».