The comparison between foam rolling either combined with static or dynamic stretching on knee extensors’ function and structure
Notice bibliographique
Résumé
Static stretching (SS) and dynamic stretching (DS) in combination with foam rolling (FR) have been attracting attention as warm-up routines in sports. However, the combined and intervention order effects of SS or DS and FR on flexibility, muscle strength, and jump performance are still unclear. Therefore, this study aimed to compare the combined effects of FR and SS or DS with the various intervention orders (i.e., SS + FR, DS + FR, FR + SS, DS + FR) on the function and properties of the knee extensors. Using a crossover, random allocation design, 17 male university students (21.0 ± 1.1 y) performed four conditions combining FR and SS or DS. The measurement included knee flexion range of motion (ROM), pain pressure threshold (PPT), tissue hardness, maximum voluntary isometric contraction (MVC-ISO), maximum voluntary concentric contraction (MVC-CON) torque, and single-leg countermovement jump (CMJ) height of the knee extensors. All interventions significantly (p < 0.01) increased knee flexion ROM (SS + FR: d = 1.29, DS + FR: d = 0.45, FR + SS: d = 0.95, FR + DS: d = 0.49), and significantly (p < 0.01) decreased tissue hardness (SS + FR: d = -1.11, DS + FR: d = -0.86, FR + SS: d = -1.29, DS + FR: d = -0.65). There were no significant changes in MVC-ISO, MVC-CON, and CMJ height in all conditions, but a near significant, small magnitude (p = 0.056, d = -0.31) decrease of MVC-ISO was observed in the FR + SS condition. Our results showed that all the combinations of SS or DS and FR effectively decreased tissue hardness and increased ROM without decreasing muscle strength. Also, effect sizes indicated the largest increase in ROM and decrease in tissue stiffness after SS + FR without decreasing muscle strength and jump performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».