How Sleep Affects Recovery and Performance in Basketball: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep is considered an essential component related to physiological and psychological recovery in athletes and particularly in basketball, given the impact of condensed travel and game schedules on player health and performance. OBJECTIVE: The aim of this systematic review is to examine studies published to date on sleep and basketball performance. METHODOLOGY: All scientific articles that reported a relationship between sleep and its possible impact on performance in basketball are included. The research processes followed the PRISMA criteria, and the relevant articles were extracted (PubMed, WOS, Scopus) as of December 31, 2021. RESULTS: Twenty-eight articles were selected for inclusion and data extraction, with 27 demonstrating that sleep is a vital component in the recovery of basketball players and their corresponding on-court performance. Three central themes that we identified: (1) the quality and extension of sleep (the better quality and more extension of sleep, better performance and lower probability of injury); (2) influence of the players circadian rhythm (travel and game scheduling do not currently facilitate or take this into account); and (3) higher training loads and/or increased stress may jeopardize a subsequent good night's sleep, which should be taken into account when scheduling practices and workouts. CONCLUSION: The current systematic review regarding sleep and basketball performance and highlights that there is a strong relationship between both variables. Collectively, the evidence supports the critical influence of sleep on player recovery and basketball performance and risk for injury.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».