Potential Effects of Dynamic Stretching on Injury Incidence of Athletes: A Narrative Review of Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
The use of dynamic stretching as a replacement for static stretching in the warm-up is widespread based on the reports of static stretching-induced performance impairments. While acute and chronic static stretching has been reported to reduce musculotendinous injuries, especially with explosive and change of direction actions, the influence of dynamic stretching on injury incidence lacks a similar volume of literature for acute and chronic responses. It was the objective of this narrative review to examine the acute and training effects of dynamic stretching on injury incidence and possible moderating variables such as dynamic stretching effects on range of motion, strength, balance, proprioception, muscle morphology, and psycho-physiological responses. One study demonstrated no significant difference regarding injury incidence when comparing a dynamic stretching-only group versus a combined dynamic stretching plus static stretching group. The only other study examined functional dynamic stretching training with injured dancers and reported improved ankle joint stability. However, several studies have shown that dynamic activity with some dynamic stretching exercises within a warm-up consistently demonstrates positive effects on injury incidence. Regarding moderating variables, while there is evidence that an acute bout of dynamic stretching can enhance range of motion, the acute and training effects of dynamic stretching on strength, balance, proprioception, and musculotendinous stiffness/compliance are less clear. The acute effects of dynamic stretching on thixotropic effects and psycho-physiological responses could be beneficial for injury reduction. However, the overall conflicting studies and a lack of substantial literature compared with SS effects points to a need for more extensive studies in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».