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Enregistrement W4388658255 · doi:10.1186/s40798-023-00652-x

Acute Effects of Various Stretching Techniques on Range of Motion: A Systematic Review with Meta-Analysis

2023· review· en· W4388658255 sur OpenAlexafffund
David G. Behm, Shahab Alizadeh, Abdolhamid Daneshjoo, Saman Hadjizadeh Anvar, Andrew Graham, Ali Zahiri, Reza Goudini, Chris Edwards, Robyn Culleton, Carina Scharf, Andreas Konrad

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustrian Science Fund
Mots-clésMeta-analysisRange (aeronautics)Range of motionMedicineComputer scienceMaterials scienceSurgeryInternal medicineComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although stretching can acutely increase joint range of motion (ROM), there are a variety of factors which could influence the extent of stretch-induced flexibility such as participant characteristics, stretching intensities, durations, type (technique), and muscle or joint tested. The objective of this systematic review and meta-analysis was to investigate the acute effects of stretching on ROM including moderating variables such as muscles tested, stretch techniques, intensity, sex, and trained state. A random-effect meta-analysis was performed from 47 eligible studies (110 effect sizes). A mixed-effect meta-analysis subgroup analysis was also performed on the moderating variables. A meta-regression was also performed between age and stretch duration. GRADE analysis was used to assess the quality of evidence obtained from this meta-analysis. The meta-analysis revealed a small ROM standard mean difference in favor of an acute bout of stretching compared to non-active control condition (ES = −0.555; Z = −8.939; CI (95%) −0.677 to −0.434; p < 0.001; I2 = 33.32). While there were ROM increases with sit and reach (P = 0.038), hamstrings (P < 0.001), and triceps surae (P = 0.002) tests, there was no change with the hip adductor test (P = 0.403). Further subgroup analyses revealed no significant difference in stretch intensity (P = 0.76), trained state (P = 0.99), stretching techniques (P = 0.72), and sex (P = 0.89). Finally, meta-regression showed no relationship between the ROM standard mean differences to age (R2 = −0.03; P = 0.56) and stretch duration (R2 = 0.00; P = 0.39), respectively. GRADE analysis indicated that we can be moderately confident in the effect estimates. A single bout of stretching can be considered effective for providing acute small magnitude ROM improvements for most ROM tests, which are not significantly affected by stretch intensity, participants’ trained state, stretching techniques, and sex.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,036
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations59
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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