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Enregistrement W4392282038 · doi:10.1007/s40279-024-02004-5

Associations Between Physical Characteristics and Golf Clubhead Speed: A Systematic Review with Meta-Analysis

2024· review· en· W4392282038 sur OpenAlexaff
Alex Brennan, Andrew Murray, Margo Mountjoy, John Hellström, Dan Coughlan, Jack Wells, Simon Brearley, Alex Ehlert, Paul Jarvis, Anthony N. Turner, Chris Bishop

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisSports medicinePhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Historically, golf does not have a strong tradition of fitness testing and physical training. However, in recent years, both players and practitioners have started to recognise the value of a fitter and healthier body, owing to its potential positive impacts on performance, namely clubhead speed (CHS). Objective The aim of this meta-analysis was to examine the associations between CHS (as measured using a driver) and a variety of physical characteristics. Methods A systematic literature search with meta-analysis was conducted using Medline, SPORTDiscus, CINAHL and PubMed databases. Inclusion criteria required studies to have (1) determined the association between physical characteristics assessed in at least one physical test and CHS, (2) included golfers of any skill level but they had to be free from injury and (3) been peer-reviewed and published in the English language. Methodological quality was assessed using a modified version of the Downs and Black Quality Index tool and heterogeneity assessed via the Q statistic and I 2 . To provide summary effects for each of the physical characteristics and their associations with CHS, a random effects model was used where z -transformed r values (i.e. z r ) were computed to enable effect size pooling within the meta-analysis. Results Of the 3039 studies initially identified, 20 were included in the final analysis. CHS was significantly associated with lower body strength ( z r = 0.47 [95% confidence intervals {CI} 0.24–0.69]), upper body strength ( z r = 0.48 [95% CI 0.28–0.68]), jump displacement ( z r = 0.53 [95% CI 0.28–0.78]), jump impulse ( z r = 0.82 [95% CI 0.63–1.02]), jumping peak power ( z r = 0.66 [95% CI 0.53–0.79]), upper body explosive strength ( z r = 0.67 [95% CI 0.53–0.80]), anthropometry ( z r = 0.43 [95% CI 0.29–0.58]) and muscle capacity ( z r = 0.17 [95% CI 0.04–0.31]), but not flexibility ( z r = − 0.04 [95% CI − 0.33 to 0.26]) or balance ( z r = − 0.06 [95% CI − 0.46 to 0.34]). Conclusions The findings from this meta-analysis highlight a range of physical characteristics are associated with CHS. Whilst significant associations ranged from trivial to large, noteworthy information is that jump impulse produced the strongest association, upper body explosive strength showed noticeably larger associations than upper body strength, and flexibility was not significant. These findings can be used to ensure practitioners prioritise appropriate fitness testing protocols for golfers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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