Discussing Conflicting Explanatory Approaches in Flexibility Training Under Consideration of Physiology: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms underlying range of motion enhancements via flexibility training discussed in the literature show high heterogeneity in research methodology and study findings. In addition, scientific conclusions are mostly based on functional observations while studies considering the underlying physiology are less common. However, understanding the underlying mechanisms that contribute to an improved range of motion through stretching is crucial for conducting comparable studies with sound designs, optimising training routines and accurately interpreting resulting outcomes. While there seems to be no evidence to attribute acute range of motion increases as well as changes in muscle and tendon stiffness and pain perception specifically to stretching or foam rolling, the role of general warm-up effects is discussed in this paper. Additionally, the role of mechanical tension applied to greater muscle lengths for range of motion improvement will be discussed. Thus, it is suggested that physical training stressors can be seen as external stimuli that control gene expression via the targeted stimulation of transcription factors, leading to structural adaptations due to enhanced protein synthesis. Hence, the possible role of serial sarcomerogenesis in altering pain perception, reducing muscle stiffness and passive torque, or changes in the optimal joint angle for force development is considered as well as alternative interventions with a potential impact on anabolic pathways. As there are limited possibilities to directly measure serial sarcomere number, longitudinal muscle hypertrophy remains without direct evidence. The available literature does not demonstrate the necessity of only using specific flexibility training routines such as stretching to enhance acute or chronic range of motion.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».