Injury prevention in professional soccer players: can re-warmup training be organized in the post-warmup and half-time during a soccer game in a short time?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Passive time, during the post-warmup and half-time, decreases athletes' performance and increases injury risk factors in the active phases of the soccer match. Objective. This narrative review aims to research and synthesize existing evidence to identify brief re-warmup strategies that may find applicability in the post-warmup and half-time of a soccer match. EVIDENCE ACQUISITION: The analysis was conducted on PubMed, Web of Science, PEDro, SPORTDiscus and Google Scholar. Due to the lack of evidence, no temporal time was established, preferring most up-to-date articles. The data were synthesized in relation to the objectives, following the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. EVIDENCE SYNTHESIS: Our research yielded a total of 753 studies, 463 related to re-warmup, 136 articles on re-warmup in soccer, and 154 articles on re-warmup during half-time. Of these, 26 met the inclusion objectives and were included in this research. Our findings confirm that a re-warmup can mitigate the decremental effect of static rest on performance. From the studies considered, we have identified a work that emphasizes how a 1-minute warmup of high-intensity exercise at speed corresponding to 90% of VO2max can prevent decreases related to passive time, in sprint performance and muscle strength, as well as improve muscle temperature. These results could apply to both post-warmup and half-time scenarios of a soccer match. CONCLUSIONS: From this narrative review, it has been possible to highlight a one-minute high-intensity re-warmup that improved sprint performance, increased core temperature, and enhanced muscle activation, not leading to additional physiological or psychological fatigue.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».