Optimizing recovery strategies for winter athletes: insights for Milano-Cortina 2026 Olympic Games
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This narrative umbrella review evaluates the efficacy of recovery strategies for elite winter sports athletes by comparing their scientific and clinical validity. It aims to provide evidence-based recommendations for coaches and athletes, preparing them for the Milano-Cortina 2026 Olympic Games through a critical evaluation of various post-training and competition recovery methods. Methods This narrative umbrella review involved a systematic literature search on PubMed, focusing on recent meta-analyses and review articles related to recovery strategies. Special emphasis was placed on their practical applications to ensure the findings are relevant to real-world settings. Results The study examined multiple recovery strategies, including sleep, nutrition, and physical methods, revealing a general scarcity of high-quality studies and insufficient control over placebo effects. A key finding emphasizes the crucial roles of nutrition and sleep in the recovery process, highlighting the need for personalized recovery plans tailored to the athlete's and sport's specific demands. The effectiveness of physical recovery methods varied, with some demonstrating significant benefits in specific contexts (e.g., massage and cold-water immersion to alleviate muscle pain and fatigue), whereas others (e.g., stretching and sauna) lacked robust evidence of their efficacy as recovery methods. Conclusion This paper presents recommendations for optimizing recovery strategies in elite winter sports, focusing on the specific demands of the Milano-Cortina 2026 Olympic Games. It provides a framework for athletes and coaches aiming to enhance performance recovery and achieve optimal athletic condition.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».