The Effects of High-Intensity, Short-Duration and Low-Intensity, Long-Duration Hamstrings Static Stretching on Contralateral Limb Performance
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Increases in contralateral range of motion (ROM) have been shown following acute high-intensity and high-duration static stretching (SS) with no significant change in contralateral force, power, and muscle activation. There are currently no studies comparing the effects of a high-intensity, short-duration (HISD) or low-intensity, long-duration (LILD) SS on contralateral performance. Purpose: The aim of this study was to examine how HISD and LILD SS of the dominant leg hamstrings influence contralateral limb performance. Methods: Sixteen trained participants (eight females, eight males) completed three SS interventions of the dominant leg hamstrings; (1) HISD (6 × 10 s at maximal point of discomfort), (2) LILD (6 × 30 s at initial point of discomfort), and (3) control. Dominant and non-dominant ROM, maximal voluntary isometric contraction (MVIC) forces, muscle activation (electromyography (EMG)), and unilateral CMJ and DJ heights were recorded pre-test and 1 min post-test. Results: There were no significant contralateral ROM or performance changes. Following the HISD condition, the post-test ROM for the stretched leg (110.6 ± 12.6°) exceeded the pre-test (106.0 ± 9.0°) by a small magnitude effect of 4.2% (p = 0.008, d = 0.42). With LILD, the stretched leg post-test (112.2 ± 16.5°) exceeded (2.6%, p = 0.06, d = 0.18) the pre-test ROM (109.3 ± 16.2°) by a non-significant, trivial magnitude. There were large magnitude impairments, evidenced by main effects for testing time for force, instantaneous strength, and associated EMG. A significant ROM interaction (p = 0.02) showed that with LILD, the stretched leg significantly (p = 0.05) exceeded the contralateral leg by 13.4% post-test. Conclusions: The results showing no significant increase in contralateral ROM with either HISD or LILD SS, suggesting the interventions may not have been effective in promoting crossover effects.
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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 | 0,000 | 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 ».