Practical recommendations on stretching exercise: A Delphi consensus statement of international research experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stretching has wide appeal, but there seems to exist some mismatch between its purported applications and what the evidence shows. There is compelling evidence for some stretching applications, but for others, the evidence seems heterogeneous or unsupportive. The discrepancies even affect some systematic reviews, possibly due to heterogeneous eligibility criteria and search strategies. This consensus paper seeks to unify the divergent findings on stretching and its implications for both athletic performance and clinical practices by delivering evidence-based recommendations. METHODS: A panel of 20 experts with a blend of practical experience and scholarly knowledge was assembled. The panel meticulously reviewed existing systematic reviews, defined key terminologies (e.g., consensus definitions for different stretching modes), and crafted guidelines using a Delphi consensus approach (minimum required agreement: 80%). The analysis focused on 8 topics, including stretching's acute and chronic (long-term) effects on range of motion, strength performance, muscle hypertrophy, stiffness, injury prevention, muscle recovery, posture correction, and cardiovascular health. RESULTS: There was consensus that chronic and acute stretching (a) improves range of motion (although alternatives exist) and (b) reduces muscle stiffness (which may not always be desirable); the panel also agreed that chronic stretching (c) may promote vascular health, but more research is warranted. In contrast, consensus was found that stretch training does not (a) contribute substantively to muscle growth, (b) serve as an all-encompassing injury prevention strategy, (c) improve posture, or (d) acutely enhance post-exercise recovery. CONCLUSION: These recommendations provide guidance for athletes and practitioners, highlighting research gaps that should be addressed to more comprehensively understand the full scope of stretching 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 | 0,025 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».