Deep Tissue Massage Therapy: Effects on Muscle Recovery and Performance in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deep tissue massage has been used in sports for improving performance and recovery on deep muscle layers. This study looks at its effectiveness across different sports, performance, and recovery. Purpose: To assess the effect of deep tissue massage on muscle recovery and performance improvement across different sports, teams, strength, endurance, and individual sports. Methods: A randomized controlled trial design was used, and 150 athletes aged 18–45 years received bi-weekly 40-min deep tissue massage for 8 weeks. Performance improvement, muscle recovery, and flexibility were measured with objective and subjective assessments. Chi-square tests, analysis of variance, and Tukey’s post hoc tests were used for statistical analysis. Results: Team and strength athletes in this study showed the greatest performance improvement, in contrast to individual and endurance athletes (F = 6.61, p = 0.004). Bi-weekly massage sessions showed better recovery outcomes (χ2 = 9.41, p = 0.0243). Longer massage sessions showed increased flexibility (χ2 = 19.77, p < 0.001). Gender differences were found in perceived effectiveness of massage (χ2 = 9.46, p = 0.024). Also, the intervention showed improvement in muscle strength and flexibility, especially in the lumbar region, knee, and shoulder, focusing on the effects of the massage protocol in joint mobility and muscle function. Conclusion: Deep tissue massage therapy improves athletic performance and muscle recovery, especially for team and strength sports. With regular and continuous massage sessions, flexibility and recovery are improved among athletes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».