Recovery for Professional and Elite Amateur Golfers: A Scoping Review of Evidence-Based Methods
Notice bibliographique
Résumé
The lifestyle and athletic demands of a professional or elite amateur golfer are both physically and mentally challenging. Players need to withstand large forces during the swing, frequently travel between time zones, and often cycle through a variety of training and competition environments for large portions of the competitive season. Thus, with numerous factors contributing to physical and cognitive stress, optimising recovery for golfers is paramount. The primary objective of this scoping review was to evaluate different evidence-based recovery methods for professional and elite amateur golfers and assess where the current research gaps lie. A three-step search strategy identified relevant primary and secondary articles, in addition to the grey literature, using a total of five online databases (SPORTDiscus, Scopus, Web of Science, ProQuest Central and PubMed), which retrieved articles from January 2000 to May 2024. Data were extracted using a standardised tool to create a descriptive analysis and a thematic summary. Studies were included if they focused on nutritional and hydration methods, laboratory and controlled environment methods, sleep and jet leg management, independent methods or adjunct recovery methods, in relation to golf or other sporting populations. The initial search found 4862 relevant articles from the selected databases, with 39 studies meeting our criteria for the scoping review. Limited investigations have been conducted examining effective recovery methods for golfers. However, some preliminary evidence supports the use of targeted nutrition and hydration strategies, massage, and regular mobility and flexibility exercise. In addition, though, a more fundamental focus on sleep and jet lag management strategies is required, given the lifestyle challenges often faced by professional and elite amateur players. If golfers want to improve their chances of consistently competing at the highest level, strategies that focus on optimising recovery for superior health and well-being are essential for helping to sustain performance over time.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».