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Enregistrement W4416426424 · doi:10.1123/ijspp.2025-0226

Wearable-Derived Sleep and Physiological Metrics Are Associated With Performance in Professional Golfers

2025· article· en· W4416426424 sur OpenAlexaff
Gregory J. Grosicki, William von Hippel, Finnbarr Fielding, Jeongeun Kim, Christopher Chapman, Kristen E. Holmes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Physiology and Performance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)Autonomic functionHeart rate variabilityEliteAutonomic nervous systemSleep deprivation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Elite golf performance hinges on physiological and psychological precision, with success often defined by razor-thin margins. Sleep and cardiac autonomic function, reflected by resting heart rate (RHR) and heart-rate variability (HRV), are indicators of recovery and readiness, yet their role in golf remains understudied. METHODS: We analyzed wearable-derived data from 389 male professional golfers across 521 events, totaling 35,140 nights of monitoring. Key metrics included sleep duration (7.2 [0.7] h), sleep consistency (regularity of sleep/wake times; 69.1% [6.9%]), RHR (55.9 [7.9] beats·min-1), HRV (root mean square of successive differences; 64.2 [28.1] milliseconds), and a composite recovery score (integrating sleep and biometric data; 59.1% [9.9%]). Objective golf performance (total score, great/poor shots, strokes gained) was extracted from a subscription-based database. Models assessed between-persons differences and within-person changes across seasons (using seasonal averages), adjusting for age (34.1 [9.1] y), height (1.81 [0.07] m), and weight (83.2 [10.6] kg). RESULTS: Golfers with longer and more consistent sleep, lower RHR, and higher HRV performed better (P < .05). Between athletes, each additional hour of sleep was associated with a lower score (b = -0.522), as was a 10-percentage-point increase in sleep consistency (b = -0.382), a 1-beat-per-minute lower RHR (b = -0.038), and a 10-percentage-point increase in recovery (b = -0.476). Within athletes, improvements in sleep consistency (b = -0.193 per 10 percentage points), HRV (b = -0.016 per 1 millisecond), and recovery (b = -0.238 per 10 percentage points) were also associated with lower scores (P < .05). CONCLUSIONS: Sleep and cardiac autonomic function were associated with elite golf performance. Both individual differences and within-athlete improvements were linked to better play, highlighting the potential role of sleep, RHR, and HRV in optimizing performance at the highest level of golf.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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