A Comparative Study of Muscle Energy Technique and Dynamic Stretching on Calf Muscle Group for Speed and Physical Endurance on Healthy Sprint Runners in School Level
Notice bibliographique
Résumé
Backgroud: Athletes of all ages and skill levels use running as a popular form of exercise all over the world. The calf muscle complex is primarily responsible for propulsion during running gait. The gastrocnemius appears to be vulnerable to injury because of the strong stresses generated in this muscle during the push-off phase of running. According to reports, up to 30% of running-related injuries occur in the calf muscle region each year. Furthermore, lower leg soreness, gastrocnemius pain or strain, calf pain, calf spasm, and Achilles tendon injuries have all been reported as symptoms of calf injuries. Aims of The Study: Aim of the study is to evaluate the effect of MET and Dynamic Stretching on calf muscle group for speed and physical endurance on healthy sprint runners in school level Methods: Thirty-two subjects were divided into two groups. Group-A received Muscle energy technique (n=16) and Group-B trained with Dynamic stretching (n=16). Both groups received training of 5 sessions per week for 6 weeks. Outcomes were assessed by Bruce treadmill test and 40-yard sprint test before and after treatment. Results: The study shows statistically significant improvement (p<0.05) in both groups for all the outcomes. After 6 weeks of training period, the group trained with muscle energy technique scored significantly higher in improving the endurance and speed than the group trained with dynamic stretching when the pre & post test values of Bruce treadmill Test and 40 yard sprint test were statistically analyzed using an independent ‘t’ test. Conclusions: Muscle energy technique was found to be much effective in improving the endurance and speed of sprint runners with improving flexibility of calf muscles than dynamic stretching technique.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».