已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Effects of complex training compared to resistance training alone on physical fitness of healthy individuals: A systematic review with meta-analysis

冲刺 蹲下 Plyometrics公司 阻力训练 跳跃 物理疗法 力量训练 跳跃的 物理医学与康复 数学 医学 培训(气象学) 台式压力机 物理 量子力学 气象学 生理学
作者
Rohit K. Thapa,Hüseyin Şahin Uysal,Filipe Manuel Clemente,José Afonso,Rodrigo Ramírez‐Campillo
出处
期刊:Journal of Sports Sciences [Taylor & Francis]
卷期号:42 (14): 1367-1389 被引量:16
标识
DOI:10.1080/02640414.2024.2391657
摘要

Combining traditional resistance and ballistic exercises in a complex training (CT) format has shown improved physical fitness compared to the control conditions. However, no meta-analysis has directly compared CT with traditional resistance training (RT) alone. A systematic search was conducted in PubMed, Scopus, and WoS. Thirty-two studies involving 726 participants were included. Both RT and CT similarly improved one-repetition maximum (1RM) squat and bench press, 10 m and 30-60 m linear sprint time, squat jump height, jump power, reactive strength index, and standing long jump distance. Compared to RT, CT favoured 5-m (ES = 0.96) and 20-m linear sprint (ES = 0.52), change-of-direction speed (CODS; ES = 0.39), and countermovement jump height (CMJ; ES = 0.36). Furthermore, moderating effects of training frequency, duration, and complex training type were reported. Certainty of evidence was considered low for 5-m and 20-m linear sprints and CODS and very low for other outcomes. Compared to traditional resistance training, complex training may improve 5-m and 20-m linear sprints, CODS, and CMJ height. The effects of complex training may be optimised by longer interventions (≥7 weeks), with ~ 3 weekly training sessions, and using ascending and contrast training formats. However, the certainty of evidence ranges from very low to low.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
molihuakai应助黎黎采纳,获得10
3秒前
刘春霖完成签到,获得积分10
3秒前
5秒前
小菜鸟发布了新的文献求助10
6秒前
研友_VZG7GZ应助温暖的山芙采纳,获得10
9秒前
Elizabeth12138完成签到 ,获得积分10
9秒前
哈哈发布了新的文献求助10
9秒前
任性吐司完成签到 ,获得积分10
11秒前
晗晗想吃烤鱼完成签到 ,获得积分10
12秒前
麦子完成签到 ,获得积分10
14秒前
zy应助科研通管家采纳,获得20
16秒前
16秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
17秒前
17秒前
17秒前
打打应助凡平采纳,获得10
18秒前
18秒前
LMF完成签到 ,获得积分10
19秒前
蓝风铃完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
默默会胖发布了新的文献求助12
22秒前
白石人家应助小菜鸟采纳,获得10
22秒前
wzy发布了新的文献求助10
23秒前
务实寄松发布了新的文献求助10
24秒前
Caiyuping完成签到 ,获得积分10
25秒前
tjnksy完成签到,获得积分0
25秒前
在水一方应助黎黎采纳,获得10
28秒前
SciGPT应助linjiabo采纳,获得10
28秒前
草垛亮星星完成签到 ,获得积分10
29秒前
小莲完成签到,获得积分10
30秒前
LL应助拳拳采纳,获得20
30秒前
32秒前
钟意完成签到,获得积分10
32秒前
李林完成签到,获得积分10
34秒前
aaa完成签到 ,获得积分10
36秒前
小菜鸟完成签到,获得积分20
38秒前
plz94完成签到 ,获得积分10
40秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7585012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9163527
关于积分的说明 19611250
捐赠科研通 7166612
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266585
关于科研通互助平台的介绍 2431570
邀请新用户注册赠送积分活动 2258232