如今,电子竞技现象无处不在。国际锦标赛和参赛选手让数百万观众激动不已,他们观看电子竞技运动员和他们的团队努力提高水平并超越彼此。为了达到必要的认知和身体最佳状态,并抵消因在电脑或游戏机前训练数小时而导致的一般健康问题,电子竞技运动员需要最佳的认知、身体和心理训练。然而,在电子竞技特定的健康管理方面存在差距,包括预防健康问题和训练这些功能。为了对这一主题做出贡献,我们在本篇小评论中介绍了基于跨学科研究结果的可能途径,为认知、身体和精神更健康、更强大的电子竞技运动员提供整体训练方法。我们讨论了运动游戏作为一种激励和有前途的电子竞技运动员补充训练方法,它同时在有吸引力的游戏环境中结合了身体和认知刺激和挑战。此外,我们提出运动游戏是创新的全身电子竞技锦标赛革命。总而言之,运动游戏为(物理)电子竞技带来了新的方法,这反过来又在不断发展的电子竞技研究和开发社区中引发了新的话题。
慢性创伤性脑病(CTE)是一种由轻度创伤性脑损伤的重复发生(MTBI)引起的神经退行性疾病(MTBI),通常被称为脑震荡,这仍然是在高接触运动中最普遍的公共卫生问题,特别是美国足球。通常,CTE的严重程度与McKee的分期方案一起分类,该方案主要基于大脑不同部位的P-TAU神经原纤维缠结的变性和积累。这是指与CTE高度相关的tau蛋白结合在一起的。I-IV期症状的严重程度范围从轻度头痛到运动和神经功能的严重丧失。CTE的基本机制和确定的生物标志物仍在争论中,因此不能在体内诊断出来。此外,外部因素,例如性别,年龄和遗传学(APOE4等位基因的存在)可能会影响个人对头部创伤的敏感性。然而,对该主题的兴趣直到最近才开始成倍增长,CTE的知识仍然相对初步。已显示出与其他神经退行性疾病(如阿尔茨海默氏病或帕克森病)重叠的生物标志物和症状。到目前为止,对该问题的治疗仅是预防性的,因为在体内诊断出CET之前,医疗疗法的发展无法进行。教育和保护运动员的更严格规则的含义一直处于这些措施的最前沿。
摘要 - 监控运动员运动对于提高性能,减轻疲劳并减少受伤的可能性很重要。高级技术,包括计算机视觉和惯性传感器,在对运动特定运动进行分类方面已广泛探索。将自动体育行动标签与运动员监控数据相结合提供了一种有效的方法来增强工作量分析。关于对运动特定运动进行分类的最新研究表明,基于个别运动员的训练和评估方法的趋势,使模型可以捕获每个运动员特有的独特功能。这对于运动员之间技术差异很大的运动特别有益。当前的研究使用受监督的机器学习模型,包括神经网络和支持向量机(SVM),以使用从上下背包惯性测量单元(IMU)传感器中提取的功能来区分跑步表面,即田径轨道,硬砂和软砂。主成分分析(PCA)用于特征选择和降低维度,增强模型效率和解释性。我们的结果表明,与运动员无关的方法相比,运动员依赖的训练方法可大大提高分类性能,从而达到更高的加权平均精度,召回,F1得分和准确性(p <0.05)。
3。id。,2153,2166。4。Ken Kurdziel,Alston的决定:对学生运动员与大学的影响,J Ames M Oore(3月 4,2024),https://www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。 5。 请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King,美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮,S Quire P Atton B Oggs(2022年7月13日),https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。 6。 s ee ezzat nsouli&Andrew King,学校和私人实体如何从事零活动,s quire p atton b oggs(2022年7月19日),https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。 7。 请参阅ID。 8。 比尔·拉比诺维茨(Bill Rabinowitz),高中四分卫新兵奎因·埃维斯(Quinn Ewers)跳过高级海军森(Sea-Sea-se)参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday(2021年8月2日),https://www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。Ken Kurdziel,Alston的决定:对学生运动员与大学的影响,J Ames M Oore(3月4,2024),https://www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。5。请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King,美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮,S Quire P Atton B Oggs(2022年7月13日),https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。6。s ee ezzat nsouli&Andrew King,学校和私人实体如何从事零活动,s quire p atton b oggs(2022年7月19日),https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。7。请参阅ID。8。比尔·拉比诺维茨(Bill Rabinowitz),高中四分卫新兵奎因·埃维斯(Quinn Ewers)跳过高级海军森(Sea-Sea-se)参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday(2021年8月2日),https://www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。
引用:Amir Mohammadamini。比较男性运动员和非运动员的污染痴迷水平。医学护理与健康评论杂志2(1)。https://doi.org/10.61615/jmchr/2025/jan027140127
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关,不幸的是,“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”,大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了,目前的指南主要应用于成人。但是,对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要,它有助于我们尽早发现生命危险的状况,管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题,导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了,这种变化可能类似于病理状况。因此,要区分良性适应和严重条件是必要的,系统的方法。关键字:运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
DOMS是肌肉纺锤体中神经末端的急性神经元压缩轴突病[6]。它可能是从肌肉纺锤体引发的,还可能是由“封闭栅极”的催眠状态引起的,这是由微型I型I型感觉纤维增强引起的,此外,除了初始交感神经系统(SNS)抑制外,还可以在同心运动过程中保持闭合。这会导致非药理神经性疼痛[7]。doms可以作为重复偏心收缩的安全功能,因为它在肌肉纺锤体传入的感觉和运动神经元末端的微小损伤时可以解决。DOM的感觉主要由IV组传入纤维以及对各种刺激(包括化学,机械和热反应)的多模态反应。根据有效性的顺序,在IV组肌肉纤维中引起作用电位的化学物质是缓激肽,5-羟色胺,组胺和钾[8]。
提供了原始作者和来源。这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/),只要适当地引用了工作,就可以在任何媒介中不受限制,非商业用途,分发和复制。作者宣布,关于本文的出版没有利益冲突。收到:14.11.2024。修订:20.11.2024。接受:27.11.2024。发布:27.11.2024。
比赛天第1天比赛第二天比赛第二天比赛 - 推进水合凝胶 - 土豆泥 - 粉土 - 能量凝胶(碳水化合物) - 果冻软糖-Gatorade(饮料) - 带有萨拉米饼的白麦面包 - 常规焦炭 - 土豆薯条 - Sports Bean -Spaghetti Bognaise -spaghetti bolognaise-巧克力蛋白蛋白蛋白棒>
1,2,教育科学和培训工程学多学科实验室(LMSEIF)。运动科学评估和体育锻炼教学。摩洛哥哈桑二世卡萨布兰卡大学的普通高中(ENS-C)。在线发布:2024年8月31日被接受出版:2024年8月15日doi:10.7752/jpes.2024.08214摘要:这项研究探讨了报道的数据和预测分析作为运动员培训计划的长期生成方法的使用。从607名高等教育学生那里收集的数据(平均年龄= 16.86; STD = 1.22),包括从物理测试和活动记录中进行的测量。数据集包含29个变量,这些变量是对培训程序的预测准确性的。我们利用Microsoft Azure机器学习来确定特征对结果的重要性,并利用Power BI可视化聚合特征对跑步距离的影响。初步发现表明,专注于训练工作的最佳年龄范围在16至17岁之间。该结果由Spearman相关系数为0.42支持,根据关键骨料特征规定了年龄组和预测的性能结果之间的中等正相关关系。特别是四个关键特征会显着影响性能,而其他变量的影响很小。该研究强调了这些总特征在预测训练成功方面的重要性。总而言之,该研究强调了强大的报告过程的重要性以及在制定培训计划中使用预测分析的重要性。它标识了四个关键特征,这些功能对实现的性能产生了重大影响。虽然这四个功能至关重要,但研究还承认,尽管有影响力较小,但其他变量仍然可能影响结果。这种全面的数据收集和分析方法为优化运动员培训计划提供了坚实的基础,以确保培训工作既有目标又有效。这些发现为旨在通过数据驱动的培训策略提高运动表现的教练和体育科学家提供了宝贵的见解。关键字:绩效优化,运动分析,数据驱动培训。简介