发展下半身力量、速度、爆发力和跳跃高度的最佳训练顺序：荟萃分析的系统回顾
Optimal Training Sequences to Develop Lower Body Force, Velocity,
Power, and Jump Height: A Systematic Review with Meta-Analysis
James Marshall；Chris Bishop；Anthony Turner；G. Gregory Haff
摘要
研究背景：阻力训练已被用于通过正确操纵几个变量，如训练负荷、训练量、组别配置和休息时间来提高一系列的运动能力。
研究目标：本系统综述和荟萃分析的目的是比较下半身聚集、对比、复合和传统训练在一系列运动表现结果（1次最大深蹲力量、跳跃高度、峰值爆发力、峰值力量、峰值速度和冲刺时间）中的急性和慢性反应。
研究方法：完成了数据库检索（SPORTDiscus、Medline和CINAHL），然后采用质量评分系统，最后有41项研究被用于meta分析。与基线相比，计算了急性和训练干预变化的效应大小。对于急性聚集训练，效应大小被用来表示传统和聚集训练之间的差异。
研究结果：在急性期，对比和聚集训练可以实施，以提高和保持速度。复杂的训练在急性期并没有显示出对跳跃成绩的提高作用。
研究结论：当希望发展运动特异性的力量时，运动应该在更接近组别失败的情况下完成，并且仍然能够完成较少的重复次数，这可以通过复杂或高容量的对比训练来实现，以使较轻的运动预先疲劳。当目标是提高目标练习的速度时，可以与较重的对比对结合，以产生激活后的性能增强效果。另外，分组设计可以用来保持高速度和减少下降。最后，传统的训练对提高深蹲1次重复的最大限度最为有效。
关键点
² 似乎完成接近失败点的训练可以提供一种刺激，增加在该负荷下表现出来的力量成分，而以最快的速度训练一项运动可以增加速度成分。
² 传统的、复杂的和对比的训练序列可以用来专门实现轻度或重度练习的速度或力量的适应。
² 聚集训练的变化可以与所有这三种训练序列一起使用，以保持运动速度，以及使更高的负荷被举起。
1引言
阻力训练(RT)已被证明是发展几个关键运动要素(如力量、爆发力和速度)的有效策略。在设计RT计划时，必须考虑几个变量，如运动类型、训练负荷、训练量、分组配置、分组之间的休息时间、运动意图和锻炼顺序，以达到预期的训练效果。当进行RT时，疲劳以三种主要方式发生:1)中枢疲劳，其特征为中枢神经系统引起运动单位激活的能力下降，而肌肉仍能产生更大的输出，2)神经肌肉疲劳，其源于神经肌肉接头处的生物化学变化，该变化导致对神经输入的收缩反应减弱，以及3)代谢疲劳，其与通过局部酸中毒和代谢副产物的积累引起的肌肉酶活性损伤有关。
当使用传统的训练组时(见表1)，随着重复次数的增加，运动速度和爆发力输出往往会下降。根据以前的研究，在给定负荷下，以最大向心速度完成练习重复，与以相对较慢的速度完成的重复相比，可以更大程度地提高最大力量和爆发力。考虑到这一点，已经提出了一种方法来减轻这种爆发力输出的降低，这就是聚集组训练。由Haff等人定义的聚集组是“集合结构，包括正常的组间休息时段，伴随着组内预先计划的休息间隔”。这些类型的分组可以有几种不同的结构，包括基本聚集组、组间休息再分配、相等的工作休息比和休息暂停方法(表1提供了完整的描述)。与传统组相比，聚集组训练不仅有助于保持较高的重复速度和爆发力输出，还可以根据需要进行更多次的重复，从而产生比传统组结构更大的训练量负荷，这可能有助于更好的肥大和力量发展。这些效应的一个可能的原因是，聚集组训练比同等的传统训练产生更少的代谢疲劳，这将导致来自III型和IV型肌肉传入的反馈更少，因此，来自CNS的传出神经驱动的减少更少。与传统的集合结构相比，在聚集组集合中保持更高的速度，理论上可以实现强度和爆发力的更大改进。最后，聚集组训练的最大好处之一是，它可以让运动员更频繁地举起更重的负荷。这可能会导致力量的更大增加，如Longo等人所示，他们让未经训练的受试者在1分钟、3分钟和等量休息间隔条件下，每周两次以1次重复最大值(1RM)的80%进行三组单腿压腿失败。10周后，可以看出，当在方案之间维持较高强度时，较长和较短的兴趣休息间隔不会影响肌肉力量的增加，尽管较长的休息会产生较大的容量负荷。作者得出结论，在这组受试者中，强度可能是肌肉力量增加的主要决定因素。然而，据作者所知，这一发现还有待于在经过抗阻训练的人群中进行研究，因此不能被确认为力量的主要贡献者。
阻力训练中另一个可以控制的变量是运动顺序。传统上，建议在训练开始时进行“力量型训练”(如举重、弹道和增强式训练)，以便运动速度较少受疲劳影响，然后进行多次大运动量训练。这种排序受到了挑战，因为存在替代训练顺序，即在一次训练开始时对较重的举重进行排序，然后进行生物力学上类似但较轻的速度导向练习，这可能会由于较重的练习或调节活动(CA)而得到增强。激活后增强(PAP)最近在文献中被强调为一种经常被误解的现象，通常用于解释该序列的影响，因为PAP指的是次最大和最大条件收缩后电诱发的抽动力/力矩的增加。术语“激活后性能增强”(PAPE)最近被提出来描述CA后最大力量、爆发力和速度的任何增强。当PAPE在实际环境中使用时，它可以通过两种不同类型的训练序列来使用，即复杂训练和对比训练。复杂的训练包括进行多组高强度的阻力训练，然后进行几组较轻的训练。对比训练包括以一组接一组的形式交替进行高强度阻力训练和低强度训练。PAPE也在同样的练习中被使用，使用向下的动作，早期的动作开始时很重，随后的动作逐渐变轻。目前系统审查中讨论的一个重要问题是需要澄清定义。文献中使用的某些术语的描述，如“复合对”、“力量增强复合”和“复合内恢复”似乎与对比训练更同义，但有时也称为复合训练。这种模式在PAPE文献中经常见到，很可能导致从业者的一些困惑。此外，随着新术语的引入，在力量和体能团体中应该做更多的工作来澄清它们。表1中描述了清晰的定义。
已经提出了不同的恢复时间，以提供用对比和复杂训练协议引出PAPE的最佳时间长度。在重度CA之后，具有跳跃活动的PAPE已被证明发生在2-6分钟之间，尽管个体差异是常见的。此外，与使用较轻负荷的锻炼相比，使用较高负荷的锻炼需要较长的恢复期。从实践的角度来看，在随后的较轻运动中产生最高反应的恢复时间不一定是教练的最佳选择，因为他们通常对分配给运动员进行阻力训练的时间有所限制。缩短恢复持续时间的一个因素是受试者的力量，这是由于强壮的个体能够在较轻的锻炼中比他们较弱的对手表现出更大和更早的表现提高。在这种情况下，最大力量发展应该是使用复杂和对比训练的先决条件。可以用来维持爆发力输出水平的恢复期可能是一个足够的选择，特别是当运动员受到训练时间的限制时。在这种情况下，设置恢复时间，允许在轻度锻炼中最大的性能提高和整体训练时间效率之间取得平衡，这似乎是最合适的。
目前的研究机构已经调查了传统的、聚集组的、复杂的和对比的训练协议对各种运动表现测量的有效性。但是，这四种协议的效果还没有进行比较。因此，本系统综述的目的是比较对聚集组、对比、复杂和传统训练的急性和慢性反应。
表1定义和术语表
2方法
2.1文献检索方法
在SPORTDiscus、Medline和CINAHL电子数据库中搜索与特定搜索词相关的原始和综述期刊文章:“基于速度的训练”、“聚集组训练”、“复杂训练”、“对比训练”和“休息时间”。如果同一篇文章出现在多个搜索词中，重复的就会被删除。淘汰的下一个阶段涉及使用期刊相关性功能(SPORTDiscus、Medline和CINAHL提供的工具)，从非体育相关期刊中淘汰文章。如果通过这些数据库搜索无法获得全文，就在谷歌学术和ResearchGateTM上搜索文章。在通读数据库搜索研究的参考文献列表后，纳入了被认为合适的其他研究。然后阅读文章标题和摘要，以确定符合纳入标准的研究。要被包括在内，要求文章调查下半身研究的急性或慢性影响，这些研究调查以下一项或多项:聚集组、复杂、对比或涉及阻力训练协议的传统训练。此外，所有研究都需要包括对照组。最终搜索日期为2020年7月13日，图1显示了搜索过程的示意图。
2.2文章质量分级
基于Black等人使用的相同模型的质量评分系统被用于客观地测量每项研究的质量。除了研究急性训练效果的研究之外，使用九个标准对研究进行评估(见表2 ),研究仅使用八个标准，因为使用实际训练持续时间(标准6)不适用。每个答案采用0-2分制(0 =否，1 =可能，2 =是)，最高分为18分(急性研究为16分)，转换为0-100%的百分比(见表3和表4)。要求文章得分> 80%才能参与最终分析。这保持了可接受的质量水平。两位审稿人(JM和AT)进行搜索，删除重复，筛选所有符合条件的摘要，并检索符合条件的文章的全文。审查员判断之间的分歧由第三方审查员(CB)解决。
表2 Black等人使用的研究质量评分系统
2.3统计分析
审核管理器(RevMan 5.2Cochrane Collaboration，Oxford，United Kingdom)和Microsoft Excel(Microsoft Office 16；微软公司，2018年)进行荟萃分析。随机效应荟萃分析用于确定急性干预和训练干预对以下结果的综合效应:跳跃高度(JH)、峰值力量(PF)、峰值速度(PV)、峰值爆发力(PP)、第二组PP、1RM和冲刺时间(定义见表1)。急性聚集组和传统组维持之间的差异，急性复合组和对比组之间的差异，以及聚集组、复合组、对比组和传统训练计划之间的训练前和训练后干预差异，均表示为效应大小(ES) (Hedges’ g [39]，95%置信区间(CI))。
根据Cohen提出的分类，ES按以下方式分类:< 0.2(微小)、0.2-0.49(微小)、0.5-0.79(中等)和> 0.8(大)。研究间的异质性用I2统计评估，研究间方差用tau-square (Tau2)评估。结果的异质性程度根据以下等级进行分类:< 25%(低)，25-75%(中)，和> 75%(高)。如果卡方检验的p值< 0.1，这表明存在异质性，Tau2值> 1表明存在显著的统计学异质性。p值< 0.1表示是否存在统计学显著的亚组差异。
3结果
3.1研究描述
最初总共归还了16，245篇文章，另外还包括来自其他来源的12篇文章。然后对标题和摘要进行相关性筛选，接着阅读162篇文章，以确保它们与纳入标准相关。最后，根据质量评分系统对120项研究进行了分级，结果有41项研究得分> 80%,并被纳入系统评价。
这41项研究分为急性研究(n = 27)和训练干预研究(n = 14)。急性研究被定义为持续不到一周的研究，用于调查即时效果，而训练干预研究被定义为持续三周或更长时间的研究，用于研究训练适应性。在急性研究类别中，13项研究调查了使用传统集合结构作为对照的聚集组，1项研究调查了复杂训练，9项研究调查了对比训练，4项研究比较了传统、复杂和对比协议。在训练干预类别中，5项研究比较了聚集组和传统方案，1项研究比较了复杂和传统方案，5项研究比较了对比和传统方案，1项研究比较了对比、复杂和传统方案，1项研究比较了对比和复杂方案，1项研究调查了传统训练。
广泛的结果测量被用来评估不同设置序列和休息时间的效果。许多综述研究和其中的方案/干预措施使用了多种结果指标，包括:PF (n = 22)、PP (n = 48)、PV (n = 11)、JH (n = 32)、1RM深蹲(n = 18)和冲刺时间(n = 10)。练习包括全蹲、平行蹲、阻力带蹲和等距深蹲、下蹲跳、跳深和高翻。有关研究详情，请参见表2和表3。此外，作者认为，研究对比和复杂序列对后面集合的影响将是有用的。选择第2组PP (n = 9)作为结果测量来证明这一点。不幸的是，很少有研究报告了第2组后的结果，所以没有进一步的结果被调查。
表3 调查训练顺序和组间/组内休息效果的急性研究总结。
表4 调查训练顺序和组间/组内休息效果的训练干预研究总结。
3.2元分析
3.2.1急性聚类结果
当在聚集组和传统组方案中研究PF时(图2)，在研究中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)。与传统方案相比，聚集组方案的PF更高，但影响不大(ES: 0.14，95% CI: (-0.21，0.48)，p = 0.44)。当调查聚类和传统组方案中的PV时(图3)，在研究中观察到中等水平的异质性(I2=74%，Tau2=0.47)。与传统方案相比，聚集组的PV更高，具有较大的正效应(ES: 1.07，95% CI: (0.58，1.55)，p < 0001)。当研究聚类和传统组方案中的PP时(图4)，在研究中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)。与传统方案相比，聚类方案中的PP更高，但具有较小的正效应(ES: 0.42，95% CI: (0.18，0.65)，p = 0.0005)。
3.2.2鲜明对比与复杂结果
当在对比和复杂方案中研究JH时(图5)，在两项研究中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)。在检查对比研究后，与具有微小影响(ES: -0.05，95% CI: (-0.59，0.50)，p = 0.86)的复杂研究相比，与基线相比有较小的积极影响(ES: 0.27，95% CI: (0.09，0.45)，两种类型的训练序列之间没有显著差异(p = 0.74)。
在对比和复杂方案中研究PF时(图6)，在对比研究(I2=0%，Tau2=0)和复杂研究(I2=0%，Tau2=0)中观察到低水平的异质性。在检查对比研究后，与具有小的负效应(ES: -0.25，95% CI: (-0.8，0.3)，p = 0.37)的复杂研究相比，相对于基线有小的正效应(ES: 0.20，95% CI: (-0.1，0.51)，在两种类型的训练序列之间没有观察到显著差异(p = 0.15)。
在对比和复杂方案中研究PP时(图7)，在对比研究(I2=0%，Tau2=0)和复杂研究(I2=0%，Tau2=0)中观察到低水平的异质性。在检查对比研究后，与具有微小影响(ES: 0.02，95% CI: (-0.29，0.32)，p = 0.92)的复杂研究相比，与基线相比有较小的积极影响(ES: 0.25，95% CI: (0.09，0.4)，p = 0.002)，在两种类型的训练序列之间没有观察到显著差异(p = 0.18)。
在对比和复杂方案中研究第2组爆发性运动期间的PP时(图8)，在对比研究(I2=0%，Tau2=0)和复杂研究(I2=0%，Tau2=0)中观察到低水平的异质性。在检查对比研究后，与具有微小影响(ES: -0.07，95% CI: (-0.14，0.22)，p = 0.75)的复杂研究相比，与基线相比存在微小影响(ES: 0.07，95% CI: (-0.13，0.27)，两种类型的训练序列之间没有显著差异(p = 0.56)。
3.2.3 训练干预结果
在调查聚集组、复合、对比和传统训练的训练前和训练后JH之间的差异时（图9），在聚集组、复合和传统研究中观察到低水平的异质性（I2=0%，Tau2=0），在对比研究中观察到中等水平（I2=70%，Tau2=0.54）。在检查了聚类研究后，有一个小的正效应（ES。0.39, 95% CI: (-0.10, 0.88), p = 0.12)，相比之下，复合研究则有中等程度的积极影响（ES: 0.61, 95% CI: (-0.08, 1.31), p = 0.08), 对比研究有较大的积极影响（ES: 1.10, 95% CI: (0.40, 1.80), p < 0.01), 和传统组有一个小的积极影响（ES: 0.41，95%CI：（0.12，0.70），P < 0.01）。四种训练类型之间没有明显的差异（p>0.1），除了传统与对比（p=0.07）。
当研究训练前和训练后的干预1RM对聚类、复合、对比和传统训练的差异时(图10)，在聚类、复合和对比研究中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)和中等水平的传统研究(I2=44%，Tau2=0.17)。在检查聚类研究后，与具有较大正效应的复杂研究(ES: 0.93，95% CI: (0.25，1.60)，p < 0.01)、具有较大正效应的对照组(ES: 1.16，95% CI: (0.70，1.62)，以及具有较大正效应的传统组(p < 0.01)相比，存在中度正效应(ES: 0.68，95% CI: (0.24，1.12)，p < 0.01)四种训练类型之间无显著差异(p > 0.1)。
当调查对比、复杂、聚集组和传统训练的训练前和训练后干预PF之间的差异时(图11)，在所有训练计划中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)。在检查对比研究后，有中度的积极影响(ES: 0.64，95% CI: (0.06，1.23)，p = 0.03)，复杂研究有轻微影响(ES: 0.14，95% CI: (-0.50，0.78)，p = 0.67)，聚类研究有轻微影响(ES: -0.04，95% CI: (-0.47，0.39)，p = 0.84)，传统研究有轻微影响(p = 0.84)除了对比训练和聚集组训练(p = 0.08)之外，训练类型之间没有显著差异(p > 0.1)。
当调查对比、聚类和传统训练的训练前和训练后干预PV之间的差异时(图12)，在所有训练计划中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)。在检查对比研究后，有较大的积极影响(ES: 1.01，95% CI: (0.4，1.62)，p < 0.01)，聚类研究有较小的积极影响(ES: 0.33，95% CI: (-0.31，0.97)，p = 0.32)，传统研究有较小的积极影响(ES: 0.24，95% CI: (-0.28，0.76)，p = 0.36)。对比研究显示，与传统疗法相比，其改善显著更大(p = 0.06)。除此之外，在训练类型之间没有观察到显著差异(p > 0.1)。
当调查聚类、对比和传统训练的训练前和训练后干预PP之间的差异时(图13)，在所有训练计划中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)。在检查聚类研究后，与具有中等效果的对比研究(ES: 0.67，95% CI: (0.20，1.13)，p < 0.01)和具有中等效果的传统组(ES: 0.52，95% CI: (0.24，0.80)，p < 0.01)相比，存在小的积极效果(ES: 0.36，95% CI: (0.01，0.72)，p = 0.04)。三种训练类型之间无显著差异(p > 0.1)。
当调查对比训练和传统训练的训练前和训练后干预冲刺时间之间的差异时(图14)，在对比训练计划中观察到低水平的异质性(I2=0%，Tau2=0)，在传统训练计划中观察到中等水平的异质性(I2=58%，Tau2=0.26)在检查对比研究后，与具有小的负面影响的传统研究相比(ES: -2.10，95% CI: (-2.67，-1.53)，p < 0.01)不同训练类型间差异显著(p < 0.01)。
4讨论
该系统综述的目的是比较聚集组、对比、复杂和传统训练的急性和慢性反应，并确定这些训练类型中的哪一种可用于最理想地针对特定的训练适应。当设计一个RT训练时，所选练习的顺序和组内恢复可能对急性变量和长期训练适应性都有显著影响。这项荟萃分析中的信息将对从业者为他们的运动员规划训练时段和训练模块具有重要意义。
4.1传统
本荟萃分析的结果表明，在传统训练后，对JH (ES: 0.41，95% CI: [0.12，0.70]，p < 0.01)和PV (ES: 0.24，95% CI: [-0.28，0.76]，p = 0.36)的小的积极影响，对PP的中等积极影响(ES: 0.52，95% CI: [0.24，0.80]，p < 0.01)，对下蹲1RM的大的积极影响(p < 0.01) 并且可以获得对短跑时间较小的负面影响(ES: -0.45，95% CI: [-0.94，0.05]，p = 0.08)(图9-14)。 与其他训练方法相比，传统训练使后蹲1RM增加最多。使用这种方法，在高负荷组之前进行的多组低负荷锻炼可能会产生少量疲劳。当到了之后进行高强度训练的时候，相对于其他三种训练，这些训练更容易失败。这可能激活了更多的高阶运动单位，从而导致力量的更大提高。有趣的是，传统训练对跳跃PF没有最大的影响(ES: 0.14，95% CI: [-0.24，0.52]，p = 0.48)，尽管对1RM有最大的影响(ES: 1.19，95% CI: [0.76，1.63]，p < 0.01)，这表明力量和速度的适应是特定于训练中使用的负荷。传统训练对跳跃PV有较小的正向影响(ES: 0.24，95% CI: [-0.28，0.76]，p = 0.36)。虽然这种影响小于对比训练的影响(ES: 1.01，95% CI: [0.4，1.62]，p < 0.01)，但如果有足够多的以此为结果指标的复杂训练研究被确定用于分析，则传统训练干预后的跳跃PV可能会比复杂训练有更大的改善。这得到了单一复杂干预研究的部分支持，该研究测量了CMJ(下蹲跳)PV，显示0.5% 6.4%的非显著下降。其原因可能是由于之前的高强度RT组没有疲劳，传统训练完成的跳跃组以比复杂训练跳跃组更高的速度进行，这已被证明导致更好的速度适应性。
最后，虽然观察到短跑时间有少量减少(ES: -0.45，95% CI: [-0.94，0.05]，p = 0.08)；这些改善明显小于对比训练干预的改善(ES: -2.10，95% CI: [-2.67，-1.53]，p < 0.01)。如前所述，传统训练在发展蹲下1RM方面似乎更胜一筹，而对比训练在所有跳跃成绩测量方面显示出更大的改善。当将这些不同的改进转移到短跑时，观察跳跃活动比1RM蹲在力-速度曲线上更接近短跑是有用的。此外，与1RM深蹲成绩相比，CMJ变量和短跑之间的关系更为密切。
4.2聚集组训练
当检查与传统组相比的急性聚集组方案的结果时，对PF (ES: 0.14，95% CI: [-0.21，0.48]，p = 0.44)的影响微不足道，对PV (ES: 1.07，95% CI: [0.58，1.55]，p < 0.01)的影响较大，对PP的影响较小(ES: 0.42，95% CI: [0.18，0.67]，p = 0.0007)这些结果是意料之中的，因为在RT过程中，疲劳降低速度的程度比力大。此外，由于爆发力是力和速度的乘积，因此较大的PP效应大约介于PF和PV效应大小之间也就不足为奇了。Latella等人在最近的荟萃分析中观察到了类似的发现，该分析报告了聚集组是一种减少速度和爆发力损失的有效方法，特别是在重负荷和中等负荷期间。
本荟萃分析的研究中使用的练习包括不同的深蹲和跳深变化以及高翻，所有这些都利用了拉伸缩短周期。当不涉及拉伸-缩短周期时，可以看到对聚集组训练的不同反应，正如Moir等人所观察到的，他们使用4RM硬拉比较了聚集组和传统组，并发现传统组比具有30秒重复间隔休息(IRR)的聚集组保持了明显更高的爆发力输出水平。需要进一步的研究来调查利用拉伸-缩短周期的聚集组训练的效果，以证实这一发现。
当观察聚集组训练的训练干预效果时，在1RM深蹲(ES: 0.68，95% CI: [0.24，1.12]，p < 0.01)，PF中的轻微效果(ES: -0.04，95% CI: [-0.47，0.39]，p = 0.84)，以及PP中的小的积极效果(ES: 0.36，95% CI: [0.01，0.72]，p = 0.04)，JH (ES聚集组和传统训练干预之间的一个有趣的区别是，传统训练对跳跃活动的PF改善作用稍大(ES: 0.14，95% CI: [-0.24，0.52]，p = 0.48)，而聚集组训练对PV改善作用稍大(ES: 0.33，95% CI: [-0.31，0.97]，p = 0.32)。对PF发现的一个解释可能是，与聚集组相比，传统组更接近力竭，聚集组导致更好的力适应并激活更多的高阶运动单位。与传统组更接近理解相比，通过肌肉横截面积的更大增加可以实现更大的力量产生适应性。当通过聚集组训练来解决更大的PV改善的趋势时，这可以通过更高速度的训练刺激更大的速度改善的事实来解释。此外，聚集组训练中出现的较高速度可以提高运动单位的放电频率。
与本荟萃分析中的结果一致，里亚尔-瓦兹奎等人最近的一项研究将休息-再分配聚集组结构与传统训练计划进行了比较，发现聚集组在增加受试者力-速度曲线的速度分量方面优于传统组，传统组往往会影响力对曲线的贡献。Morales-Artacho等人使用负重CMJ作为20%体重的干预措施，与传统组相比，聚集组组和传统训练干预措施的主要区别还在于速度的提高。这些发现支持目前的荟萃分析。总的来说，CMJ PP实际上在聚集组组中表现出更大的改善，尽管这可能是由于使用了更轻的弹道训练干预。
聚集组训练处方的一个重要考虑因素是如何操纵组内休息，以实现不同的训练结果。例如，与具有相同负载的传统机组相比，可以实现更高的容量。这可能对力量和肥大适应都有影响。在目前的荟萃分析中，所有的聚集组研究都将聚集组训练量等同于传统的方案比较，这意味着聚集组训练的许多益处(例如，更高的训练量、更高的训练速度、减少的代谢疲劳)无法得到正确的研究。然而，一项研究调查了使用这种类型的结构能够实现的更高负载的效果。Nicholson等人在6周的时间内比较了四种不同的后蹲训练干预:力量(85% 1RM的4×6，5分钟组间休息)，肥大(70% 1RM的5×10，90秒组间休息)，组一(85% 1RM的4×6/1，25秒IRR，5分钟组间休息)，组二(与组一相同，但具有90% 1RM负荷)。这种类型的聚集组设计是restpause方法(见表1)。干预后，力量组和第2组的后蹲1RM明显高于肥大组(分别为15.28kg±1.95，ES = 1.106和17.22kg±2.32，ES = 0.816)。在CMJ跳跃变量的组之间没有观察到显著差异。本荟萃分析的结果发现，传统组比聚集组组对下蹲1RM有更大的积极影响。在这项研究中观察到类似的结果，与第二组相比，传统力量组观察到更大的影响(ES: 1.106比0.816)。应当指出，46名参与者中只有34名完成了所有训练，这很可能会影响结果。如果充分发挥这种方法的潜力，聚集组训练可能会获得最大的力量收益。聚集组训练甚至可以与对比训练相结合，取得很好的效果。
总之，与传统的训练集相比，等价的聚类集可以用来极大地限制PP和PV的减少。作为训练干预的一部分，遵循这种方法，与传统训练相比，可以观察到PV的较大改善，但是，PF能力的降低可能伴随着这种情况出现，如果在更接近故障的情况下执行聚集组设置，而不仅仅是在相等的负荷和容量下，这种情况可以避免。
4.3对比
本荟萃分析关于急性对照组的结果揭示了在JH (ES: 0.27，95% CI: [0.09，0.45]，p = 0.003)，PF (ES: 0.2，95% CI: [-0.1，0.51]，p = 0.19)和PP (ES: 0.25，95% CI: [0.09，0.4]，p = 0.002)中的微小阳性效应，以及在第2组PP中的微小效应(ES:0.01)这些结果似乎表明，在对比训练中，PAPE出现在较轻的练习中。PAPE被认为是肌球蛋白调节轻链磷酸化和更高级运动单位募集增加的结果。再看集合2 PP，一个微不足道的效应(ES: 0.07，95% CI: [-0.13，0.27]，p = 0.51)仍然可以看到但似乎比集合1小(ES: 0.25，95% CI: [0.09，0.4]，p = 0.002)。这表明，在这一点上，随着更多的疲劳出现，增强-疲劳平衡是不同的。当试图理解随着更多对比对的完成，这种效应如何起作用时，画出与体能-疲劳模型的相似之处可能是有帮助的，在该模型中，表现或表现的增强变化是两条曲线的总和，一条代表疲劳效应，另一条代表体能或增强的改善。只有当疲劳消失时，才能观察到PAPE反应者的体能或增强效应，尽管事实上体能在最初的大运动量训练结束后立即得到了改善。当第二次大运动量训练完成后，第一次训练后产生的相同量的体能很可能存在，但是，比以前存在更大量的疲劳，这降低了PAPE的整体表现。
当观察较轻对比配对运动的PP (ES: 0.25，95% CI: [0.09，0.4]，p = 0.002)和PF (ES: 0.2，95% CI: [-0.1，0.51]，p = 0.19)所见的微小积极影响时，重要的是考虑PV是否比PF改善更大，因为PP是这两种测量的产物。只有一项研究使用PV作为急性对比组的结果指标[84]。与基线结果相比，在一组6次85%深蹲后，1RM为30%的深蹲跳跃显示出显著更高的PV值(ES = 0.29，95% CI: [0.17，0.42])，而PF值显示出轻微和不显著的增加(ES = 0.03，95% CI: [-0.56，0.62])。虽然需要更多的研究来支持这项研究的结果，但可以推测，对比训练通过改善PV而显著改善较轻运动的PP。
设计对比对时，还需要考虑其他因素。例如，Bogdanis等人在使用等长深蹲作为CA时显示了对CMJ的优越的PAPE效应。然而，在Wilson等人的另一项荟萃分析中，得出的结论是，与动态收缩相比，等长收缩产生的ES更低(ES: 0.35 CI: [-0.19，0.89])，而ES: 0.42 CI: [0.22，0.61])。一个更有希望的选择是使用阻力带。除了比传统的重量训练导致更低水平的疲劳并因此允许组之间更短的休息和更有效的训练期之外，这种类型的训练使锻炼的外部范围过载，这对于大多数跳跃任务可能更具体，因为这往往是用于跳跃的选择范围。就超负荷这一特定范围而言，Scott等人比较了在93% 1RM下重复3次trapbar硬拉和后蹲对随后CMJ表现的PAPE效应，发现trapbar硬拉组与后蹲组相比，在CA后2、4和6分钟CMJ PP显著增加(p <0.01)。在trapbar硬拉中使用的运动范围类似于在CMJ中看到的运动范围，比后蹲运动的范围更大。当使用这种类型的训练序列时，过载类似于在较轻对比练习中使用的运动范围似乎是一个重要的考虑因素。事实上，有证据表明，与非带状组相比，带状组在跳跃表现上可能具有更好的PAPE效应。对比配对设计的另一个潜在选择是聚集组训练的形式。有趣的是，梁君诺等人发现，一组85% 1RM的6次常规力量深蹲比一组90% 1RM的6次较大强度的25秒IRR深蹲产生的血乳酸水平高得多。假设产生了与常规组相同水平的PAPE，聚集组训练似乎出现了较低水平的疲劳，允许较轻跳跃组的成绩提高表现得更早且幅度更大，如本分析中的两项研究所示。当回过头来参考与适应度-疲劳模型的比较时，这些集合结构导致PAPE或适应度效应的掩蔽减少。
在对比组中，需要高强度力量的锻炼似乎对较轻的、依赖速度的锻炼有提高成绩的效果，这种效果在个体反应者中更明显。较少了解(和研究)的是轻度锻炼对重度锻炼是否有任何影响。Bullock和Comfort发现，当进行1RM深蹲评估时，在1RM尝试之前插入2、4或6次深度跳跃，导致明显更高的1RM结果(ES: 0.26)，在深度跳跃重复次数之间没有观察到差异。如果这些结果是可重复的，这将有助于确定这种影响发生的机制，并测量PF和PV的轻组和重组变量。
观察对比训练的训练干预效果，本荟萃分析揭示了对JH (ES: 1.01，95% CI: [0.40，1.80]，p = 0.01)、深蹲1RM (ES: 1.16，95% CI: [0.70，1.62]，p < 0.01)和PV (ES: 1.01，95% CI: [0.4，1.62]，p < 0.01)的大的积极影响，对短跑时间的大的消极影响(ES:-2.95%，p < 0.01) p < 0.01)和PF (ES: 0.64，95% CI: [0.06，1.23]，p = 0.03)(见图9-14)，与其他组相比，所有结果测量的ES更高，但1RM深蹲除外，在该组中，传统训练显示更大的ES (ES: 1.19，95% CI: [0.76，1.63]，p < 0.01)。 可以预期，与其他三种方法相比，对比训练对PV和短跑成绩的提高最大，因为提高速度的最大刺激是在给定阻力下尽可能以最高速度进行训练。与聚集组训练不同，聚集组训练确实显示了PV的微小改善(ES: 0.33，95% CI: [-0.31，0.97]，p = 0.32)，并且很可能显示了在训练干预中使用的单个聚集组运动(和负荷)的PV的优异改善，对比训练不仅仅保持在运动组开始时看到的高相对速度，而是通过PAPE机制允许轻度运动的超最大速度。如前所述，传统训练对1RM深蹲改善的影响更大(ES: 1.19，95% CI: [0.76，1.63]，p < 0.01)，但对比训练干预对跳跃PF改善的影响更大(ES: 0.64，95% CI: [0.06，1.23]，p = 0.03)。在传统训练中，在高强度训练之前进行的多组低强度训练会产生一些疲劳。当到了之后进行高强度训练的时候，这些训练比其他三种训练更容易失败。这可能激活了更多的高阶运动单位。不管这是不是导致1RM深蹲效果更好的原因，接近失败似乎是改善1RM深蹲的一种机制。这可能是通过增加高负荷深蹲的PF来实现的。在这种趋势下，在各种跳跃测试结果中PF的改善表现出对比训练的最大效果似乎很奇怪(ES: 0.64，95% CI: [0.06，1.23]，p = 0.03)。这一发现可以用速度专项训练理论来解释，即产生力量的适应是针对训练发生的速度或运动的。在传统训练序列开始时完成的较轻的跳跃练习组与在与重组交替的对比训练中完成的较轻的跳跃练习组相比，将不会疲劳。尽管PAPE增加了对比跳跃练习的速度分量，但是仍然存在比传统设置中看到的更高水平的疲劳，这意味着跳跃练习再次更接近失败。考虑到这一点，谨慎的做法可能是改变之前的陈述“接近失败似乎是改善1RM的一种机制”，而是得出结论，接近失败似乎是通过训练运动负荷改善PF的一种主要机制。事实上，这也解释了与复杂训练(ES: 0.93，95% CI: [0.25，1.60]，p < 0.01)相比，对比训练后1RM深蹲改善的ES更大(ES: 1.16，95% CI: [0.70，1.62]，p < 0.01)，在复杂训练中，与具有来自轻跳练习的少量额外疲劳的对比重组相比，重组将在没有疲劳的情况下进行。由于对比训练干预在四个跳跃变量(JH、PF、PV和PP)中表现出最大的效果，可以预期对比训练也表现出比传统训练(ES: -0.45，95% CI: [-0.94，0.05]，p = 0.08)更大的效果(ES: -2.10，95% CI: [-2.67，-1.53)，因为之前已经确定了垂直跳跃和短跑成绩之间的密切关系。
科尔米耶等人最近进行了一项荟萃分析，比较对比训练和复杂训练之间的训练干预效果。具体来说，他们调查了1RM、CMJ、冲刺时间和改变方向的表现。虽然在两种类型的训练之间没有观察到显著的差异，但是对比训练对1RM、CMJ和冲刺时间产生了更大的积极影响(es分别= 2.01，0.88，-0.94)，相比于复合训练(es分别= 1.29，0.55，-0.27)。这些结果得到了本荟萃分析的支持，尽管值得注意的是，科尔米耶等人的荟萃分析使用了与本综述相反的定义，将对比训练定义为复杂的，反之亦然。为了避免混淆，读者再次被引导到由Duthie等人描述的原始定义。
4.4复杂
对于复杂的训练，荟萃分析的结果发现，与基线相比，对JH有轻微的影响(ES: -0.05，95% CI: [-0.59，0.50]，p = 0.86)，对PF有轻微的负面影响(ES: -0.25，95% CI: [-0.8，0.3]，p = 0.37)，对PP有轻微的影响(ES: 0.02，95% CI: [-0.29，0.32)，p = 0.37)这些发现表明，虽然PAPE可能出现在一个复杂的序列中，但这很可能被Verkhoshansky和Tatyan先前观察到的初始重集引起的疲劳所严重掩盖。尽管神经PAPE效应比疲劳消散得更慢，但是在第一组光之后没有看到该效应，如组2 PP所示(ES: -0.07，95% CI: [0.14，0.22]，p = 0.75)。本分析中未包括急性复杂研究调查光跃集内的PV反应。据认为，这是需要获得的重要信息，因此两项报告了PP和PF的研究计算了PV(PP/PF ),以便更深入地了解这种影响。Duthie等人研究了运动员在30% 1RM负荷下进行三组3RM半蹲，然后进行三组四跳深蹲的效果。对比和传统的协议也完成了相同的卷。虽然复合组和传统组的PF没有显著差异，但传统方案组1的PP显著较高。根据现有数据，与相应的传统组相比，复合组1的PV减少了约2.6%。Naclerio等人研究了80% 1RM负荷下1×3全蹲(对比)与相同条件下3×3深蹲(复合)的效果，然后是4分钟后的CMJ。PP或PF没有显著差异。根据我们对PV的计算，与对比条件下约0.4%的减少相比，复杂训练的估计增加了约4.6%。这两项研究有非常不同的发现，然而，这可以通过以下事实来解释:与后一项研究相比，前一项研究进行了非常接近失败的重负荷组，并使用了与跳跃活动范围更加匹配的半蹲，后一项研究进行了大约5次重复失败的重负荷组。观察这些发现，可以得出结论，只要重CA的量低，通过复杂的训练确实可以获得成绩的提高，从而减少疲劳对PAPE的干扰作用。为了支持这一点，Wilson等人进行了一项元分析，发现当使用60-85%的负载时，复杂的集合产生了更大的性能增强。然而，尽管调查了载荷和体积，但没有调查与PAPE相关的接近故障。应该完成更多的研究来提高对这一领域的理解。
本分析的结果报告了对急性JH的轻微影响(ES: -0.05，95% CI: [-0.59，0.50]，p = 0.86)。该结果的es计算中仅使用了三项研究，其中一项被排除在分析之外，因为该结果被视为异常值。有趣的是，容量与其他两项研究中使用的相同(3×3深蹲)，尽管选择的负荷是87%——大约在其他两项研究的中间。然而，与基线相比，JH的统计学显著增加是在8分钟时(ES: 0.34)。其他研究在CA后4分钟和5分钟进行跳跃，如果我们观察Kilduff等人在4分钟记录的JH结果，可以看到< 0.5cm的增加(ES: 0.12)，这在统计学上不显著。这个微小的变化符合其他研究的模式。有趣的是，JH在8分钟时显著增加，可能是因为疲劳消散的速度比PAPE快，然而，这种长度的休息时间实际上是不现实的。此外，随着越来越多的跳跃组合完成，导致更多的疲劳，再加上多个重组合的PAPE效应，效果将会减弱。出于这个原因，复杂训练在一个项目中的位置可能会受到质疑，尽管下面讨论的训练干预结果的元素可能会提供一个基本原理。
在复杂的训练干预后，在本分析中观察到对JH的中度积极影响(ES: 0.61，95% CI: [-0.08，1.31]，p = 0.08)，对下蹲1RM的巨大积极影响(ES: 0.93，95% CI: [0.25，1.60]，p < 0.01)，以及对跳跃活动PF的轻微影响(ES: 0.14，95% CI: [-0.50，0.78]，p = 0.67)与传统训练相比，复杂序列报道的1RM强度的es更小(ES: 0.93，95% CI: [0.25，1.60]，p < 0.01)。如前所述，这可能是因为观察到疲劳增加导致更接近失败，这似乎推动了更大的力量生成适应。在这个例子中，传统训练中首先完成的跳跃组导致了后来进行的较重组的一些疲劳，而复杂的较重组是在没有疲劳的情况下进行的。
前面已经提到，速度自适应取决于以可能的最高速度对给定负荷进行重复。由于疲劳比力量更能降低速度，看起来复杂的训练对任何一种被研究的训练类型的跳跃活动的PV影响最小。事实上，Dobbs等人在一项研究中观察到了这一点，他们在7周内比较了对比训练和复杂训练。在干预结束时，与对照组相比，复合组的CMJ PV实际上有小幅下降(分别为0.5% 6.4 vs. 5.6% 4.9，ES = 0.84±0.66)，而两组的PF都有所增加，尽管复合组的下降程度低于对照组(分别为4.1% 8.7 vs. 14.1% 14.1，ES = 0.40±0.37)。本研究中未报道PP，但根据报道的结果计算出PP。与对照组20.5%的改善相比，综合组显示出3.7%的改善。Talpey等人发现，在9周的复杂训练计划后，CMJ PP也有类似的轻微增加(3.9%，ES = 0.18)。先前的研究表明，当疲劳时，运动员会采用不同的策略进行CMJ锻炼。由于速度下降幅度较大，运动员通常会增加他们的总运动时间，以表达力量，这种力量因疲劳而减少的幅度较小。使用复杂训练的运动员似乎提高了他们的跳跃表现，这是由更接近失败所驱动的力量提高的结果。在某种程度上，复杂训练甚至可以比作预疲劳肌肉训练，在复合运动中，在一个肌肉群上完成隔离工作，以努力将更多的注意力放在另一个肌肉群上。旨在发展CMJ PF的策略可能是合理的，因为该变量已显示出与5、10和20米短跑成绩的显著相关性，以及与CMJ PV相比的最大等长深蹲PF、CMJ PP、深蹲和力量清洁1RM。尽管如此，CMJ PV与CMJ JH的相关性仍然比CMJ PF高得多。
5结论
总之，这个荟萃分析的结果再次证实了这样一个观点，即力量是通过在半疲劳状态下完成成套动作以更接近力竭来发展的，而速度是通过以尽可能高的速度重复来发展的。不管怎样，每次重复都应该使用最大意图。此外，练习者应该注意到，以这种方式进行的训练应该是针对特定任务的，例如，如果目标是提高运动员的体重CMJ表现，以PP作为主要的结果测量，运动员应该完成体重CMJs。如果目标是改善运动员的1RM深蹲，力量仍然可以用作结果测量，平均力量是更合适的测量，符合力量主导运动的建议，运动员应该以接近最大强度完成深蹲。
不同的练习落在力-速度连续体的不同区域，但是提高力或速度将对PP有积极的影响，只要其他部分保持不变。本荟萃分析的主要发现是，聚类、对比、复杂和传统的训练都可以用来专门针对运动成分。当期望发展力量部分时，在接近力竭的训练之后，应在疲劳水平增加的情况下完成训练，这可以通过在大运动量训练之前进行多组类似的较轻的训练来实现，即传统训练，以最佳地改善力量发展，并因此改善大运动量训练中的1RM。当目标是提高较轻锻炼的速度时，它可以与对比组中的较重锻炼相结合，以产生PAPE效应。如果大运动量和小运动量都在接近失败点时完成，对比训练也可以调整，以最佳地发展小运动量的力量。聚集组设计可用于保持速度和减少下降。对比法和聚类法甚至可以与初始重组相结合，初始重组作为一个聚类来执行，使用与传统组相同体积的较重负载，并工作到相同的失效接近度，较轻组也被聚类以减少速度下降。完整的总结请参见图15。在讨论这项研究的局限性时，可能会考虑进一步的亚组分析，以调查干预持续时间、分期模型、运动员水平或运动员年龄等因素。这些领域可能是未来研究的有用方向。
最后，少量的证据表明，高速度组可以加强高力量组。使用各种设置模式，如平金字塔、波浪负荷或双重刺激负荷，有可能用更重的设置来加强重锻炼设置，但如果这确实可以用轻、高速度的设置来实现，这无疑是未来研究的另一个有趣的途径。