Pairwise Comparison of Heavy Dynamic Strength and Fast Dynamic Strength Interventions on Sprint Performance: A Systematic Review and Meta-Analysis
Luke R. Stutter, Minh Huynh, Matthew W. Driller, Charlie J. Davids, and Lachlan P. James
刊登于《JOURNAL OF STRENGTH AND CONDITIONING RESEARCH》——2024年
摘要
以往的研究表明，重动态力量（HDS）和快速动态力量（FDS）训练均可用于提高短跑成绩；然而，对这两种训练干预措施进行对比研究的综述和荟萃分析尚未开展。本研究的目的是系统回顾和分析 HDS 和 FDS 训练方法，并评估它们在配对比较研究中的效应大小差异，以确定和比较它们对短跑成绩的影响。研究人员使用布尔语句对数据库进行了系统检索，以确定符合条件的文章，并对提取的数据进行了荟萃分析。有七项研究符合纳入标准，因此获得了来自 138 名受试者的数据，涉及 24 个不同的短跑评估项目。总体而言，FDS 的效果较小（标准化平均差异= 0.27，95% 置信区间 [-0.07; 0.60]，95% 预测区间 [-1.01; 1.55]），但由于预测区间范围较大，因此被认为并不显著。HDS和FDS训练在短跑成绩上没有明显差异。大范围的预测区间表明差异太大，无法确定一种训练类型是否比另一种更有效。练习者在决定使用哪种训练类型进行长期短跑发展时，应考虑运动员的个人需求。
导言
短跑是各种运动（足球、橄榄球、篮球等）运动员的一项重要身体素质。因此，训练个人更快的冲刺速度是体育从业者的首要目标。与速度较慢的运动员相比，速度更快的运动员可以增加进攻机会，在防守中覆盖更多的区域，并产生更高的比赛强度（20,74）。正是由于这些原因，速度较快的运动员受到体育教练的青睐。例如，在澳大利亚足球（21 人）和美国橄榄球（13 人）中，速度较快的运动员往往较早被选中，而在橄榄球联赛等运动中，较高水平的代表与较快的短跑时间有关（1 人）。此外，在七人制橄榄球比赛中，冲刺速度达到最大速度的 90% 被认为对比赛结果有很大影响（43）。由于速度较快的运动员有能力影响特定比赛或竞赛的结果，因此短跑能力的发展对教练员和应用体育科学家具有重要意义。
尽管最大速度为 0.95% 的无阻力短跑被认为是最有效（28,78）和最高效（61）的速度训练方法，但一些辅助方法也常用来提高速度发展。具体来说，包括力量训练、负重练习和综合技术在内的再阻力训练方法（52,53,61）通常被教练用来提高短跑成绩。更具体地说，力量训练似乎对短跑 0-10 米的发力能力有显著效果（15），而负重训练在距离 0.20 米时效果更明显（62）。之前的荟萃分析表明，下半身力量（63）与 40 米以内的短跑成绩之间存在很大的相关性（r2= 0.60），与对照组（ES = 0.03）相比，负重训练（ES = 0.37）（62）对提高 10-100 米的短跑成绩有显著更大的影响（ES）。此外，在最大速度发展方面，力量和负重训练被认为比单纯运动和阻力短跑训练更有效（53）。用于速度发展的阻力训练模式一般包括大力量训练、快慢接触时间负重训练或两者的结合（6,10,16）。
重动态力量（HDS）训练用于提高肌肉的发力能力，没有明显的时间限制（77）。这种训练通常是在传统的等张阻力练习（如深蹲）、举重衍生练习（如力量清扫）或负重跳跃（如反身跳跃[CMJ]）（17）中，施加一次重复最大力量（1RM）的 0.80% 的外部负荷。成绩成果包括更大的最大力量和功率输出（60），这最终与更快的冲刺时间相关（63）。更强壮的运动员对速度力量训练的反应更强（18,32），与冲刺和跳跃成绩的关联性也更强（31,68,76）。从机理的角度来看，强壮的人往往肌肉横截面积较大，第二类运动单位再募集能力较强（24），肌腱较硬（8），所有这些都与短跑时间较快有关联（41,42,55）。这些机理因素可能有助于解释为什么强壮的运动员在更重的负荷下能产生更大的力量（1,3,68），并且与较弱的人相比，能更好地利用拉伸-缩短周期（SSC）（4）。因此，增加最大力量在短跑成绩的发展中起着关键作用。
快速动态力量训练（FDS），也称为平衡力量训练（17），是一种常用的阻力训练方式，用于提高短跑成绩（44,60）。一般来说，这种训练方法是让运动员在没有外部负荷或外部负荷较轻的情况下（如跳蹲、30% 1RM 后蹲等），在有限的时间内尽可能多地用力。这些动作的测量包括跳跃高度、力量发展速度、最大力量输出和反应力量指数（RSI）（44,65,72）。特定的训练策略通常旨在通过快慢接触时间的负重练习（22），如 CMJ，最大限度地利用 SSC。从机理上讲，FDS 训练可导致大量的神经适应和更大的Ⅱ型肌纤维发展，从而有助于提高力量发展速度（25）。此外，神经驱动力的增加可提高跳跃时对 SSC 的使用（17）。因此，FDS 似乎能提高个体快速发展和应用力量的能力，这将积极地影响短跑成绩。
最常见的两种阻力训练形式包括高强度阻力训练和低强度阻力训练，这两种训练形式都被认为有利于提高短跑成绩。然而，目前对于哪种阻力训练形式更优越还没有明确的共识，这就为了解如何规定再阻力训练以提高短跑成绩提供了明显的空白。本系统综述和荟萃分析的目的是比较 HDS 和 FDS 训练干预对短跑成绩的影响。具体来说，目的是在所有使用这两种力量训练类型的配对研究中找出短跑成绩的 ES 差异。因此，采用这种方法消除了分别比较 HDS 和 FDS 的干预研究在方法上的差异。最后，我们采用了分组分析来确定从 0-10 米到 0.20 米的冲刺距离之间是否存在效应差异。
方法
搜索策略
采用了系统综述和元分析首选报告项目（PRISMA）更新指南（54）。截至 2023 年 6 月，在以下数据库中使用了布尔短语和关键检索词（表 1）：PubMed、MEDLINE、Web of Science 和 SPORTDiscus。强度术语、速度术语和研究术语均使用布尔短语进行组合。进一步的筛选只包括英语研究和 18 岁或以上的受试者。根据所用数据库的要求，对检索词和年龄标准进行了相应修改。对全文综述中的文章进行参考文献列表交叉核对，以确保不遗漏对综述具有重要意义的文章。
研究选择
每个数据库中的记录都在 EndNote（第 21 版，Thomas Reuters，宾夕法尼亚州费城）中进行了整理，并删除了所有重复记录。根据纳入和排除标准对剩余记录进行筛选。重新研究小组的一名成员首先筛选了所有标题，然后进行了更详细的摘要筛选。第二名研究人员对确定的资料进行全文审阅。如果决策出现分歧，则咨询第三位成员。对主要参考文献列表进行了交叉核对，以确保没有遗漏文章。包含主要纳入和排除标准的 PRISMA 流程图见图 1。
强度类别的选择
荟萃分析只选取符合纳入标准的研究，即在其干预措施中同时包含 HDS 和 FDS 的研究。有些研究采用了综合方法，但不符合我们的标准。其他力量训练方式也被排除在外。其中包括飞轮阻力训练、强人训练、功能性训练、阻力冲刺训练、相当于 80% 1RM 的力量训练以及综合方法。
研究质量评估
荟萃分析中的研究质量是通过一个针对体育环境中的训练干预措施而修改的量表来评估的。该量表从其他用于健康再研究的成熟量表（如 Cochrane、Coleman、Delphi 和 PEDRO）中改编而来，已用于其他综述（9,40），以更有效地评估体育科学研究。该量表由 10 个项目组成，分值从 0 到 20 分不等。每个项目的分值分别为 0（明确为否）、1（可能）或 2（明确为是）。研究质量评估见表 2。
数据分析和元分析
数据摘自荟萃分析系统搜索中的论文。短跑成绩作为因变量，包括达到指定距离所需的时间，或在指定距离上最大速度（Vmax）的增加。在使用 Vmax 时，分析前的速度变化和速度变化后的速度变化是相反的。这使得时间和速度的变化可以用相同的方向来表示，与尼科尔森等人（53）的研究类似。
荟萃分析通过 R 软件（4.3.1 版）进行，使用 metafor 软件包 (75) 进行随机效应模型设计。标准化均值差异（SMD）用于转换结果指标，其置信区间（CI）为 95%。标准化均值差代表干预中的集合 ES。SMD为负数时，HDS获胜；SMD为正数时，FDS获胜。标准化平均差按以下公式计算：
零假设：HDS 和 FDS 在短跑成绩 ES 变化方面不存在统计学意义上的显著差异。根据 t 分布计算的 95% CI 表示不确定性。在计算估计值的同时，还计算了 95% 的预测区间 (PI)，以表达未来类似研究中真实变化的可能范围。研究之间的异质性用Cochran's Q 和 Higgins 及 Thompson's I2 统计量进行估计。统计意义以p＜ 0.05 为准。用于解释 ES 大小的量表是基于 Hopkins（30）提出的量表。ES 的大小被认为是微不足道（0.2）、较小（0.2-0.59）、中等（0.6-1.19）、较大（1.2-1.99）和非常大（0.2）。
进行了分组分析，将短跑变量分为三个不同的组别。其中包括 0-10 米距离、10-20 米距离和＞ 20 米距离。在使用飞跑起跑的情况下，，每个人都被分配到其最终距离所在的组别（例如，5-20 米被归入 20 米组）。
成果
研究特点
从 PRISMA 流程图（图 1）中可以直观地看到系统检索的结果。在数据库检索的 7858 篇文章中，加上后来从参考文献列表中添加的 9 篇文章，最终有 50 篇文章被纳入全文检讨。
在审查的 50 篇文章中，只有 7 篇符合纳入荟萃分析的全部标准。我们从这七项研究中提取了数据。138名受试者参加了FDS或HDS组。其中包括 24 项针对不同短跑间隔的独立评估，距离从 5 米到 40 米不等。所有被选中的研究都有较高的研究质量评分（＞ 15），研究设计超过六周，并涉及男性受试者。大多数研究（7 项中的 6 项）的受试者具有体育或力量训练背景。研究特点摘要见表 3。
元分析
对 HDS 和 FDS 之间短跑成绩的所有 ES 差异进行的 Meta 分析估计，汇总 SMD = 0.27，95% CI [20.07; 0.60]，95% PI [21.01; 1.55]。研究之间的异质性估计为 x2= 98.42 (p＜ 0.001)，I2= 77%；然而，组间分析差异（Q= 1.63，d.f.= 2，p = 0.442）表明亚组之间没有差异。对短跑距离为 0-10 米、10-20 米和＞ 20 米的研究进行了分组分析。在任何分组中，HDS 和 FDS 训练均无明显差异（表 4）。荟萃分析的森林图见图 2和图 3。
将麦克布赖德等人（39）作为离群值剔除对荟萃分析的结果没有显著影响（k= 20，SMD = 0.16，95% CI [-0.05，0.36]，95% PI [-0.40；0.71]），对亚组也没有任何影响（95% PI= 0-10 m [-1.45；1.46]，10-20 m [-0.06；0.46]，.20 m [-0.16；0.47]）。所有研究都有多个短跑距离分段，并分别进行了分析。因此，McBride 等人（39）的研究将 K 值从 23 降至 20。
讨论
本系统综述与荟萃分析的主要目的是确定 HDS 与 FDS 训练方法对短跑成绩的影响。它特别关注对两种阻力训练方法进行配对比较的干预措施。此外，这项调查还比较了用于量化短跑成绩的分差，并了解训练类型的效果是否因距离而异。最终有七项研究被纳入荟萃分析。荟萃分析的总体结果显示，在比较 HDS 和 FDS 训练方法对短跑成绩的影响时，ES 的大小没有显著差异，PI 较宽。在分组分析中也发现了类似的结果。亚组分析中的标准化平均差异被认为微不足道（0-10 米）和较小（10-20 米，＞ 20 米），有利于 FDS。在七项研究中，有五项研究倾向于 FDS，而其余两项研究则倾向于 HDS。在提高短跑成绩方面，没有一种训练方法能始终优于其他训练方法。此外，由于HDS 和 FDS 两种训练方法在短跑成绩的变化上存在很大差异，因此练习者在选择采用哪种训练方法时应考虑运动员的个人需求。
虽然大家都认为 HDS 和 FDS 都是提高短跑能力的适当训练模式（62,63），但哪种方法最有效还不清楚。这项荟萃分析的结果表明，未来的训练干预结果可能会有很大差异，而且无法预测一种训练模式是否比另一种更有效。下文将详细讨论解释差异大和 PI 值宽的潜在原因，包括使用的多种距离（50）、调查的人群（55）、队列的初始力量水平（45）以及研究设计的差异。尽管采用配对比较法试图控制 HDS 和 FDS 训练组之间的一些差异，但在解释本荟萃分析结果时仍需考虑这些因素。此外，两种训练类型都能引起对短跑产生积极影响的机理变化，包括神经驱动、运动单位募集和运动单位发射率（2,69）。虽然两种训练类型都能提高短跑能力，但长期进行常规短跑训练的人可能会从 HDS 训练中获得更多益处。这是因为肌肉力量的提高需要神经肌肉系统的适应，以优化身体的协调性，这可能需要数周或数月的时间（7）。相对而言，由于基线较低，未经训练的个体从两种训练类型中都能看到类似的适应性（17）。因此，练习者不能确定HDS 训练与 FDS 训练同样有效，而应考虑运动员的个人需求。
调查的第二个目的是确定距离是否会影响一种力量类型对另一种力量类型的影响程度。由于现有短跑距离和劈叉的性质，决定分为三个亚组，其中包括 0-10 米、10-20 米和＞ 20 米的距离。分组分析表明，每个距离组的 HDS 或 FDS 均无明显差异。这些结果可以用两种训练方式试图发展的相似性（即更大的力量产生）来解释。短跑，尤其是 10 米以上的早期加速和 20 米以内的二次加速，与更大的有关（48-50）。推进力可由肌肉内的发力和 SSC 产生，SSC 中储存的能量有助于放大发力能力。诸如深蹲和立定跳远等练习通常用于短跑成绩的发力训练，两者之间存在显著的相关性。后蹲的最大力量与更好的纵跳成绩有关（1），纵跳成绩与冲刺能力的提高也有进一步的联系，其中加速阶段的关系最为密切（66）。有趣的是，如果考虑到相对力量及其与跳跃和短跑成绩的相关性，这种关系会更加明显（58）。重要的是要考虑到，荟萃分析中评估的大部分短跑距离长度不足 30 米，需要大量的推进力，类似于HDS 和 FDS 的表达方式。因此，这两种力量模式反映出相似的短跑成绩结果也就不足为奇了。
七项研究的受试者群体差异很大，既有运动员，也有未经训练的休闲者。运动员群体更倾向于通过 HDS 训练来提高短跑成绩，而使用休闲训练者进行的研究则发现两种训练类型的效果相似。在运动需求中经常进行短跑的运动员会从 HDS 训练中获得更多益处，因为短跑会引起与 FDS 训练相似的神经肌肉适应（69）。此外，短跑本身的多变性也为这一群体为何偏爱 HDS 提供了更多解释。个人如何施力，而不仅仅是总力量，是短跑的决定性因素（47）。田径短跑运动员、田赛运动员和休闲训练者在短跑中的发力方式各不相同（19,46,51,64）。较短的接触时间、较长的步幅和较大的垂直刚度将速度较快和速度较慢的短跑运动员区分开来（55）。短跑成绩与力量之间的关系可能反映了运动要求（20,21,23），并解释了运动员与未受过训练的人群之间的差异。此外，精英人群和亚精英人群之间也存在差异，亚精英人群在短距离冲刺表现方面的进步更大（52）。运动型人群似乎更偏向于高强度力量训练，而休闲运动型人群则对高强度力量训练和低强度力量训练有同样的反应。这为练习者提供了一个重要的考虑因素，具体取决于他们的训练对象。
研究对象的训练年龄或能力水平也是力量训练转化为短跑成绩的决定性因素。例如，与立定跳远或负重训练相比，举重等高强度力量训练需要更高的技术能力（73）。采用举重的研究强调了举重的复杂性。然而，他们在选择调查样本时并没有考虑到这一点。例如，一项研究测试了未受过训练且力量训练经验不足 6 个月的人（70），另外两项研究专门招募了没有举重经验的受试者（5,73）。每项研究都比较了通过举重进行 HDS 训练干预后短跑成绩的变化，而 FDS 干预组则进行了运动训练中常用的体操练习，如跳跃和跳跃。在举重训练中使用牵引衍生物可能会减轻举重中接力阶段的一些复杂性，并为工作肌肉提供更大的超负荷（69），但这仍然需要高水平的技能来完成动作。相比之下，FDS 组的负重训练则没有那么复杂，这可能会因为系统更加协调而提高转移能力（7）。因此，HDS 训练对短跑成绩的真正影响可能会被一些受试者有限的训练历史所混淆，从而降低潜在的训练适应性。
有研究表明，在有负荷的 FDS 表现形式中，强壮的运动员比较弱的运动员更能适应弹道力量训练（18,32）。此外，强壮的人跑得更快，跳得更好（45,71），在负重时能产生更大的冲刺动量和跳跃力量（1,3），并且比弱者加速更快（18）。一些研究没有发现力量与短跑之间的联系（26,29,36）。然而，这些受试者要么受过娱乐训练，要么是从冰球、排球和羽毛球等运动中招募的，在这些运动中，超过 30 米的短跑并不常见，因此可能会混淆结果。如果使用经验丰富的运动员，短跑是他们运动中的常见项目，而且训练时间长，则短跑成绩会有所提高（14,15）。
在训练年龄较低的运动员中，力量训练与负重训练和短跑训练一样有效（35）。Cormie等人（17）报告说，HDS和FDS都能提高体质较弱的人的短跑成绩。此外，这两种训练类型都会导致他们的力量-速度曲线发生变化；然而，只有 HDS 组的肌肉质量和 1RM 力量发生了变化。这表明其他生理因素也会影响短跑成绩。体质较弱、经验较少的人可能会从两种训练模式中体验到有益于短跑成绩的神经肌肉适应性，而体质较强、训练年龄较大的人则有可能出现力量增长的天花板效应（35）。在 Cormie 等人的研究（17）中，两组都引起了神经肌肉的变化，HDS 组提高了肌肉的整体激活度，而 FDS 组则提高了肌肉激活率（即更快的收缩时间）。这可以进一步解释为什么结果如此相似，而且没有偏向于一种训练类型，因为神经驱动占训练后力量变化的很大一部分（2）。HDS 和 FDS 两种训练类型都能带来运动单元同步、募集、发射率和抑制的变化（69）。此外，基线力量水平也会影响适应反应（2），因为更强壮的个体在速度-力量训练中的力量发展速度可能会有更大的适应性（18）。然而，如果力量得不到保持，适应反应就会减慢。这在两项研究中可以看到，在干预的后半期，适应性的提高没有那么快（18,32），强壮组可能受到的刺激不足。因此，采用一种混合方法，并制定一个周期性的训练计划，将最有效地刺激那些身体强壮并经常参加短跑运动的运动员。相反，由于速度刺激，没有接触过常规短跑的强壮运动员对 FDS 训练的反应应该比对 HDS 训练的反应更好，而体质较弱的运动员由于基础较低，其训练类型不需要那么特殊。
弹道或 FDS 训练与更高的运动速度有关（39），而更高的运动速度可提高力量发展速度（69），更好地利用 SSC（17），最终提高短跑成绩。关于负重训练的元分析表明，短跑时间（62）和反应力量（57）都有显著提高。RSI和CMJ成绩都与更快的冲刺努力（36,44,67,76）和最大速度（77）有关。此外，八周后，一项负重训练干预被证明与短跑训练一样有益（59）。改进施力方式或许能更好地解释 FDS 训练对短跑成绩的影响，从而支持 Morin 等人的研究结果（47）。虽然 FDS 训练得到了明确的支持，但个人力量水平和力量应用为弹道训练的适应性提供了见解，而弹道训练可提高短跑成绩。
对同一研究中的 HDS 和 FDS 进行配对比较，试图限制方法上的差异。然而，在比较结果时，研究之间的方法-逻辑异质性仍然可以解释一些差异。例如，每种方法中使用的训练类型各不相同。重型动态力量训练有三项研究规定了举重，两项使用了重型力量训练，两项使用了重型跳蹲。快速动态力量训练包括不同的负重练习处方和轻负荷跳蹲练习。虽然方法上的异质性可能会增加研究的差异，但它提供了更高的生态有效性，因为它更能代表现代短跑训练实践（38）。此外，以最大负荷为目的的次最大负荷运动也能代表 HDS（33）。因此，举重、大负荷立定跳远和力量训练都是 HDS 训练的代表，就像负重训练和轻负荷立定跳远是 FDS 训练的代表一样。以这种方式对这些组别进行评估是一种有效的措施，因为需要考虑到现代实践。
麦克布赖德等人（39）报告了一个值得注意的发现，即在 10 米和 20 米的范围内，非常大和非常大的 ES 差异分别有利于 FDS 训练。这些发现已从数据集中删除，并重新进行了荟萃分析，以确保它们不是异常值。0-10 米和 10-20 米组的总 SMD 和 95% PI 均有所降低。虽然荟萃分析的结果没有发现明显的变化，但 SMD 和 95% PI 的降低表明，未来对 HDS 和 FDS 进行比较的训练研究将在短跑成绩方面产生类似的改善，这将增强对结果的信心。
有几种解释可以解释这一结果。HDS 组的初始相对 1RM 力量几乎比 FDS 组大 10%，尽管报告称这一结果并不显著。初始力量水平是力量训练适应性的决定因素（2），例如，力量较强的人与力量较弱的人的反应不同（18）。基线力量可能是力量训练后短跑成绩差异的限制因素。此外，与 FDS 相比，HDS 组在干预过程中所做的总功（焦耳数）显著增加（42.7%，p＜ 0.05）。疲劳是从训练压力中不适应性恢复的结果（56）。体能-疲劳模型认为，训练会引起最初的疲劳反应，然后经过一段时间的恢复，对成绩产生积极影响（11）。此外，休闲训练者在训练压力后需要更长的恢复期才能达到最佳效果（12）。与 FDS 组相比，HDS 组的恢复期更长，以考虑到工作量的不匹配，可能会缓解疲劳这一潜在的调节因素。不过，也有反驳意见认为，如上所述，在本研究中，速度较慢的训练是限制因素。
虽然麦克布赖德等人（39）的研究在总工作量上有显著差异，但其他研究在如何规定负荷、强度或匹配总工作量方面也有局限性。例如，Harris 等人（27）等同了总训练量；然而，HDS组进行了6× 5 次重复，而 FDS 组进行了 6 3 10-12次重复。同样，在 Teo 等人（70）的研究中，尽管加权跳的训练量相等，但 FDS 组进行了 8 3 10-12次的深度跳跃。相比之下，Tricoli等人（73）增加了总组数，而不是重复次数。尽管所有研究都暗示了最大意图，但由于对运动量和休息时间的规定不同，这些研究之间的跳跃强度也存在明显差异。此外，在所有研究中，只有 Lockie 等人（37 例）每周都对训练计划进行了调整，因此在整个干预过程中进行渐进式超负荷训练的证据非常有限。在实施训练计划时，应考虑规定运动量和强度。
最后一个考虑因素是培训干预本身的持续时间，以及观察 HDS 或 FDS 培训效果的时间框架。在纳入荟萃分析的七项研究中，有三项研究的时间不足八周，只有一项研究的时间超过十周。FDS 训练的刺激转移比 HDS 训练更快。在两项不同的研究中（17,32），受训者的弹道力量刺激在五周之后发生了快速变化，而在十周之后，这种变化逐渐减弱。有趣的是，力量的提高在前五周最为迅速，而短跑的提高则在后五周大幅提高（17）。这些结果支持Bobbert 和 van Soest（7）提出的概念，即运动员在肌肉力量增强后，需要数周的时间来获得神经肌肉控制能力，并且需要练习技能（即短跑）来优化肌肉力量的增强。因此，研究结果可能会（a）因为没有足够的时间来观察 HDS 转移是否完全生效而受到干扰，（b）因为没有开展短跑等协调活动而受到限制。从业人员需要考虑的一个问题是，看到训练刺激的全面效果所需的时间可能是在初始干预完成后的几周。
尽管本次调查发现，HDS 和 FDS 训练对短跑成绩的影响差别不大，但仍有一些值得探讨的问题。首先，只有在 HDS 和 FDS 之间对训练类型进行了配对比较的研究才被包括在内。其他研究关注的是与未参加某种力量训练和其他训练类型（如飞轮训练、强人训练或功能训练）的对照组相比，短跑成绩的提高情况。由于这些训练并不代表速度训练的常见训练方式，因此不在分析之列。其次，所有七项研究都只包括男性受试者。同质化的受试者库无法确定短跑成绩的力量适应性是否适用于女性人群。随着职业女子运动的兴起，需要进行更多的研究来确定训练适应性是否存在性别差异，以及如何为女性人群的训练实践提供参考。第三，以配对方式比较 HDS 和 FDS 的研究较少，这限制了荟萃分析的结果。因此，同一短跑中的多次劈叉被用作单独的事件，这在模型中造成了潜在的共线性（34），未来的研究应注意这一点。尽管如此，在通过多层次混合效应模型进行敏感性分析时，分析结果没有发现任何差异，这表明共线性对研究结果的影响可以忽略不计，在进行由两组或四组组成的亚组分析时也是如此。进一步的分组分析可参见补充数字内容（见补充文件，http://links.lww.com/JSCR/A498）。最后，荟萃分析中只有极少数研究测试了中距离或更远距离（即 0.30 米）的短跑成绩。有关力量与短距离短跑关系的研究非常丰富，但长距离短跑与最大速度短跑之间的关系值得进一步研究。未来的研究应考虑更长距离的短跑测试，包括最大速度。此外，还应考虑基线力量水平，并探索其在机械和成绩训练适应性中的作用。最后一个要考虑的问题是，将高强度力量训练和低强度力量训练结合起来，以提高受训者的短跑成绩。对运动员进行周期性训练模式的配对比较研究（例如，将 HDS 纳入 FDS 与仅进行 HDS 或 FDS）可能会对运动短跑成绩的最佳发展提供更深入的见解。
荟萃分析的总体结果表明，HDS 和 FDS 训练都能提高短跑成绩没有哪种训练方法更胜一筹。HDS 训练、FDS 训练或采用周期化的综合方法都可被视为适合最大限度提高短跑成绩的方法。
实际应用
提高速度发展的训练计划可以利用力量训练实践，其中包括高强度力量训练或低强度力量训练。这两种类型的训练对短跑都有其独特的机理和性能适应性。希望发展速度的训练者在采用必要模式时应考虑运动员的需求。
