体能资讯｜传统和改良 5-0-5 变向测试：规范化和可靠性分析

传统和改良 5-0-5 变向测试：规范化和可靠性分析

Traditional and Modified 5-0-5 Change of Direction Test: Normative and Reliability Analysis

▌ 摘要

变向（change of direction, COD）能力是许多场地项目运动表现的一项重要决定因素。一个常见的 COD 动作是 180 度转向，通常采用 5-0-5 COD 测试进行评估。教练员需评估运动员的 COD 表现，并获得这些评估的规范化数据。本综述重点关注于传统和改良 5-0-5 COD 测试。我们收集了包含 50 个研究和 11 个运动项目的 5-0-5 COD 表现结果数据，整理加工出不同运动项目、运动员性别和训练水平方面具体的规范化数据，以便比较运动表现，进而制定效果更好的训练计划。本文对传统和改良 5-0-5 COD 测试的可靠性进行了评估和讨论。研究数据包括 300 名男运动员、62 名女运动员，因而对男运动员的传统 COD 能力得到了更加全面的掌握。平均看，男运动员比女运动员快 6.03%。精英水平男运动员比次精英水平和初级水平男运动员快 7.78%，而次精英水平女运动员比初级水平女运动员快 3.30%。另外，还需要对女性、青年和精英群体的规范性数据进行进一步研究或整理，以建立更全面的数据库。

▌ 关键词

变向；规范化数据；运动员表现；测试；180 度转向

▌ 简介

灵敏被定义为“身体为应对刺激在速度或方向上产生快速变化的全身动作（58）”。变向(COD)表现构成了灵敏的身体基础，因为它包含了与运动表现相关的关键能力，如加速、减速、方向变化和非应激反应的再加速（45）。Sheppard 和 Young（58）确定了一系列决定 COD 能力的重要因素，如图 1 所示。两位研究者确认，技术、直线冲刺速度和腿部肌肉质量是决定 COD 能力的三项关键要素。

有效改变方向的能力被认为是许多场地项目中运动员获胜的必要因素（6,10），近年来 COD 表现已被看作高水平竞技项目获胜的一项决定因素（19,22）。例如，无挡板篮球比赛数据显示，运动员要平均做出 63.7 ± 7.6 次 COD 动作（6），有报告指出，专业足球运动员在整场比赛中要做出约 700 次 COD 动作（8,33）。此外，许多运动项目的运动能力测试普遍包含 COD 能力，如足球（23）、美式橄榄球（39）、联盟式橄榄球（20）、篮球（62）、无挡板篮球（70）等。鉴于 COD 的重要性，通过测量和监控运动员该项能力来确定竞技素质以及下一阶段训练计划的有效性是合乎逻辑的。

在诸多种类的 COD 动作中，最常见的一种是足球（1,51）、篮球（62）和无挡板篮球（64）中的 180 度 COD。快速加速、减速、180 度转向和再加速能力是几乎所有多方向运动项目的一项重要身体素质（14）。很多 COD 测试主要采用 180 度转向，如 pro-灵敏测试（45,50）、伊利诺伊灵敏测试（24）和 5-0-5 COD 测试（6）。很多运动项目的体能测试中都包含这些 COD 测试（14,45,46），尤其是一些测试名称就包含“灵敏”二字。

教练应该认识到，灵敏包括认知和身体表现两方面的素质。虽然 COD 测试因生态效度的限制受到一定质疑（44），但最初运用这些测试是因其具备区别效度（如能够区分出不同水平运动员），因此可被用于选材。此外，作为预先计划的 COD 动作的一部分，180 度 COD 可能出现在很多运动项目中，如美式橄榄球的跑动路线（route running）等。

pro-灵敏测试在美式橄榄球（46,50,59）和足球（76,77）中被普遍采用；不过，该测试执行的动作并不能模拟同场对抗团队项目中那些常见动作，比如在赛场两条边线之间执行多次 180 度 COD。此外，有些 COD 测试（如伊利诺伊灵敏测试）持续时间过长，意味着无法将重点放在 COD 能力上，而更多地偏向无氧功率和线性冲刺能力（45）。例如，对运动员实施典型的伊利诺伊灵敏测试用时为 14-18 秒（45,77），而 T-测试用时约为 10-12 秒（48,53）。因此，5-0-5 COD 测试可能是比赛场地上更容易实施的一个常见测试。

传统上，5-0-5 COD 测试（图 2）的实施方法为，从快速起跑开始（10 米），使用一组计时门（timing gate）评估受试个体的 5 米冲刺能力，之后执行一次 180 度 COD，最后再折返冲刺 5 米通过计时门。近年来，越来越多的教练开始使用一种改良的 5-0-5 COD 测试。改良 5-0-5 COD 测试从固定的起跑点开始，起跑点通常设置于第一个计时门后方 0.5-1.0 米处（图 3）。运动员之后冲刺通过计时门，到达 5 米折返线，执行一次 180 度 COD，再冲刺 5 米通过计时门。该测试去掉了最初的 10 米线性冲刺，因此可以测量出更接近于无挡板篮球等项目中的 COD 表现（18,78），更准确地模拟出赛场规格、规则和动作模式。例如，处于射门位置的运动员执行动作区域面积相对较小，执行 COD 动作之前没有足够空间执行 10 米冲刺（74）。改良 5-0-5 测试中执行的 180 度转向也能更好地模拟篮球等项目的攻防转换（63）。但是，像美式橄榄球和足球这样赛场面积更大的场地项目，传统 5-0-5 测试可能更符合其专项需求。同理，不同专项、不同球员位置对 COD 的需求各异，可采用不同版本的 5-0-5 COD 测试。

传统和改良 5-0-5 测试是本文的重点关注对象。对所有测试而言，了解掌握与测试相关的各个变量十分重要，可以为教练员提供一个与 COD 表现密切相关的“真实”变化视角。此外，教练员需掌握运动项目、运动员性别和训练水平方面具体的规范化数据，以便比较运动表现，进而推动训练计划制定获得更好的效果。本综述旨在为教练员提供传统和改良 5-0-5 COD 测试这方面的有关信息，并对迄今所采用的测试流程的可靠性进行评估。

▌ 方法

本系统综述以 PRISMA 建议（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）为依据（40），所收集的研究资料发表时间截至 2021 年 2 月。撰写过程中使用了“5-0-5测试”、“5-0-5敏捷测试”、“改良5-0-5测试”、“5-0-5变向” 4 个关键词搜索了 3 个数据库（SPORTDiscus, ScienceDirect 和 Google Scholar）。对参考文献中涉及的其他相关文献也进行了查阅。在搜索全部 3 个数据库后，对重复结果进行了排除。如在文章标题或摘要中未有明确内容涉及 COD 表现，则直接排除。同时，本文作者通过阅读文章标题和摘要，确定该文献是否为来自同行评议期刊的科学论文。作者还对所涉研究与竞技选手和社会体育选手的 5-0-5 COD 表现相关性进行了确认。对纳入分析的每篇文献中涉及的样本数量、性别、年龄、运动项目、运动水平、技术以及 5-0-5 表现方面的相关信息均进行了提取。共有 50 项研究最终入选。入选文章，（a）未对男性和女性表现作出区分，同时（b）未指明表现用时，以突出本综述所讨论文献之间的一些关键差异。图 4 对选择过程进行了描述。

▌ 传统 5-0-5 变向规范化数据

接下来的章节将对现有的采用传统和改良 5-0-5 COD 测试的文献进行考察，并对有关性别、竞技水平、年龄、运动项目、技术和可靠性方面的规范化数据进行讨论。每组数据都计算了加权平均值（5-0-5 用时均值（mean time） x 样本数（N） / 总样本数（Total N）），表 1 和表 2 分别给出了传统和改良 5-0-5 测试的相关数据。作为补充信息，传统和改良 5-0-5 测试相关研究的详细列表，分别在表 3 和表 4 中给出。应当注意的是，5-0-5 COD 测试经常用于左右腿的非对称性检测，但只有部分研究给出了左右腿的表现用时（32,37,38,61,68,71,72）。当惯用侧和非惯用侧肢体推离地面时，COD的非对称性表现对教练的测试很重要，因为这种不对称可能是身体素质不对称的结果(35)。此外，身体素质的这些差异可能在某些方面具备优势，这取决于运动项目和运动员的场上位置。在其他情况下，如果运动员需要很好地执行双腿离地的动作，同时避免背部受敌，这种非对称性会成为劣势。

5-0-5 测试的发明者指出，该测试将变向能力分离出来，有效量化了 COD 表现（15）。不过，传统 5-0-5 测试中线性冲刺的量相当大，因此可能无法真正反映出 COD 能力。本综述所涉 5-0-5 测试表现的 31 项研究总共包括 527 名研究对象。其中有 5 项研究（n = 48）因存在关联性且未给出 5-0-5 表现数据，未被纳入亚组分析。Jones 等人（29）（n = 38）未区分男女之间的表现用时差异，因此无法被纳入性别比较。表 1 中加权平均值的总体分析提供了这些研究的概况。亚组分析排除了 2 项研究（61,72），原因是其数据与其他研究相比明显偏高，故被归类为异常值（n = 55）。关于亚组分析，得出以下观察结论。

▌ 性别

本组男性（n = 300）和女性（n = 62）数据共由 400 名研究对象组成。注意有 1 项研究（29）（n = 38）未对性别作出区分，且仅得出 1 个男女总平均用时（2.34 ± 0.12 秒）。2 项采用了男性和女性对象的研究（36，57）未分别给出男女 5-0-5 COD 用时平均值。因此，这些研究无法用于性别间比较。

最快的加权平均值为男子板球运动员（2.32 秒），最慢的为初级水平女运动员（2.72 秒）。分析发现，男子 5-0-5 COD 平均用时较女子快 6.03%。考虑到男性的神经肌肉功能普遍较女性好，此结果在预料之内。需提醒读者注意的是，男运动员样本总数为 300 名，其中 51 名为精英水平选手，而女运动员样本仅有 62 名，均非精英水平选手。这可能对结果造成影响，假如研究对象数量和竞技水平相似，该百分数差异会如何变化我们不得而知。

▌ 竞技水平

在世界范围内，5-0-5 测试被不同水平的运动项目广泛采用（20,56）。为实现本综述的目标，研究被分成 3 个不同等次：初级水平、次精英水平和精英水平。在各项研究的定义上存在诸多不一致，这些研究的作者根据以下定义对运动员进行划分。精英水平运动员被定义为国际和/或全国性比赛选手，而次精英水平运动员被定义为州/省级比赛选手。参加俱乐部比赛和社会体育运动员被定义为初级水平。

有 9 项研究将初级水平运动员作为研究对象。精英、次精英和初级男子之间存在 ～0.2 秒（7.78%）的差异，次精英和初级女子之间存在 ～0.1 秒（3.30%）的差异。没有研究学者对精英女运动员开展评估，女子数量也比男子少 80%。有趣的是，次精英男子分数比初级男子低（3.89%），这在一定程度上可能是由各级别样本数差异所致。似乎大多数研究采用次精英和初级选手作为研究对象。其中只有 3 项针对传统 5-0-5 测试的研究涉及精英选手，均为男子足球运动员（12,71）。需要精英运动员的更详尽数据来获取更为全面的规范化数据。像无挡板篮球和板球这样的运动，通常会执行 180 度 COD，仅针对初级选手（28,49）和次精英选手（13,68,75）开展了研究。这可能是因时间可用性、预期受伤风险和组织实施方面存在限制，对高水平运动员开展研究存在较大难度。关于 5-0-5 测试在精英运动员群体中的可用性和可靠性，有待更多研究来确定。

▌ 年龄

年龄数据被划分成 3 类：16 岁以下（U16, n = 64）、16-19 岁（n = 102）和 20 岁以上（O20, n = 234）。只有 3 项研究包含 U16 选手的 5-0-5 COD 表现数据，均为男性。该统计区间可能有利于进一步研究（如 U16，女性）的开展，来获取基于年龄和性别的质量更高的规范化数据。两个年龄分类（16-19 和 O20）的男女差异相似度均很高（9.20-9.60%）。年龄更小运动员的此差异是否相同仍然未知，但可以推测，男女在身高生长速度高峰前期（pre-peak height velocity, PHV）的差异可能微乎其微，因为青春期前性别间表现差异很小（11）。但是，此推测需要更多数据支持。建议采用生理年龄（biological age），而非实际年龄（chronological age），因随着发育成熟表现变化差异逐渐扩大，这使执教青少年运动员的教练员得以根据发育情况比较和监控运动员。

2 项均采用了精英男子足球运动员的研究得到的结果略有不同。例如，Chaalali 等人（12）的研究采用了青少年运动员（14.5 ± 0.9 岁），结果为 5-0-5 COD 用时均值（mean）为 2.42 ± 0.15 秒，而 Torreblance- Martínez（71）采用年龄更大的精英运动员（18.42 ± 0.69 岁），结果为右（2.28 ± 0.6 秒）、左（2.29 ± 0.6 秒）腿的 5-0-5 COD 用时都更快。虽然两项研究对象均为同专项的精英运动员，其年龄、训练年限和发育水平很可能是导致 5-0-5 用时不同的原因，可以预期其他运动项目中都存在这种情况。这凸显出收集更多精英运动员数据的必要性，包括发育水平的作用影响/训练年限、COD 测试种类，尤其是在每场比赛中需执行大量变向动作的运动项目（如篮球、足球、无挡板篮球）。

▌ 运动项目

鉴于尚无研究得出同一项目的男、女运动员 5-0-5 COD 用时的结论，想探明性别和运动项目的相互作用仍存在一定困难。只有一个室内场地项目有女运动员数据（无挡板篮球 = 2.55 秒）（32），而其他开阔场地项目的男运动员 COD 用时从 2.32 秒（板球）到 2.53 秒（足球）不等。板球运动员的 COD 用时最快在作者的意料之中，作为跑动得分的重要组成部分，在三柱门之间跑动所涉及的 180 度 COD 与 5-0-5 测试极其相似。在其他场地项目中，足球选手的 5-0-5 COD 用时最慢，这在直觉上是讲得通的，因为与板球、网球等其他场地项目相比，足球的动作模式更多地要求线性冲刺和 45 度切入 COD。像不同流派的橄榄球（rugby codes）这类运动，虽然预先计划的 180 度 COD 并非不可或缺，但由于橄榄球落地回弹方向无法预测的天然特性，运动员仍需具备执行 180 度方向变换的能力。例如，遇到断球或攻防转换，运动员必须以最快的速度减速，完成一个 180 度的方向变换，然后迅速重新加速归位进行防守。有趣的是，所涉研究中使用 5-0-5 COD 测试最多的运动项目是足球，在 31 项研究中有 7 项采用足球项目实施（2,7,12,30,37,42,71）。

与室内场地项目相比，开阔场地项目运动员往往具备更快的 5-0-5 COD 用时。这有可能归因于竞赛需求和场地规模，因为开阔场地项目在变换方向之前拥有更大的空间和更长的跑动时间，相比之下，无挡板篮球等室内场地项目中，运动员被约束在各自场上位置的特定区域内。篮球是一项经常使用 5-0-5 COD 测试的室内场地项目，有 5 项研究使用篮球运动员作为研究对象（3,13,36,57,61）。其中 2 项涉及篮球的研究（36,57）并未得出 5-0-5 COD 表现平均数据，仅指出了相关性。在室内场地项目中，男子网球选手比男子篮球选手平均快 0.13 秒，而女子无挡板篮球选手比室内场地项目男选手整体慢 5.6%。有关女运动员的研究很少。例如，无挡板篮球是一项需要在比赛中频繁执行 180 度 COD 的运动项目（64），因此仍需进一步研究深入了解这些女选手需要达到的竞技水平，同时为教练员和研究学者提供更加丰富的规范化数据。

▌ 技术和可靠性

为保证得到的结果是表现的真实反映，确定一项表现测试的可靠性十分重要。可靠性通常通过计算绝对一致性（变化系数，coefficient of variation [CV]）和相对一致性（组内相关系数，intraclass correlation coefficient [ICC]）进行量化（4）。变化系数能够提供一种计算典型测量误差的简便方法，它小于等于 10% 时通常被视为可靠（27），但实施体能测试时，变化系数应尽可能小，而组内关系系数大于 0.75 一般视为可靠性好至优秀（31）。一些研究考察了不同运动项目和竞技水平的传统 5-0-5 测试的可靠性（如表 5 所示）。其中 2 项研究（68,75）仅指出了组内（within-session）可靠性，而其余 6 项研究指出了组间（between-session）可靠性（6,20,47,54,55,66）。了解组间可靠性更有价值，这是因为其反映出不同情况下重复同一测试得到相同结果的可能性有多大，其中包括映射、监控和表现变化干预。

所涉研究通常采用计时门测量 5-0-5 表现（27 项研究中的 22 项），测量结果一般以总用时（秒）表示。有 3 项可靠性研究（6,54,68）使用了单光束计时门，还有 3 项研究使用了双光束计时门（20,47,66）。研究学者建议，在条件允许的情况下应使用双光束计时门，因其更为精确、可靠（25）。只有 3 项研究同时得出了 CV 和 ICC（47,68,71），这 3 项研究中只有 1 项得出了组间可靠性（47）。Nimphuis 等人（47）得出的 ICC 为 0.93、CV 为 1.9%，而其他 4 项研究得出的 ICC 均大于 0.90，反映出使用计时门测得的组间可靠性为优秀（6,20,47,66）。其中有 5 项研究得出的 CV 为 1.9-5.4%（47,54,55,68,71），这其中初级和次精英选手的变化性最大。

有 1 组研究学者使用了 Vicon 红外运动捕捉系统（Oxford Metrics 公司，牛津，英国），将取样频率设定为 240Hz （52）实施了 5-0-5 测试，来获取三维运动学数据，而其他研究学者使用了新开发的“COD 计时器 app”测量足球运动员的表现数据（71）。该 app 在总用时测量上的精准性已被证明与计时门几乎无异（r = 0.964）（5）。对每名研究对象进行的 6 组实验测量数据显示，使用计时门和该 app 得到的可靠性结果相似（COD 计时器 app：ICC = 0.671-0.840，CV = 2.2-3.2）。COD 计时 app 测得的 ICC 值最低（左：0.70，右：0.64），右腿测试结论为“相当”可靠，而左腿测试结论为可靠性“好”。这是一项相对较新的技术，围绕其开展的有效性和可靠性研究尚有限。使用该 app 测量不同运动人群和运动项目 5-0-5 COD 表现的可靠性有待进一步研究论证。因其对教练和运动员的易用性和经济性，这项全新的智能手机技术将是未来一个非常有前景的研究领域。就作者所知，目前尚无采用精英水平运动员作为研究对象开展的传统 5-0-5 COD 测试的组间可靠性研究。基于现有研究结论，教练员应有足够的信心通过使用计时门测定总用时来测量初级和次精英水平运动员的传统 5-0-5 COD 表现。

▌ 改良 5-0-5 变向规范化数据

最近几年，采用改良 5-0-5 测试越来越普遍。本综述所考察的改良 5-0-5 测试表现的相关研究共包含 9 项研究的 178 名研究对象，均给出了改良 5-0-5 COD 表现平均数据。表 2 中的加权平均值综合分析提供了这些研究的概况。有 31 项研究得出了传统 5-0-5 COD 数据，相比之下 ，只有 9 项研究得出了改良 5-0-5 COD 数据。其中有 2 项研究未得出平均表现数据（26,67），因此未被纳入分析。改良 5-0-5 COD 数据综合加权平均值之间，总用时与传统 5-0-5 数据相比有将近 10% 的差异（改良 5-0-5 COD 测试比传统 5-0-5 COD 测试表现用时慢 10%）。这在预料之中，因为改良 5-0-5 COD 测试中运动员从第一个计时门后方 0.5 米的固定起点启动，进入速度较低，而传统 5-0-5 COD 测试中运动员通过第一个计时门之前有 10 米的加速距离。关于改良 5-0-5 COD 测试亚组分析，得出以下观察结论。

▌ 性别

该组数据由 178 名研究对象组成，其中有 136 名男性。文献中未发现单独的女性数据。有 1 项研究未对性别进行区分（43），还有 1 项未提及性别（21）。分析发现，最快的加权平均数据来自于男子板球选手（2.70 秒），这与传统 5-0-5 测试的结果一致。没有研究者给出女运动员的用时，故无法进行比较，且女运动员改良 5-0-5 测试的用时也无法得知。但可以推测，实际的差异与传统 5-0-5 COD 测试相似（～6.00%），但仍需进一步研究证实。

▌ 竞技水平

有 5 项研究采用了初级水平运动员作为研究对象（16,20,26,41,67），5 项研究采用了次精英水平运动员（16,20,21,43,68）。次精英选手和初级选手的用时差异仅为 1.79%。有趣的是，仅有 1 个研究团队采用了精英男选手作为研究对象（34）。该精英组由 11 名研究对象构成，平均表现为 2.75 秒，这与次精英选手的表现相同，仅比初级选手快 1.79%。但是，教练员和体育科学家应对该结果持谨慎态度，因为在两组样本数量相似的情况下，精英选手更容易出现更明显的差异。由此可以推断，精英选手在改良 5-0-5 测试中的表现尚不明确。就作者所知，目前尚无研究得出初级、次精英或精英女性运动员的数据，且尚无研究针对精英女运动员开展改良 5-0-5 测试。

▌ 年龄

似乎大多数改良 5-0-5 COD 测试的研究所采用的 16-19 岁（n = 68）、 16 岁以下（U16）以及 16 岁以上运动员（分别为 n = 57 和 n = 53）的样本数相似。U16 和 16-19 岁两组给出的是总体分数（男和女），而 O20 组仅有男性研究对象。16-19 岁和 U16 组的总体表现用时差异为 2.52%。因 16-19 岁组运动员大多处于身高生长速度高峰后期，神经肌肉功能更加完备，所以该结果在预料之内。有趣的是，最显著的差异（4.21%）出现在 O20 男性和 16-19 岁男性两组当中，而 O20 男性和 U16 男性两组之间的差异仅为 2.15%。这可能是因为有 1 个研究团队（41）得出的 16-19 岁表现用时明显偏高（0.29-0.31 秒），该组研究对象共有 20 名，占该分类研究对象总数的 29.4%。无研究单独给出女性数据，故无法对各年龄组男女运动员进行比较。

▌ 运动项目

与传统 5-0-5 测试相似，我们无法对性别和运动项目的相互影响作出评价，因为没有研究给出同一运动项目的男女改良 5-0-5 COD 测试用时。然而，9 项研究中有 6 项得出的表现数据涉及网球运动员（16,17,21,34,41,43）。因改良 5-0-5 测试的动作模式与网球比赛中执行的动作十分相似，使用网球运动员作为研究对象符合逻辑。另外 2 项研究给出了联盟式橄榄球（20,67）和板球（68）选手的表现用时。从概念上讲，传统 5-0-5 测试可能比改良 5-0-5 测试更适用于板球选手，因为板球跑道长度大约为 20 米，这与传统 5-0-5 测试（15 米）距离近似度更高。无论如何，男子板球选手比男子网球选手和男子联盟式橄榄球选手平均分别快 0.16 秒和 0.07 秒。

有 1 项研究采用了一系列不同项目运动员（手球、网球和足球），但该研究的重心为相关性，所以并未给出表现数据（26）。采用改良 5-0-5 COD 测试的研究明显缺乏，大多数研究都选用了传统测试。但是，有些场地项目如网球和手球，由于竞技特点和场地限制，要求短时、急速转向，更适宜采用改良 5-0-5 COD 测试。在 COD 作为重要素质的所有运动项目中，针对女运动员的研究十分匮乏。未来研究需考察改良测试在男女无挡板篮球和网球这些项目中的运用。

▌ 技术和可靠性

计时门似乎是改良 5-0-5 COD 测试唯一采用的测量技术（6,20,65,67,69）。未来，研究学者应重点确定可用于测量 COD 表现的不同测量技术的可靠性，这会带来诸多益处。例如，COD 计时器 app 在测量传统 5-0-5 COD 表现方面相当可靠；因此可以假设，它也会是改良 5-0-5 COD 测试的可靠测量工具。诸如雷达枪等其他技术的使用，也应在测试 COD 表现方面引起关注；但使用该技术的相关研究仍然很少。

就作者所知，只有 5 项研究确认了改良 5-0-5 COD 测试的可靠性（表 6）。其中 2 项研究给出了组内可靠性（67,68），3 项研究给出了组间可靠性（6,20,65）。其中仅有 2 项由 Thomas 等人（67,68）主导的研究给出了绝对一致性（CV）均 < 5%。Barber 等人（6）发现，改良 5-0-5 COD 测试的组间相对一致性（ICC = 0.97）高，这与 Gabbett 等人（20）的结论相似，他们也确定改良 5-0-5 COD 测试的组间一致性（ICC = 0.92）高。相反，最近针对足球运动员开展的可靠性研究（65）采用了处于身高生长速度高峰前、中、后期的研究对象，得出改良 5-0-5 COD 测试的一致性为低至中等（ICC = 0.26 至 0.78）。没有研究采用精英选手开展可靠性测试，故该测试在更高水平运动员当中的可靠性不明。基于现有研究结论，教练员完全可对初级和次精英运动员实施改良 5-0-5 COD 测试。

▌ 结论

鉴于男性研究对象有 300 名，而女性只有 62 名，对男运动员传统 COD 能力的了解更为全面。分析发现，男子较女子平均快 6.03%。精英男选手较次精英和初级男选手平均快 7.78%，次精英女选手较初级女选手平均快 3.30%；但是，缺乏精英水平女运动员的数据。同时，由于研究中缺乏女性数据，31 项研究中仅有 3 项采用了 U16 研究对象开展传统 5-0-5 COD 测试。同样，由于研究以男性数据为主，改良 5-0-5 COD 测试只得到了男运动员结果，最快的为男子板球选手（2.70 秒）。

在对所有给出传统和改良 5-0-5 COD 表现数据的研究完成亚组分析后发现，存在诸多差异和限制因素。第一，针对女性运动员的研究特别是改良 5-0-5 COD 表现数据方面严重缺乏。第二，考察青少年运动员 COD 能力的研究也很少，大多数研究均采用 20 岁以上运动员作为研究对象。第三，改良和传统 5-0-5 测试的多数研究均局限于网球、足球和篮球项目上，而像无挡板篮球、排球、板球等对运动员快速执行 COD 具有较高要求的项目，在研究中似乎没有得到足够体现。第四，5-0-5 COD 测试的两个版本均具备可靠性，所有研究都采用了初级或次精英水平运动员，因此有关精英水平运动员的差异性未知。第五，多数可靠性研究采用了计时门，其作为测量设备似乎是可靠的，但使用包括 COD 计时器 app 在内的其他设备仍需更多信息。这些设备仅能测得 COD 表现总用时，仅涵盖几个竞技素质，如加速、减速、180 度转向能力以及再加速。对教练员而言，使用子阶段法（subphase approach）测量 5-0-5 COD 表现会更有价值，因其能够提供更为丰富的 COD 诊断信息。最后，只有 4 项研究给出了 CV 和 ICC 数值，仅有 1 个研究团队提供了有关 5-0-5 COD 测试可靠性组间/重复测试全面的统计学分析。

▌ 实践应用

诸多执教实践应用出自本系统综述。本综述提供的规范化数据（表 1 和表 2）对教练员而言是很有价值的信息，因为它们能够让教练员将自己的运动员与同项目、同性别和同竞技水平的其他运动员进行比较。初级和次精英男运动员数据量充足，但很明显，充实女性和精英水平运动员的规范数据仍需进一步研究得以实现。教练员有理由相信，使用计时门测量初级和次精英水平运动员的传统和改良 5-0-5 COD 表现已被证明是可靠的。为提供更精确的测量数据，如有条件应使用双光束计时门。虽然COD测试提供了一个很好的身体能力指标，但它们没有考虑到在团队运动的许多方面具有高生态效度的反应成分（reactive components）。但是，5-0-5 COD 测试似乎为监控 COD 的进步提供了可靠的方法，这对评估体能训练计划很有帮助，同时在伤病后复赛决策方面也或有所帮助。最后，5-0-5 COD 测试具备良好的区别效度。其可被用作区别不同竞技水平的运动员，进而有助于教练员进行选材和运动员监控。

科学实践应用也同样需要给予重视。目前，此类 COD 测试仅使用了计时门和 COD 计时器 app 测量总用时，其诊断价值有限。5-0-5 COD 测试要求一系列不同的运动素质，如加速、减速、转向能力和再加速。通过分别测量这些子阶段，以及与之相关的腿部力量素质，建议科学家和教练员能够根据反馈和训练计划制定，更有针对性地提高 COD 和竞技表现。在当前尚无此类方法的前提下，需按照以下流程实施：（a）确定对 COD 每一阶段进行测量的可靠性如何；（b）确定作为每一阶段重要决定因素的力量/爆发力素质；（c）考察对这些素质进行测量的可靠性如何，以及它们后续的预测能力如何，以及（d）讨论和考察提高这些素质的训练和计划制定方面的考量因素。

利益冲突和资金来源：作者声明无利益冲突和资金来源。

参考文献：

1. Ade J, Fitzpatrick J, Bradley P. High-intensity efforts in elite soccer matches and associated movement patterns, technical skills and tactical actions. Information for position-specific training drills. J Sports Sci 34: 2205-2214, 2016. 

2. Alvurdu S, Keskin KC, Koçak M, Şenel Ö, Günay M. Is vertical jump associated with change of direction ability in soccer players? A pilot study. J Eurasia Sport Sci Med 1: 57-64, 2019. 

3. Atkins R, Lam W-K, Scanlan AT, Beaven CM, Driller M. Lower-body compression garments worn following exercise improves perceived recovery but not subsequent performance in basketball athletes. J Sports Sci 38: 961-969, 2020.

4. Atkinson G, Nevill A. Statistical methods for assessing measurement error (reliability) in variables relevant to sports medicine. Sports Med 26: 217-238, 1998. 

5. Balsalobre-Fernández C, Bishop C, Beltrán-Garrido JV. The validity and reliability of a novel app for the measurement of change of direction performance. J Sports Sci 37: 2420-2424, 2019. 

6. Barber O, Thomas C, Jones P, McMahon J, Comfort P. Reliability of the 505 change-of-direction test in netball players. Int J Sports Physiol Perform 11: 377-380, 2016. 

7. Bell PG, Stevenson E, Davison GW, Howatson G. The effects of montmorency tart cherry concentrate supplementation on recovery following prolonged, intermittent exercise. Nutrients 8: 441, 2016. 

8. Bloomfield J, Polman R, O’Donoghue P. Physical demands of different positions in FA Premier League soccer. J Sports Sci Med 6: 63, 2007. 

9. Bridgeman L, McGuigan M, Gill N. A case study investigating the effects of an accentuated eccentric load drop jump training program on strength, power, speed and change of direction. Sport Perf Sci, 2020.

10. Brughelli M, Cronin J, Levin G, Chaouachi A. Understanding change of direction ability in sport. Sports Med 38: 1045-1063, 2008. 

11. Catley M, Tomkinson G. Normative health-related fitness values for children: Analysis of 85347 test results on 9-17-year-old Australians since 1985. Br J Sports Med 47: 98-108, 2013.

12. Chaalali A, Rouissi M, Chtara M, et al. Agility training in young elite soccer players: Promising results compared to change of direction drills. Biol Sport 33: 345, 2016.

13. Davies V, Thompson KG, Cooper SM. The effects of compression garments on recovery. J Strength Cond Res 23: 1786-1794, 2009. 

14. Dos’ Santos T, McBurnie A, Thomas C, Comfort P, Jones P. Biomechanical determinants of the modified and traditional 505 change of direction speed test. J Strength Cond Res 34: 1285-1296, 2020. 

15. Draper JA. The 505 test: A test for agility in horizontal plane. Aust J Sci Med Sport 17: 15-18, 1985.

16. Fernandez-Fernandez J, García-Tormo V, Santos-Rosa FJ, et al. The effect of a neuromuscular vs. dynamic warm-up on physical performance in young tennis players. J Strength Cond Res 34: 2776-2784, 2020.

17. Fernandez-Fernandez J, Granacher U, Sanz-Rivas D, et al. Sequencing effects of neuromuscular training on physical fitness in youth elite tennis players. J Strength Cond Res 32: 849-856, 2018.

18. Fox A, Spittle M, Otago L, Saunders N. Offensive agility techniques performed during international netball competition. Int J Sports Sci Coach 9: 543-552, 2014. 

19. Gabbett T. A comparison of physiological and anthropometric characteristics among playing positions in sub-elite rugby league players. J Sports Sci 24: 1273-1280, 2006. 

20. Gabbett T, Kelly J, Sheppard J. Speed, change of direction speed, and reactive agility of rugby league players. J Strength Cond Res 22: 174- 181, 2008. 

21. Gallo-Salazar C, Del Coso J, Barbado D, et al. Impact of a competition with two consecutive matches in a day on physical performance in young tennis players. Appl Physiol Nutr Metab 42: 750-756, 2017. 22. Gil S, Gil J, Ruiz F, Irazusta A, Irazusta J. Physiological and anthropometric characteristics of young soccer players according to their playing position: Relevance for the selection process. J Strength Cond Res 21: 438-445, 2007. 

23. Gil S, Ruiz F, Irazusta A, Gil J, Irazusta J. Selection of young soccer players in terms of anthropometric and physiological factors. J Sports Med Phys Fitness 47: 25, 2007. 

24. Hachana Y, Chaabène H, Nabli MA, et al. Test-retest reliability, criterion-related validity, and minimal detectable change of the Illinois agility test in male team sport athletes. J Strength Cond Res 27: 2752-2759, 2013.

25. Haugen TA, Tønnessen E, Svendsen IS, Seiler S. Sprint time differences between single-and dual-beam timing systems. J Strength Cond Res 28: 2376-2379, 2014.

26. Hernández-DavóJL. Does the length used in the 30-15 International Fitness Test (40-vs 28-m) influence the maximal running speed achieved by under-18 players from different sports? Eur J Hum Mov 45, 2020.

27. Hopkins W. Measures of reliability in sports medicine and science. Sports Med 30: 1-15, 2000.

28. Houghton LA, Dawson BT, Rubenson J. Effects of plyometric training on achilles tendon properties and shuttle running during a simulated cricket  batting innings. J Strength Cond Res 27: 1036-1046, 2013. 

29. Jones P, Bampouras T, Marrin K. An investigation into the physical determinants of change of direction speed. J Sports Med Phys Fitness 49: 97-104, 2009.

30. Kalkhoven JT, Watsford ML. The relationship between mechanical stiffness and athletic performance markers in sub-elite footballers. J Sports Sci 36: 1022-1029, 2018.

31. Koo TK, Li MY. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. J Chiropr Med 15: 155-163, 2016.

32. Kulakowski E, Lockie RG, Johnson QR, Lindsay KG, Dawes JJ. Relationships of lower-body power measures to sprint and change of direction speed among NCAA division II women’s lacrosse players: An exploratory study. Int J Exerc Sci 13: 1667, 2020. 

33. Li X, Li C, Cui Y, Wong DP. Acute kinematics and kinetics changes to wearable resistance during change of direction among soccer players. ResSports Med: 1-15, 2020. 

34. Lopez-Samanes A, Del Coso J, Hernández-DavóJL, et al. Acute effects of dynamic versus foam rolling warm-up strategies on physical performance in elite tennis players. Biol Sport 38: 595-601, 2021.

35. Madruga-Parera M, Bishop C, Beato M, et al. Relationship between inter-limb asymmetries and speed and change of direction speed in youth handball players. J Strength Cond Res: 1-9, 2019. 

36. Madueno MC, Dalbo VJ, Guy JH, et al. Reduced fatigue in passive versus active recovery: An examination of repeated-change-of-direction sprints in basketball players. Int J Sports Physiol Perform 13: 1034-1041, 2018. 

37. Maluleke B. The relationships between changes in well-being scores and physical performance test scores in student soccer players (Master theis). In: Health Sciences: University of Pretoria, 2019. 

38. Maraga N, Duffield R, Gescheit D, Perri T, Reid M. Playing not once, not twice but three times in a day: The effect of fatigue on performance in junior tennis players. Int J Perform 18: 104-114, 2018. 

39. McGee KJ, Burkett LN. The national football league combine: A reliable predictor of draft status?. J Strength Cond Res 17: 6-11, 2003. 

40. Moher D, Liberati A, Tetzlaff J, Altman D, Prisma G. Preferred reporting items for systematic reviewsand meta-analyses: The PRISMA statement. PlosMed 6: e1000097, 2009. 41. Moya-Ramon M, Nakamura FY, Teixeira AS, et al. Effects of resisted vs. conventional sprint training on physical fitness in young elite tennis players. J Hum Kinet 73: 181-192, 2020. 

42. Mulazimoglu O, Afyon YA, Agin B. Examination of the relationship between the agility skill and fatigue levels of soccer players through Illinois and 5-0-5 agility test. ASI, 2017. 

43. Murphy A, Duffield R, Kellett A, Reid M. The relationship of training load to physical-capacity changes during international tours in high- performance junior tennis players. Int J Sports Physiol Perform 10: 253-260, 2015.

44. Nimphius S, Callaghan S, Bezodis N, Lockie R. Change of direction and agility tests: Challenging our current measures of performance. Strength Cond J 40: 26-38, 2018. 

45. Nimphius S, Callaghan S, Spiteri T, Lockie R. Change of direction deficit: A more isolated measure of change of direction performance than total 505 time. J Strength Cond Res 30: 3024- 3032, 2016. 

46. Nimphius S, Geib G, Spiteri T, Carlisle D. Change of direction” deficit measurement in Division I American football players. JASC 21: 115-117, 2013. 

47. Nimphius S, McGuigan M, Newton R. Relationship between strength, power, speed, and change of direction performance of female softball players. J Strength Cond Res 24: 885-895, 2010. 

48. Pauole K, Madole K, Garhammer J, Lacourse M, Rozenek R. Reliability and validity of the T-test as a measure of agility, leg power, and leg speed in college-aged men and women. J Strength Cond Res 14: 443-450, 2000. 

49. Pruyn E, Watsford M, Murphy A. The relationship between lower-body stiffness and dynamic performance. Appl Physiol Nutr Metab 39: 1144- 1150, 2014. 

50. Robbins DW. The National Football League (NFL) combine: Does normalized data better predict performance in the NFL draft?. J Strength Cond Res 24: 2888-2899, 2010. 

51. Robinson G, O’Donoghue P, Wooster B. Path changes in the movement of English Premier League soccer players. J Sports Med Phys Fitness 51: 220-226, 2011. 

52. Sarvestan J, Shirzad E, Reza Arshi A. Biomechanical evaluation of time as a golden measure in the assessment of change of direction speed performance. J Adv Sport Technol 3: 166- 175, 2020.

53. Sassi R, Dardouri W, Yahmed M, et al. Relative and absolute reliability of a modified agility T-test and its relationship with vertical jump and straight sprint. J Strength Cond Res 23: 1644-1651, 2009.

54. Sawczuk T, Jones B, Scantlebury S, et al. Between-day reliability and usefulness of a fitness testing battery in youth sport athletes: Reference data for practitioners. Meas Phys Educ Exerc Sci 22: 11-18, 2018. 

55. Sayers M. Does the 5-0-5 test measure change of direction speed?. J Sci Med Sport 18: e60, 2014. 

56. Sayers M. Influence of test distance on change of direction speed test results. J Strength Cond Res 29: 2412-2416, 2015. 

57. Scanlan AT, Madueno MC, Guy JH, et al. Measuring decrement in change-of-direction speed across repeated sprints in basketball: Novel vs. Traditional approaches. J Strength Cond Res, 2018.58. Sheppard J, Young W. Agility literature review: Classifications, training and testing. J Sports Sci 24: 919-932, 2006.59. Sierer SP, Battaglini CL, Mihalik JP, Shields EW, Tomasini NT. The national football league combine: Performance differences between drafted and nondrafted players entering the 2004 and 2005 drafts. J Strength Cond Res 22: 6-12, 2008.60. Singa JH, Pitil PP, Wahed WJE. Player positions: Anthropometric and physical fitness in elite rugby. J Phys Educ Sport, 2020. 

61. Spiteri T, Binetti M, Scanlan AT, et al. Physical determinants of division 1 collegiate basketball, women’s national basketball league, and women’s national basketball association athletes: With reference to lower-body sidedness. J Strength Cond Res 33: 159-166, 2019. 

62. Spiteri T, Newton R, Binetti M, et al. Mechanical determinants of faster change of direction and agility performance in female basketball athletes. J Strength Cond Res 29: 2205-2214, 2015. 63. Sugiyama T, Maeo S, Kurihara T, Kanehisa H, Isaka T. Change of direction speed tests in basketball players: A brief review of test varieties and recent trends. Front Sports Active Living 3: 95, 2021. 

64. Sweeting A, Aughey R, Cormack S, Morgan S. Discovering frequently recurring movement sequences in team-sport athlete spatiotemporal data. J Sports Sci 35: 2439-2445, 2017. 65. Taylor JM, Cunningham L, Hood P, et al. The reliability of a modified 505 test and change-of- direction deficit time in elite youth football players. Sci Med Footb 3: 157-162, 2019. 66. Teo SYM, Newton MJ, Newton RU, Dempsey AR, Fairchild TJ. Comparing the effectiveness of a short-term vertical jump vs. weightlifting program on athletic power development. J Strength Cond Res 30: 2741-2748, 2016. 67. Thomas C, Comfort P, Chiang CY, Jones P. Relationship between isometric mid-thigh pull variables and sprint and change of direction performance in collegiate athletes. J Trainol 4: 6-10, 2015. 

68. Thomas C, Dos’Santos T, Comfort P, Jones P. Relationship between isometric strength, sprint, and change of direction speed in male academy cricketers. J Trainol 5: 18-23, 2016. 69. Thomas C, Dos’Santos T, Comfort P, Jones PA. Relationship between isometric strength, sprint, and change of direction speed in male academy cricketers. J Trainology 5: 18-23, 2016. 70. Thomas C, Ismail KT, Simpson R, et al. Physical profiles of female academy netball players by position. J Strength Cond Res 33: 1601-1608, 2019. 71. Torreblanca-Martínez V, Torreblanca-Martínez S, Salazar-Martínez E. Effects of inter-limb vertical jump asymmetries on physical performance in elite soccer players under 19 years old. J Phys Educ 20: 2607-2613, 2020. 72. Tramel W, Lockie RG, Lindsay KG, Dawes JJ. Associations between absolute and relative lower body strength to measures of power and change of direction speed in Division II female volleyball players. Sports 7: 160, 2019. 73. Turner A, Brazier J, Bishop C, et al. Data analysis for strength and conditioning coaches: Using excel to analyze reliability, differences, and relationships. Strength Cond J 37: 76-83, 2015. 

74. van Gogh M, Wallace L, Coutts A. Positional demands and physical activity profiles of netball. J Strength Cond Res 34: 1422-1430, 2020. 

75. Venter RE, Masterson C, Tidbury GB, Krkeljas Z. Relationship between functional movement screening and performance tests in elite university female netball players. S Afr J Res Sport Phys Educ Recreat 39: 189-198, 2017. 

76. Vescovi J, Brown T, Murray T. Positional characteristics of physical performance in Division I college female soccer players. J Sports Med Phys Fitness 46: 221, 2006. 

77. Vescovi J, McGuigan M. Relationships between sprinting, agility, and jump ability in female athletes. J Sports Sci 26: 97-107, 2008. 

78. Woodlands J. The Netball Handbook. Champaign, IL: Human Kinetics, 2006.