Anda harus fleksibel dan Anda harus kuat. Latihan kekuatan adalah cara yang sangat efektif untuk meningkatkan fleksibilitas Anda, dan saya telah membuat grafik untuk memasukkannya ke dalam istilah yang dapat dimengerti:
Ini dari meta-analisis uji coba latihan kekuatan. Apa yang membuatnya sangat berguna adalah bahwa ada bias publikasi utama untuk hasil kekuatan (foto). Namun, karena penulis tidak melihatnya, tidak ada bias publikasi untuk hasil fleksibilitas.
Studi masuk ke meta-analisis ini karena mereka memiliki hasil fleksibilitas, tetapi mereka masuk ke literatur karena mereka menunjukkan hasil kekuatan positif. Hal ini secara tidak langsung dapat memihak hasil fleksibilitas karena seleksi pada hasil yang berkorelasi.
Jika ada bias publikasi yang jelas untuk hasil primer dan tidak ada untuk hasil sekunder, jika mereka berkorelasi pada, katakanlah, 0,5, maka jika efek kekuatan meningkat sebesar 0,10 (0,40), fleksibilitas meningkat sebesar 0,05 (0,20) Secara keseluruhan, fleksibilitas bisa 0,48-0,53—20% lebih sedikit
Masalah yang lebih besar adalah generalisasi dari penelitian ini. Semua penelitian dilakukan pada orang dewasa yang sehat, dan moderator cenderung marjinal. Intensitas latihan adalah moderator (p = 0,02) dan seks hampir tidak (p = 0,04). Tidak ada hal lain yang penting, termasuk usia, meskipun berkisar antara 18,2-83,5!
Secara keseluruhan, saya mendapatkan kesan yang sangat menggembirakan dari penelitian ini karena hasilnya tampaknya cukup terbuka untuk generalisasi di antara orang normal. Latihan kekuatan dan Anda mungkin akan menjadi jauh lebih fleksibel! Plus, Anda akan hidup dengan lebih sedikit rasa sakit!
Crémieux
Crémieux19 Agu 2025
Saya ingin tahu berapa proporsi masalah seperti nyeri punggung bawah kronis yang dapat diobati dengan latihan kekuatan. Untuk menjawab pertanyaan ini, kita perlu mengetahui beberapa kuantitas. Yang pertama adalah: apa efek latihan kekuatan pada nyeri punggung bawah kronis? Jika kita berkonsultasi dengan beberapa data meta-analitik, kita mendapatkan efek yang cukup besar yang sepertinya mungkin memiliki beberapa bias publikasi, tetapi itu tidak besar. Untuk memperhitungkan potensi bias publikasi, mari kita asumsikan efeknya berada di suatu tempat di kisaran 0,85 hingga 0,15. Kami akan mengatakan titik tengah masih 0,50 dan kami hanya akan mengambil sampelnya. Kita juga harus mengonversi dari SMD ke rasio peluang. Konversinya kira-kira exp{d*\frac{\pi}{\sqrt{3}}}, yang mengubah 0,50 menjadi OR ~2,477. Kami akan menggunakan OR 2,477 untuk interpretasi peluang hasil yang baik, tetapi untuk efek samping, kami akan membalikkannya, jadi 1/2,477 ~= 0,404. Konversi ini adalah perkiraan dan mengasumsikan standar deviasi yang sama dan tautan logistik, tetapi saya pikir itu cukup masuk akal. Mengingat P_0 risiko dasar "masih dalam nyeri yang signifikan secara klinis" pada tindak lanjut, risiko yang diobati adalah P_1 = \frac{OR_{pain}P_0}{1-P_0+OR_{pain}P_0}. Kami akan mengambil sampel di antara berbagai nilai untuk P_0, dengan asumsi bahwa antara 10 dan 20% kasus nyeri punggung bawah kronis sembuh dengan sendirinya. Jadi, apa prevalensi nyeri punggung bawah kronis? Untuk mengetahui jumlah ini, saya berkonsultasi dengan tinjauan sistematis. Tinjauan ini memperkirakan prevalensi nyeri punggung bawah kronis sebesar 4,2% untuk orang berusia 24-39 tahun dan 19,6% untuk mereka yang berusia 20-59 tahun, jadi mari kita sederhanakan dan katakan 10-20%, berdasarkan tinjauan sistematis yang saya temukan. Saya tidak yakin seberapa realistis nilai ini, karena saya berasumsi beberapa orang yang mencapai resolusi secara aktif melakukan sesuatu, dan ini menarik mereka terpisah dari perkiraan dan kita lihat dalam uji coba. Selain itu, jika dasar yang harus dibicarakan adalah orang-orang yang tidak melakukan apa-apa, maka mungkin uji cobanya tidak begitu bagus, karena mereka cenderung memiliki kontrol aktif daripada kontrol pasif, sehingga meremehkan manfaat populasi dari olahraga. Sekarang kita memiliki apa yang kita butuhkan dan kita dapat menghitung "PIF", "Fraksi Dampak Potensial". Ukuran efek ini digunakan untuk memperkirakan perubahan risiko setelah perubahan paparan dengan ukuran efek tertentu. Ini sangat mirip dengan PAF (Population Attributable Fraction) yang mungkin pernah Anda lihat saya gunakan sebelumnya. Berhati-hatilah, penggunaan ini untuk hal-hal kategoris telah dikritik. Saya akan menautkan penelitian tentang itu. Benih saya untuk ini adalah 12345. Saya mengambil 100.000 undian, dan detail lainnya akan ada dalam gambar. TL; DR: Sepertinya mengingat asumsi ini, Anda dapat menghilangkan sekitar 20% nyeri punggung bawah kronis jika orang berkomitmen untuk latihan kekuatan. Pada prevalensi 5%, 0,85% atau lebih dari populasi tidak lagi mengalami rasa sakit yang signifikan karena olahraga; pada prevalensi 20%, 3,4% populasi tidak lagi mengalami rasa sakit yang signifikan. Itu sangat besar! Dua sambutan terakhir. Pertama, jika Anda ingin perubahan pada simulasi, beri tahu saya. Saya akan dengan senang hati mengeluarkan eksekusi dengan parameter yang berbeda. Kedua, saya pikir ini benar-benar meremehkannya. Saya telah mengenal begitu banyak orang yang memperbaiki punggung mereka dengan latihan kekuatan, dan saya pikir latihan kekuatan dan komitmen untuk itu dalam RCT tidak terlalu bagus. Jika orang memiliki rencana latihan yang lebih efektif dan mendapatkan lebih banyak otot, saya pikir mereka mungkin akan melakukannya lebih baik. Plus, saya pikir ada lebih banyak ruang untuk mendapatkan pencegahan yang kuat di sini, jika lebih banyak orang memasuki usia paruh baya dengan punggung yang kuat. Pikiran? Pertanyaan? Jika Anda bertanya-tanya apa pesan yang dibawa pulang, itu adalah keluar dan angkat. Itu selalu pesan yang bagus. Sumber: (lihat juga:
681