通过4年混合效应分析追踪东非及南非精英青少年短跑运动员的纵向表现增长曲线与基线生物力学预测因子

《Sport Sciences for Health》：Longitudinal performance growth curves and baseline biomechanical predictors in elite East and South African adolescent sprinters tracked via a 4-year mixed-effects analysis

　　

摘要

目的

传统的人才识别依赖于静态成绩，易受相对年龄效应（RAE）的严重混杂。本研究对青少年运动员100米短跑表现的4年纵向轨迹进行了建模，评估基线运动学效率和心理特质与年度表现变化率之间的关系，并在调整基线神经肌肉能力、精确实际年龄及基线短跑表现后进行分析。

方法

一项前瞻性队列研究追踪了来自埃塞俄比亚、肯尼亚和南非的短跑运动员4年（2021–2024）。记录每年100米电子计时短跑成绩。基线评估包括二维运动学指标（地面接触时间[GCT]变异性）、反向深蹲跳（CMJ）以及心理特征测评（简版坚毅量表）。采用线性混合效应（LME）模型对表现轨迹进行映射。

结果

建模结果显示存在显著的时间-协变量交互作用。短跑时间呈非线性轨迹：早期表现提升（线性β = ?0.220，p < 0.001）逐渐减缓并趋于平台期（二次β = 0.035，p < 0.001）。相对较年轻队列的初始表现劣势在观察期内系统性缩小。

结论

在调整初始表现后，更高的基线GCT变异性及更高的基线坚毅特质与100米短跑时间更大幅度的下降相关。四个赛季内，Q1与Q4运动员之间的模型预测表现差距逐渐缩小。通过混合建模追踪连续轨迹，使从业者能够绕过相对年龄偏差，识别具有有利纵向发展轨迹的较年轻运动员。