《PLOS One》：Effects of neuromuscular training on physical and tennis-specific performance in youth and young adult male tennis players: A systematic review and meta-analysis
编辑推荐：
背景 神经肌肉训练（Neuromuscular Training, NMT）被用于改善身体素质和网球专项表现，但广泛的结局分类、混合人群以及准确性（accuracy）和短跑（sprint）结局的区分不足限制了既往综述。本系统综述与荟萃分析评估了NMT对男性网球
背景 神经肌肉训练（Neuromuscular Training, NMT）被用于改善身体素质和网球专项表现，但广泛的结局分类、混合人群以及准确性（accuracy）和短跑（sprint）结局的区分不足限制了既往综述。本系统综述与荟萃分析评估了NMT对男性网球运动员（尤其是青少年和年轻成年人）的影响。方法 研究人员检索了从建库至2026年1月1日的五个数据库；研究方案已在PROSPERO注册（CRD420261337037）。符合条件的试验为随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）或非RCT，涉及健康男性网球运动员，并将结构化NMT与对照组（control）或替代训练条件进行比较。结局包括击球速度（stroke velocity）、落点准确性（shot placement accuracy）、发球准确性（serve accuracy）、短跑表现（sprint performance）、反向跳（Countermovement Jump, CMJ）和敏捷性时间（agility time）。偏倚风险使用RoB 2和ROBINS-I评估，证据确定性使用GRADE评价，并使用Hedges' g进行随机效应荟萃分析。结果 共纳入18项研究，涉及670名参与者，其中16项为RCT，2项为非随机对照研究。与对照组相比，合并估计值有利于干预条件：击球速度（g?=?0.95）、短跑表现（g?=??0.58）、CMJ（g?=?0.73）、敏捷性时间（g?=??0.89）和发球准确性（g?=?0.47）。落点准确性未观察到显著合并效应（g?=??0.41）。对于短跑表现，10米短跑的合并估计值有利于干预条件，但20米短跑则不然。GRADE证据确定性：击球速度和短跑表现为低，落点准确性、发球准确性、CMJ和敏捷性时间为极低。结论 低确定性证据表明，当将纳入的干预措施综合考量时，对击球速度和短距离短跑表现有有利的合并效应。尽管CMJ、敏捷性时间和发球准确性的合并分析支持干预条件，但这些结局的证据确定性极低，且准确性相关结局仍不一致。这些合并发现不能确定任何特定训练模式的有效性。需要进一步进行严格设计且报告充分的随机对照试验，并纳入长期随访。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
网球是一项高强度、间歇性运动，要求运动员反复进行加速、减速、变向和击球动作。比赛分析证据表明，变向动作在职业网球比赛中频繁发生，凸显了神经肌肉素质对网球表现的重要性。这些需求需要高水平的速度、爆发力、敏捷性和专项技术控制，而身体素质被认为是比赛表现和竞技水平的重要决定因素。发球和进攻性击球时的更高击球速度也被视为网球专项表现的重要特征。因此，确定有效的训练策略以改善身体素质和网球专项表现一直是网球研究的重点。尽管已有越来越多的系统综述和荟萃分析，但仍存在若干重要局限性。首先，既往综述常使用宽泛的结局分类，对峰值发球速度、平均发球速度和底线击球速度的区分有限。其次，既往综述常纳入混合性别样本或年龄跨度较大的参与者。性别在力量、肌肉特征和神经肌肉适应方面的差异，以及青少年运动员在成熟度方面的差异，可能影响训练反应。青少年和年轻成年男性运动员在成熟状态、力量基础和运动稳定性控制方面也可能不同。因此，将这些群体合并分析可能使合并估计值的解释复杂化。专门针对男性网球运动员（尤其是青少年和年轻成年人）的证据仍然有限。近期一项系统综述和荟萃分析虽然综合了网球运动员的神经肌肉训练（NMT）干预，但关于男性运动员的证据以及特定网球表现结局的解释仍存在不确定性。准确性相关证据仍不明确，因为现有研究主要关注击球速度和身体素质相关结局，且尚不确定准确性变化是否伴随速度改善。发球准确性和落点准确性也未被一致地分开检验。针对这些局限性，本综述旨在综合男性网球运动员（尤其是青少年和年轻成年人）的NMT相关证据。它并非取代既往更广泛的综述，而是通过将人群限制为男性运动员，并分别检验击球速度亚型、10米和20米短跑表现、发球准确性、落点准确性、CMJ和敏捷性时间，来回答一个更具体的问题。近期网球专项训练研究和范围综述进一步支持将身体表现结局与网球专项准确性结局区分开。因此，本综述旨在阐明哪些领域显示出相对一致的发现，哪些仍不确定，同时在数据允许的情况下探索年龄相关的亚组模式。研究人员开展了这项研究，论文发表在《PLOS One》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用系统综述与荟萃分析方法，遵循PRISMA 2020声明和Cochrane手册方法学建议。检索策略覆盖PubMed、Web of Science、Scopus、Cochrane Library和Embase五个数据库，从建库至2026年1月1日。纳入标准为健康男性网球运动员的随机对照试验（RCT）或非RCT，干预措施为结构化NMT（包括抗阻、增强式、等长、飞轮、核心、药球、敏捷性、步法、功能性及多组分训练），对照组为常规训练或替代训练。结局包括击球速度、落点准确性、发球准确性、短跑表现、CMJ和敏捷性时间。偏倚风险使用RoB 2（RCT）和ROBINS-I（非随机研究）评估，证据确定性使用GRADE框架，效应量采用Hedges' g的随机效应模型。亚组分析按结局亚型和年龄组进行，敏感性分析采用留一法、固定效应与随机效应比较及排除非随机研究。发表偏倚通过漏斗图、Egger检验和Begg检验评估，必要时使用修剪与填充法。样本来自18项研究共670名参与者，主要来自青少年网球运动员队列，部分涉及年轻成年人。
**研究结果**
**3.1 研究选择**
通过数据库检索共识别1,325条记录，去除重复后筛选509篇，排除462篇，对47篇全文进行资格评估，5篇无法获取，其余42篇中另通过其他方法识别8篇。最终纳入18项研究。
**3.2 研究特征**
纳入18项研究，共670名参与者，其中16项为RCT，2项为非随机对照研究。样本量12至100人，人群主要为青少年网球运动员，部分涉及年轻成年人。平均年龄范围9.6至26.9岁，干预时长6至12周，频率通常每周2-3次。干预方案异质性高，包括抗阻与等长力量训练、增强式与爆发力训练、飞轮训练、核心与药球训练、敏捷性与步法训练、功能性训练及多组分方案。预先指定的结局涵盖击球速度、落点准确性、发球准确性、短跑表现、CMJ和敏捷性时间。
**3.3 偏倚风险结果**
采用RoB 2评估RCT，16项中2项（12.5%）为低偏倚风险，14项（87.5%）存在一些担忧，主要来自随机化过程（D1，75.0%）、偏离预期干预（D2，62.5%）和报告结果选择（D5，56.3%）。缺失结局数据（D3）和结局测量（D4）多为低风险（87.5%）。两项非随机研究使用ROBINS-I评估，总体为中等偏倚风险，主要源于混杂偏倚。
**3.4 总体效应**
与对照组相比，合并效应有利于干预条件：击球速度（k=12，N=369；Hedges' g=0.95，95% CI 0.68至1.22，p<0.001，I2=23%），短跑表现（k=10，N=260；g=-0.58，95% CI -0.87至-0.28，p=0.0001，I2=19%），CMJ（k=10，N=214；g=0.73，95% CI 0.34至1.13，p=0.0003，I2=38%），敏捷性时间（k=11，N=272；g=-0.89，95% CI -1.22至-0.56，p<0.001，I2=32%），发球准确性（k=5，N=141；g=0.47，95% CI 0.11至0.84，p=0.01，I2=13%）。落点准确性无显著合并效应（k=4，N=77；g=-0.41，95% CI -0.92至0.11，p=0.12，I2=1%）。
**3.5 额外分析**
**3.5.1 击球速度与短跑表现的亚组分析**
击球速度亚组分析显示，所有亚组均有利于干预：峰值发球速度（k=4，N=152；g=1.00，95% CI 0.66至1.35，p<0.001，I2=44%），平均发球速度（k=6，N=173；g=0.93，95% CI 0.60至1.26，p<0.001，I2=30%），底线击球速度（k=2，N=44；g=1.05，95% CI 0.33至1.78，p=0.004，I2=40%），亚组间差异不显著（p=0.93）。短跑表现方面，10米短跑有显著合并效应（k=6，N=146；g=-0.70，95% CI -1.04至-0.35，p<0.001，I2=0%），20米短跑无显著效应（k=4，N=114；g=-0.39，95% CI -0.94至0.16，p=0.16，I2=47%），亚组间差异不显著（p=0.36）。
**3.5.2 基于均值差（MD）的10米和20米短跑时间单独分析**
使用原始单位MD分析显示，10米短跑时间显著减少（k=6，N=146；MD=-0.10秒，95% CI -0.17至-0.03，p=0.004，I2=47%），20米短跑时间也显著减少（k=4，N=114；MD=-0.08秒，95% CI -0.15至-0.01，p=0.03，I2=20%），这与SMD亚组分析中20米不显著的结果不同。
**3.6 按年龄组的亚组分析**
击球速度方面，青少年组（9-17岁）有显著合并效应（k=8，N=185；g=0.72，95% CI 0.41至1.03，p<0.001，I2=0%），年轻成年组（18-30岁）也有显著效应（k=4，N=184；g=1.25，95% CI 0.93至1.58，p<0.001，I2=0%），亚组间差异显著（p=0.02，I2=81.3%）。敏捷性时间方面，青少年组（k=7，N=160；g=-0.88，95% CI -1.40至-0.36，p=0.001，I2=51%）和年轻成年组（k=4，N=112；g=-0.97，95% CI -1.38至-0.57，p<0.001，I2=0%）均有显著效应，但亚组间差异不显著（p=0.78）。
**3.7 敏感性分析**
留一法、固定效应与随机效应模型比较以及排除非随机研究后，各结局合并估计值方向基本一致，但发球准确性在排除非随机研究后不再显著（p>0.05）。排除Fernandez-Fernandez等（2015）CMJ比较后，结果仍显著（g=0.63）。
**3.8 发表偏倚评估**
击球速度（Egger p=0.407；Begg p=0.493）和短跑表现（Egger p=0.284；Begg p=0.367）无明确小研究效应证据。CMJ（Egger p=0.004；Begg p=0.003）和敏捷性时间（Egger p=0.013；Begg p=0.010）显示潜在漏斗图不对称，修剪与填充后CMJ调整至g=0.41，敏捷性时间调整至g=-0.71，方向不变。
**3.9 证据确定性（GRADE）**
击球速度和短跑表现为低确定性，落点准确性、发球准确性、CMJ和敏捷性时间为极低确定性。主要降级原因为偏倚风险、不精确性及发表偏倚。
**讨论与结论**
**研究结论（翻译自原文Conclusion部分）**
总之，当将纳入的干预措施综合考量时，合并估计值有利于青少年和年轻成年男性网球运动员的击球速度和短距离短跑表现，但这些结局的证据确定性为低。CMJ、敏捷性时间和发球准确性的合并估计值也支持干预条件，但这些结局的证据确定性为极低，且准确性相关发现仍不一致。这些合并发现不能确定任何特定训练模式的有效性。鉴于证据确定性主要为低或极低，这些发现应谨慎解释，并需在设计良好的随机试验中加以确认。
