1樓：Sirius煜
Meta 分析已經在競技體育中被廣泛使用。
在Pubmed裡頭搜meta analysis和performance sport，能得到2000多條結果。
而用meta analysis和運動員訓練放在一起搜，也能搜出1400+結果
運動訓練的效應，和醫學中的的療效、藥物的藥效研究思路是很類似的。而運動員所面對的環境只會比醫學中的更加複雜，單一研究的變數控制也很難擺脫專項特徵、個人技術、訓練水平、環境、運動員型別、教練員指導、運動表現輔助團隊構成等等的約束，如果不進行統一的證據篩選，則很難最終得到教練員可信的答案。
但是meta分析和系統性綜述也不是分析的終點。因為現有的證據還不能完全揭開運動訓練、體育比賽和運動員表現之間的內部聯絡。
為什麼同樣的訓練用在不同的運動員身上效果不同？
為什麼相似的運動員對同乙個訓練的適應不一樣？
為什麼訓練水平好的運動員比賽成績可能會不如訓練水平不好的運動員？
為什麼同乙個教練帶兩個底子類似的運動員十年，乙個運動員運動水平好，乙個運動員成績始終不如意？
為什麼有的運動員只需要輕量的訓練刺激就能達到良好的適應？有的則需要大量的訓練刺激？
為什麼有的運動員能承受超大量的訓練負荷而不受傷，而有的運動員只要負荷加多一點就變成」玻璃人「。
有的人的答案很輕挑：天賦。
那麼問題來了，是什麼天賦？是基因嗎？那天賦又是基因中的什麼資訊？是體質嗎？那又是哪些身體因素？
而現在的運動科學發展，離解決這些問題，可能還需要很長，很長的時間。
隨著人工智慧、機器學習的興起，這些工具也可能會取代meta分析或者系統性綜述，為運動科學，尤其是競技體育科學的發展增添力量。
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