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Machine Learning-Guided Training for Elite Athletes (MLGT) (MLGT)

27 giugno 2026 aggiornato da: Dr. Arefayne Mesfen Dessye, Debre Berhan University

A Machine Learning-Guided Training Approach to Reduce Injuries and Enhance Performance in Elite Athletes: A Prospective Cohort Evaluation

Plaintext The purpose of this study is to evaluate whether a personalized training protocol driven by machine learning can successfully reduce time-loss sports injuries and enhance athletic performance in elite athletes.

During a 9-month competitive sports season, a group of elite athletes was divided into two training

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

This study evaluated the efficacy of an adaptive, machine learning-driven training protocol compared to traditional athletic preparation over a full 9-month competitive sports season. The primary objective was to determine if a dynamic, technology-led approach to training load management could minimize time-loss injuries while concurrently optimizing athletic performance markers.

Participants were elite athletes randomly allocated into two parallel groups:

  1. The Experimental Group, which underwent training regimens dynamically adjusted using a machine learning algorithm that analyzed individual biomechanical data and historical workload parameters to optimize training volume and intensity.
  2. The Control Group, which followed standard, predetermined high-performance athletic training protocols typical for competitive season preparation.

Throughout the 9-month intervention period, daily tracking was maintained by technical and coaching staff. Data collection focused on the incidence, severity, and duration of all time-loss sports injuries. Concurrently, sport-specific performance parameters were periodically assessed to evaluate physical conditioning and competitive readiness. Statistical analyses were subsequently conducted to compare cumulative injury rates, total days lost to injury, and net performance adaptations between the two cohorts.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Effettivo)

120

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

    • Shewa
      • Debre Berhan, Shewa, Etiopia, 445
        • Dr. Arefayne
      • Debre Berhan, Shewa, Etiopia, 445
        • M Dessye

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto

Accetta volontari sani

Descrizione

Inclusion Criteria:

  1. Must be a competitive, elite-level or sub-elite track and field athlete specializing in short-to-mid distance running events.
  2. Aged between 18 and 35 years old.
  3. Actively participating in structured athletic training programs for at least 2 years prior to enrollment.
  4. Free from any acute musculoskeletal injuries or medical conditions that prevent full participation in high-intensity training protocols.
  5. Capable and willing to provide written informed consent to participate in the study.

Exclusion Criteria: 1. Current or recent (within the past 3 months) major lower-limb injury or surgery that restricts maximal sprint or aerobic performance.

2. Concurrent use of performance-enhancing drugs or medications that influence metabolic or cardiovascular responses.

3. Inability to maintain consistent participation in the designated training protocols due to scheduling conflicts or travel.

4. Any underlying cardiovascular, respiratory, or systemic condition that creates a health risk during exhaustive exercise testing.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Scopo principale: Prevenzione
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Comparatore attivo: Control Cohort
Elite adolescent sprinters who followed standard, predetermined high-performance athletic training protocols typical for competitive season preparation. This group received structured training volume and intensity matching standard athletic coaching guidelines, without any machine learning interventions or adaptive workload adjustments.
A personalized, data-driven training intervention where athletic workloads are dynamically adjusted based on predictive modeling. The protocol continuously tracks individual physiological markers, biomechanical data, and workload history to optimize training volume and intensity. This adaptive approach aims to maximize performance gains while minimizing the risk of overtraining and injury during the competitive season.
Sperimentale: Algorithmic Cohort
Elite adolescent sprinters who received a personalized training protocol dynamically optimized by a machine learning algorithm. The framework evaluated individual biomechanical variables, morning heart rate variability (HRV), sleep quality, and physiological fatigue metrics to adjust training volume and intensity.
A personalized, data-driven training intervention where athletic workloads are dynamically adjusted based on predictive modeling. The protocol continuously tracks individual physiological markers, biomechanical data, and workload history to optimize training volume and intensity. This adaptive approach aims to maximize performance gains while minimizing the risk of overtraining and injury during the competitive season.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Changes in Sprint Performance Time
Lasso di tempo: 12 weeks
Sprint performance will be assessed using electronic timing gates to record running times over a specific distance from a stationary start. Lower times indicate improved sprint performance. Measurements will be taken at baseline and at the conclusion of the training intervention period to evaluate the impact of the workload protocols.
12 weeks

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Investigatori

  • Investigatore principale: Dr. Arefayne M Dessye, PhD, Debre Berhan Univeristy

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 gennaio 2023

Completamento primario (Effettivo)

30 settembre 2023

Completamento dello studio (Effettivo)

30 settembre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

27 giugno 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

27 giugno 2026

Primo Inserito (Effettivo)

6 luglio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

6 luglio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 giugno 2026

Ultimo verificato

1 giugno 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • DBU-SS-2023-008
  • IRB#DBU-SS-2023-008 (Identificatore di registro: ClinicalTrials.gov)

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Descrizione del piano IPD

Individual participant data (IPD) will not be shared publicly to maintain the confidentiality of the elite athletes involved and to protect proprietary training protocols. Aggregated study results and statistical analyses will be available through academic publication.

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

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