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  1. 1

    Real-time performance prediction in long-distance trail running: a practical model based on terrain difficulty and pacing variability (Echtzeit-Leistungsprognose beim Langstrecken-Trailrunning: ein praktisches Modell auf Basis der Geländeschwierigkeit und der Variabilität des Tempos)

    Gutiérrez, H., Piedrafita, E., Bascuas, P. J., Arbonés, I., Berzosa, C., Bataller-Cervero, A. V.
    Veröffentlicht in Sports (2025)
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  2. 2

    Training load, mileage, and perceived exertion as a predictive model of injury and illness in women`s soccer (Trainingsbelastung, Laufleistung und empfundene Anstrengung als Vorhersagemodell für Verletzungen und Erkrankungen im Frauenfußball)

    Franks, C., Yockey, A., Bosley, N., Myers, T., Armstrong, K., Valliant, M., Wade, C.
    Veröffentlicht in Sports (2025)
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  3. 3

    Identifying risk patterns for sudden cardiac death in athletes: a clustering and principal component analysis approach (Identifizierung von Risikomustern für den plötzlichen Herztod bei Sportlern: Ein Ansatz mit Clustering und Hauptkomponentenanalyse)

    Sgarro, G. A., Vasco, P., Santoro, D., Grilli, L., Giglio, M., Brunetti, N. D., Traetta, L., Cibelli, G., Valenzano, A. A.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2026)
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  4. 4

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Sportwissenschaft

    D. Memmert
    Veröffentlicht 2025
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  5. 5

    Reliability and validity of velocity measures and regression methods to predict maximal strength ability in the back-squat using a novel linear position transducer (Zuverlässigkeit und Validität von Geschwindigkeitsmessungen und Regressionsmethoden zur Vorhersage der maximalen Kraftfähigkeit beim Kniebeugen unter Verwendung eines neuartigen linearen Positionsgebers)

    Kilgallon, J., Cushion, E., Joffe S., Tallent, J.
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  6. 6

    Detecting muscle strain in professional football players through plasma myoglobin levels (Erkennung von Muskelbelastungen bei Profifußballern anhand des Myoglobinspiegels im Plasma)

    Saita, Y., Yamamoto, N., Fukushima, Y., Izawa, H., Idadate, D., Harada, K., Ohyama, T., Inoue, J., Ishijima, M.
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  7. 7

    Energetic parameters of rowing performance: Will the distance change in the 2028 Los Angeles Olympic Games matter? (Energetische Parameter der Ruderleistung: Wird die Änderung der Distanz bei den Olympischen Spielen 2028 in Los Angeles eine Rolle spielen?)

    Boillet, A., Messonnier, L. A., Cohen, C.
    Veröffentlicht in Medicine & Science in Sports & Exercise (2025)
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  8. 8

    Acute to chronic workload ratio (ACWR) for predicting sports injury risk: a systematic review and meta-analysis (Verhältnis von akuter zu chronischer Arbeitsbelastung (ACWR) zur Vorhersage des Risikos von Sportverletzungen: eine systematische Überprüfung und Metaanalyse)

    Qin, W., Li, R., Chen, L.
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  9. 9

    From body to combat: Physical characterization of fencers according to their weapon (Vom Körper zum Kampf: Körperliche Charakterisierung von Fechtern anhand ihrer Waffe)

    Roa, J. E., Arias, N. D., Gaviria, J., Orejuela, D. F., Rojas-Padilla, I. C.
    Veröffentlicht in SportMont (2025)
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  10. 10

    Integrating multimodal AI technologies for sports injury prediction and rehabilitation: Systematic review (Integration multimodaler KI-Technologien zur Vorhersage von Sportverletzungen und zur Rehabilitation: Systematischer Überblick)

    Wang, P., Wang, A., Wang, S.
    Veröffentlicht in Journal of Human Sport & Exercise (2026)
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  11. 11

    Individual load-velocity measures are associated with 2,000-m rowing ergometer performance in German national rowers (Individuelle Belastungs-Geschwindigkeits-Messungen stehen in Zusammenhang mit der Leistung auf dem 2.000-Meter-Ruderergometer bei deutschen Nationalruderern)

    Jacobs, M. W., Schumann, M.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  12. 12

    Critical-speed modeling using familiar performance tests can accurately predict 1500-m rowing-ergometer performance capability (Die Modellierung der kritischen Geschwindigkeit anhand bekannter Leistungstests kann die Leistungsfähigkeit auf dem 1500-m-Ruderergometer genau vorhersagen)

    Astridge, D. J., Bartam, J. C., Peeling, P., Goods, P. S. R., Girard, O., Binnie, M. J.
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  13. 13

    How strong is strong enough? Assessing when physical performance tests cease to be predictive of sprint performance in trained football players (Wie stark ist stark genug? Bewertung, wann körperliche Leistungstests keine Prognose mehr über die Sprintleistung trainierter Fußballspieler zulassen)

    Vial, S., Scanlan, M., Beranek, P., Kadlec, D., Barley, O. R., Cochrane Wilkie, J.
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  14. 14

    Global positioning system-derived metrics and machine learning models for injury prediction in professional rugby union players (Aus dem Global Positioning System abgeleitete Messgrößen und maschinelle Lernmodelle zur Vorhersage von Verletzungen bei professionellen Rugby-Union-Spielern)

    Ren, X., Boisbluche, S., Philippe, K., Demy, M., Äyrämö, S., Rautiainen, I., Ding, S., Prioux, J.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2025)
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  15. 15

    Eccentric external and internal rotation peak torque ratios predict shoulder injuries with national judokas; a prospective cohort study (Exzentrische externe und interne Rotationsspitzendrehmomentverhältnisse sagen Schulterverletzungen bei nationalen Judokas voraus; eine prospektive Kohortenstudie)

    Darbandi, S. M., Sebyani, M., Behpour, S., Behm, D. G., Hosseinzadeh, M.
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  16. 16

    Exploring injury profiles in professional football: evidence from a five-year study and the role of the functional movement screen (Untersuchung von Verletzungsprofilen im Profifußball: Erkenntnisse aus einer Fünfjahresstudie und die Rolle des Functional Movement Screen)

    Bayrak, A.
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  17. 17

    Re-examining the reliability and validity of 30-15IFT for VO2max prediction in male collegiate soccer players: a pilot study (Überprüfung der Reliabilität und Validität von 30-15IFT für die VO2max-Vorhersage bei männlichen College-Fußballspielern: eine Pilotstudie)

    Cheng, R., Lin, W., Song, L., Pan, J., Wang, N., Li, X.
    Veröffentlicht in Frontiers in Physiology (2025)
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  18. 18

    Predicting future performance in powerlifting: A machine learning approach (Vorhersage der zukünftigen Leistung im Kraftdreikampf: Ein Ansatz des maschinellen Lernens)

    Ferrari, L., Bochicchio, G., Bottari, A., Lucertini, F., Pogliaghi, S.
    Veröffentlicht in Sports Medicine - Open (2025)
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  19. 19

    The effectiveness of a functional movement screen as a tool to predict cervical and trunk injuries in male university American football players: A prospective study (Die Effektivität eines Functional Movement Screens als Instrument zur Bezifferung der Erwartbarkeit von Hals- und Rumpfverletzungen bei männlichen Spielern einer American-Football-Universitätsmannschaft: eine prospektive Studie)

    Takito, M., Nagai-Tanima, M., Aoyama, T.
    Veröffentlicht in Sports Orthopaedics and Traumatology (2025)
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  20. 20

    Predicting sports injuries in college soccer players: Insights from physical characteristics, fatigue, and performance trends (Sportverletzungen bei College-Fußballern: Prognostizierbarkeit durch die Betrachtung des Zusammenspiels von körperlichen Eigenschaften, Erschöpfung und Leistungstrends)

    Yoshida, N., Koido, M., Kobayashi, T., Nakamura, M., Dohi, M., Waki, H., Mashimo, S., Kato, H.
    Veröffentlicht in Sports Orthopaedics and Traumatology (2025)
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