摘要：在Web of Science核心合集数据库中按照“Sport Science”学科分类进行检索，时间范围为2025年1-6月，共获得体育科学领域6,105篇英文文献。
一、全球体育领域研究趋势分析
在Web of Science核心合集数据库中按照“Sport Science”学科分类进行检索，时间范围为2025年1-6月，共获得体育科学领域6,105篇英文文献。
在6,105篇英文文献中，发文量排名前五的国家/地区分别为：美国（2,334篇）、英国（599篇）、加拿大（569篇）、澳大利亚（536篇）、中国（516篇）。在基金项目方面，对体育领域研究资助排名前五的基金/机构分别为：美国卫生与公众服务部（169篇）、美国国立卫生研究院（164篇）、加拿大自然科学与工程研究理事会（79篇）、中国国家自然科学基金（75篇）、日本文部科学省（74篇）。刊载文章量排名前10的期刊及发文数量如表1所示。
表 1 发文量前10的期刊及发文数量
发文量排名前10的机构及其发文量和主要研究方向（体育领域）见表2。其中，国内机构中，上海体育大学与北京体育大学发文数量分别为69篇和54篇，位列第17和第32。上海体育大学被引量最高的论文为《成人握力国际标准：对来自69个国家和地区的240万20至100岁以上成年人的数据进行系统综述》（International norms for adult handgrip strength: A systematic review of data on 2.4 million adults aged 20 to 100+years from 69 countries and regions），发表在《运动与健康科学：英文版》（JOURNAL OF SPORT AND HEALTH SCIENCE）上，被引11次，第一作者隶属于南澳大利亚大学，上海体育大学为参与作者。北京体育大学被引量最高的论文为《改善帕金森病成人运动症状的最佳剂量和运动类型：一项网络元分析》（Optimal dose and type of exercise to improve motor symptoms in adults with Parkinson's disease: A network meta-analysis），发表在《运动科学与医学杂志》（JOURNAL OF SCIENCE AND MEDICINE IN SPORT）上，被引4次，第一作者隶属于湖南大学，北京体育大学为参与作者。国外机构中，俄亥俄大学联盟发文最多，为134篇，被引量最高的论文为《演化控制混沌连续体：第一部分-翻译知识以增强球场康复》（Evolving the Control-Chaos Continuum: Part 1-Translating Knowledge to Enhance On-Pitch Rehabilitation），发表在《骨科与运动物理治疗杂志》（JOURNAL OF ORTHOPAEDIC & SPORTS PHYSICAL THERAPY），被引5次。
二、全球体育科学研究热点及趋势分析
6,105篇文献共涉及24个学科类别，其中，体育科学，骨科，酒店、休闲、体育和旅游，康复医学，手术，心理学，神经科学等学科涉及较多。对论文主题进行分析，利用VOSviewer可视化工具进行共现分析得出共现网络图（见图1）。可见，2025年上半年全球体育领域研究热点主要包括：体能表现、力量训练、体育项目、生物力学、损伤修复、骨科等主题。
图 1 论文主题共现网络图
基于Incites 和ESI高影响力论文分析及最新研究进展，国际体育科学研究呈现出以下四大核心趋势：
（一）体质健康与肥胖防控：从全球监测到数字干预的精准化研究
全球肥胖问题推动该领域从流行病学描述转向精准干预。新加坡国立大学Ng Marie团队构建1990-2021年204个国家和地区肥胖数据库并预测2050年趋势，为全球策略提供依据。研究前沿如虚拟现实智能运动干预系统，通过随机对照试验证实其减脂与认知改善效果。未来将聚焦AI肥胖风险预测模型、人群精准数字化干预，及运动-肠道菌群-脑健康关联，推动防控从被动治疗转向主动预防。
（二）体能训练创新：人机协同的技术赋能体系
体能训练正从“经验指导”转向“数据驱动”。美国Olsen团队综述可穿戴传感器在运动医学的应用，国家体育总局将“智能运动装备”列为重点，如关节疾病多模态智能诊断系统提升诊断与训练调整精度。前沿趋势为虚拟教练精准矫正动作、数字孪生模拟训练效果、物联网监测团队训练，形成“预防-监测-干预”闭环，模糊训练与康复界限。
（三）运动医学与临床治疗：从机制研究到精准干预的转化突破
该领域聚焦“机制-靶点-转化”全链条创新。加州大学Berrigan团队明确富血小板血浆治疗膝骨关节炎的剂量效应。乔玉成团队揭示运动对衰老的表观调控机制，相关成果通过智能诊疗系统转化。未来将探索慢性病分子分型运动干预、再生医学与运动康复融合，及特殊人群处方优化，AI 运动处方平台已展现临床价值。
（四）智能模型应用：大语言模型在体育科学中的潜力与挑战
大语言模型成为体育科学新工具。美国Nwachukwu团队指出当前模型在肌肉骨骼治疗建议中存在误差；布朗大学Woo团队证实检索增强生成可提升模型准确度39.7%，GPT-4达95%。前沿如运动处方辅助决策平台整合多源数据，缩短医生决策时间。但仍面临专业数据壁垒、模型解释性不足、部署成本高的挑战。未来需开发体育专用微调算法、构建多模态知识图谱，推动模型从辅助工具转向决策伙伴。
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来源：京津冀消息通
