ELİT SPORCULARDA FİZYOLOJİ

Basketbolda Yetenek Seçimi: Antropometrik, Fizyolojik ve Fiziksel Performans Faktörlerinin Sistematik İnceleme ve Meta-Analizi

18 Çalışmanın Kantitatif Sentezi

SUNAN

Doç. Dr. İzzet İNCE

Original Publication

Han, M., Gómez-Ruano, M.-A., Calvo, A. L., & Calvo, J. L. (2023).
"Basketball talent identification: a systematic review and meta-analysis of the anthropometric, physiological and physical performance factors."
Frontiers in Sports and Active Living, 5, 1264872.
DOI: 10.3389/fspor.2023.1264872

Bölüm I: Giriş

Basketbolda Yetenek Belirleme ve Geliştirme

🏀 Yetenek Belirleme (TID) ve Geliştirme (TDE)

Elit spor başarısı için TID ve TDE kritik süreçlerdir (Abbott & Collins, 2002; Vaeyens et al., 2008). Yeteneğin iki boyutu:

Fenomenolojik yaklaşım: Doğuştan gelen, eğitilmemiş, kendiliğinden ortaya çıkan yetenekler (aptitudes/talents) — ham materyal (Tranckle & Cushion, 2006)
Erken TID: Gençlik aşamasında başarıya katkı sağlar ancak erken dönemde desteklenen çocukların çoğunluğu yetişkinlikte elit sporcu olamamaktadır (Jiménez & Pain, 2008)
MDGT Modeli: Sporcunun yeteneğini, fiziksel performansını, ham formunu ve edindiği çabayı entegre eder (Baker et al., 2012)

Biyolojik bağlamda antropometri, fizyoloji ve fiziksel performans, scoutların oyuncularda aradığı en sezgisel göstergelerdir (Reeves & Roberts, 2020).

🏟️ Basketbolun Fiziksel Talepleri

Basketbol, aralıklı (intermittent) ve yüksek yoğunluklu bir spordur. Optimal performans, teknik-taktik becerilerin karmaşık bir kombinasyonuyla elde edilir:

Antropometrik profil: Boy, kütle, vücut oranları — pozisyona göre büyük farklılıklar gösterir
Aerobik kapasite: Setler arası ve oyun içi toparlanma
Anaerobik kapasite: Sprint, sıçrama, hızlı yön değiştirme
Çeviklik ve sürat: Savunma kayma, fast-break, penetrasyon
Alt ekstremite gücü: Sıçrama yüksekliği, patlayıcı kuvvet

Farklı pozisyonlar farklı fiziksel profiller gerektirir: kısa oyuncular hızlı top taşıma, uzun ve güçlü oyuncular pota altı mücadele (Gryko et al., 2018; te Wierike et al., 2015).

Bölüm I: Giriş

Araştırmanın Amacı ve Hipotezleri

🔬 Mevcut Literatürdeki Sorunsal

Basketbolda seçim sürecinde çeşitli faktörlerin nasıl etkili olduğuna dair bir fikir birliği olsa da, farklı faktörlerin geçerliliği ve önem sıralaması üzerine entegre bir meta-analitik sentez eksiktir. Farklı çalışmalarda farklı yaş grupları, cinsiyetler ve düzeyler incelenmekte; sonuçlar birbiriyle çelişebilmektedir.

12,780

Taranan Makale

18

Dahil Edilen Çalışma

U12+

Hedef Popülasyon

8

Değişken Meta-Analizi

🎯 Araştırmanın Ana Amacı

Basketbolda fiziksel yeteneği en iyi ayırt eden antropometrik, fizyolojik ve fiziksel performans ölçütlerini sistematik inceleme ve meta-analiz yöntemiyle belirlemek.

Antropometri

Boy, vücut kütlesi — pozisyonel farklılıklar

Fizyoloji

VO₂max, Yo-Yo testi — aerobik/anaerobik kapasite

Fiziksel Performans

T-testi, 20m sprint, CMJ, SJ — motorik beceriler

Bölüm II: Yöntem

PRISMA Tarama Stratejisi ve Veri Tabanları

🔍 Tarama Protokolü

Çalışma PRISMA 2020 kılavuzlarına (Page et al., 2021) uygun olarak yürütülmüştür.

1

Veritabanları: Web of Science, PubMed, SPORTDiscus, Scopus

2

Arama terimleri: "basketball/basketballers" AND "talent/talented" AND "identification" AND "anthropometric" AND "physiology" AND "physical performance"

3

Tarama dönemi: Mart 2020 ve Haziran 2022

4

Ek tarama: Referans listelerinin manuel taranması

✅ Dahil Etme / Hariç Tutma Kriterleri (PICOS)

P

Popülasyon: U12 ve üzeri yaş grubu basketbol oyuncuları

I

Müdahale: Yerel/bölgesel düzey, cinsiyet ve atletik seviye

C

Karşılaştırma: Bireysel/kolektif rekabet performansı ile fiziksel parametreler arası ilişki

O

Sonuçlar: Düzey (bireysel/kolektif) ve ortam (farklı ülkeler) göstergeleri

S

Çalışma tasarımı: Herhangi bir sınırlama yok

Hariç tutulan: RAE, maturasyon, psikolojik parametreler, liderlik, engelli oyuncular, korelasyon verisi (SE), editöryal, mektup, konferans bildirisi.

Bölüm II: Yöntem

PRISMA Akış Diyagramı

Bölüm II: Yöntem

Çalışma Kalite Değerlendirmesi (Tablo 1)

McMaster Critical Review Form ile 16 madde üzerinden değerlendirilmiştir. 1 = karşılandı, 0 = karşılanmadı

Yazar	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	14	15	16	TS	%	MQ
Arede et al. (28)	1	1	1	1	1	0	1	1	1	1	1	0	1	1	1	12	75%	G
Attene et al. (29)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	0	1	1	13	81%	G
Guimarães et al. (41)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	15	94%	VG
Fort-Vanmeerhaeghe et al. (30)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	1	14	88%	G
Vernillo et al. (42)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	15	94%	VG
Gryko et al. (31)	1	1	1	1	1	0	1	1	1	1	1	1	1	1	1	13	81%	G
Pojskic et al. (43)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	0	1	13	81%	G
Bouteraa et al. (44)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	15	94%	VG
Pino-Ortega et al. (45)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	15	94%	VG
Ivanović et al. (46)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	14	88%	VG
Torres-Unda et al. (25)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	15	94%	VG
Masanovic et al. (32)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	14	88%	VG
Rinaldo et al. (24)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	14	88%	VG
Nikolaidis P. et al. (33)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	15	94%	VG
Nikolaidis et al. (47)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	0	1	13	81%	G
Ramos SA et al. (34)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	1	1	1	14	88%	VG
Ramos S et al. (35)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	1	0	1	13	81%	G
te Wierike et al. (36)	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	14	88%	VG

TS = Toplam Puan; MQ = Metodolojik Kalite; VG = Çok İyi (14-16); G = İyi (12-13)

Bölüm II: Yöntem

İstatistiksel Analiz Yol Haritası

Bölüm III: Bulgular

Veri Korelasyonu ve Varyabilite (Tablo 2 & 3)

📊 Tablo 2: Pearson Korelasyonu (Seçili)

Değişken	Yaş	Pozisyon	Farklı Düzey
Boy	.829**	.632**	.801**
Vücut Kütlesi	.803**	.604**	.776**
Yo-Yo Test	.b	.b	.966**
VO₂max	0.778	.b	1.000**
SJ	0.175	−0.962	0.993
CMJ	.613*	−0.455	.933**
20m Sprint	−.767**	0.964	.842**
T-Test	−0.406	0.933	.999*

** p < 0.01; * p < 0.05; .b = sabit değişken nedeniyle hesaplanamadı

📈 Tablo 3: Tek Yönlü ANOVA (Gruplar Arası)

Değişken	SS	df	MS	F	p
Boy (gruplar arası)	922.05	2	461.03	6.005	0.01
Boy (grup içi)	1382.01	18	76.78
Vücut Kütlesi (gruplar arası)	1565.11	2	782.56	5.272	0.016
V. Kütlesi (grup içi)	2672.10	18	148.45
CMJ (gruplar arası)	42.08	2	21.04	1.309	0.317
CMJ (grup içi)	144.69	9	16.08

Boy ve vücut kütlesi pozisyon bazında anlamlı farklılık gösterirken (p < 0.05), CMJ pozisyonlar arası farklı değildir.

Bölüm III: Bulgular

Antropometrik Faktörlerin Meta-Analizi

📏 Boy (Height) — Elit vs Non-Elit

Toplam 11 çalışma (erkek ve kadın, farklı yaş grupları) dahil edilmiştir:

6.04

Hedges' g (MD)

Z = 3.53

p < 0.0004

%95 CI: [2.68 – 9.40]
Elit oyuncular anlamlı derecede daha uzundur
NBA verileri: şut ve pas performansı boy ile güçlü korelasyon (Zhang et al., 2018)

⚖️ Vücut Kütlesi (Body Mass) — Elit vs Non-Elit

Aynı 11 çalışma havuzundan analiz:

3.81

Hedges' g (MD)

Z = 2.12

p = 0.03

%95 CI: [0.28 – 7.33]
Daha ağır oyuncular pota altında etkili şut/ribaund avantajı
Ancak vücut kompozisyonu (yağ vs kas) ayrımı yapılmamış — sınırlılık

Pozisyonel Fark: Guard < Forward < Center sıralaması hem boy hem kütle için tutarlıdır. Örnek: U14 Gryko et al. — Guard: 169.4 cm, Forward: 182.6 cm, Center: 186.0 cm. Yetişkin: Guard: 186.7 cm, Forward: 193.9 cm, Center: 199.8 cm.

Bölüm III: Bulgular

Fizyolojik Parametrelerin Meta-Analizi

🏃 Yo-Yo Intermittent Recovery Test

Aralıklı dayanıklılık kapasitesi (n = 8 çalışma):

128.4 m

Ortalama Fark

Z = 3.01

p = 0.003

%95 CI: [44.91 – 211.89] m
I² = %78 (yüksek heterojenlik)
Elit oyuncular anlamlı derecede daha fazla mesafe kat etmiştir
Yo-Yo testi, oyunun fizyolojik taleplerine (hızlı yoğunluk değişimleri, kısa mesafe ivmelenmeleri) uyumludur (Attene et al., 2014)

🫁 VO₂max (Maksimal Oksijen Tüketimi)

Laboratuvar temelli aerobik kapasite (n = 2 çalışma):

1.09

Ortalama Fark

Z = 1.03

p = 0.30 (Anlamsız)

%95 CI: [−1.98 – 3.15]
I² = %66 (orta-yüksek heterojenlik)
VO₂max, elit ve non-elit grupları ayırt edememektedir
Genetik etkiler (Pollock et al., 2015) ve aerobik homojenlik (Pojskic et al., 2018) bu sonucu açıklayabilir

Bölüm III: Bulgular

Çeviklik ve Sürat Performansının Meta-Analizi

🔄 T-Testi (Çeviklik / Yön Değiştirme Hızı)

Küçük sahada çok yönlü hareketler (n = 3 çalışma):

−0.80 s

Ortalama Fark

Z = 9.09

p < 0.00001

%95 CI: [−0.97 – −0.63] s
I² = %0 — sıfır heterojenlik!
Tüm meta-analizdeki en güçlü ayırt edici faktör
Elit oyuncular T-testinde 0.80 saniye daha hızlı

⚡ 20 Metre Sprint (Doğrusal Sürat)

Patlayıcı hız yeteneği (n = 8 çalışma):

−0.14 s

Ortalama Fark

Z = 2.97

p = 0.003

%95 CI: [−0.24 – −0.05] s
I² = %82 (yüksek heterojenlik)
Elitler non-elitlerden 0.14 saniye daha hızlı
Fast-break ve savunma geçişlerinde kritik

Bölüm III: Bulgular

Sıçrama Performansının Meta-Analizi

Alt ekstremite patlayıcı gücü, şut açısı yaratma, ribaund, blok ve havada top kapma gibi basketbolun temel eylemlerinde belirleyicidir.

🦿 Countermovement Jump (CMJ)

Stretch-shortening cycle (SSC) etkinliği (n = 9 çalışma):

1.53 cm

Ortalama Fark

Z = 2.32

p = 0.02

%95 CI: [0.24 – 2.83] cm
I² = %34 (düşük-orta heterojenlik)
Elit grupta SSC etkinliği ve nöromüsküler koordinasyon daha yüksek

🦵 Squat Jump (SJ)

Saf konsantrik güç üretimi (n = 3 çalışma):

1.76 cm

Ortalama Fark

Z = 2.29

p = 0.02

%95 CI: [0.25 – 3.27] cm
I² = %0 (homojen sonuçlar)
Konsantrik güç, pota altı patlayıcılık için ayırt edici

Bölüm III: Bulgular

Meta-Analiz Sonuçları Özet Tablosu

Parametre	n	Ortalama Fark	%95 CI	Z	p	I²	Sonuç
Boy	11	6.04 cm	[2.68 – 9.40]	3.53	< 0.001	—	Anlamlı ✓
Vücut Kütlesi	11	3.81 kg	[0.28 – 7.33]	2.12	0.03	—	Anlamlı ✓
Yo-Yo Test	8	128.4 m	[44.91 – 211.89]	3.01	0.003	%78	Anlamlı ✓
VO₂max	2	1.09	[−1.98 – 3.15]	1.03	0.30	%66	Anlamsız ✗
T-Testi (Çeviklik)	3	−0.80 s	[−0.97 – −0.63]	9.09	< 0.00001	%0	Maksimal ✓✓
20m Sprint	8	−0.14 s	[−0.24 – −0.05]	2.97	0.003	%82	Anlamlı ✓
CMJ	9	1.53 cm	[0.24 – 2.83]	2.32	0.02	%34	Anlamlı ✓
SJ	3	1.76 cm	[0.25 – 3.27]	2.29	0.02	%0	Anlamlı ✓

Negatif işaretler (T-testi, 20m Sprint) elitlerin daha kısa sürede tamamladığını gösterir. T-testi tüm parametreler içinde en güçlü ayırt edici faktördür (Z = 9.09, I² = %0).

Bölüm III: Bulgular

Çalışmaların Özet Tablosu (Tablo 4 — Seçili)

Yazar	C	Yaş	Grup	Boy (cm)	Kütle (kg)	Yo-Yo (m)	SJ (cm)	CMJ (cm)	20m (s)	T-Test (s)
Guimarães (41)	E	U14	E	177.4±6.2	66.1±8.2	1097±412	26.3±5.1	29.3±7.2	3.3±0.2	9.2±0.4
			NE	163.1±10	52.8±10.7	715±323	25.1±6.2	30.0±5.8	3.7±0.3	10.0±0.6
Torres-Unda (25)	E	U13	E	180.6±6.9	70.3±13.7	—	—	46.8±6.1	3.02±0.27	—
			NE	168.8±9.9	57.3±8.7	—	—	33.4±7.2	3.28±0.35	—
Vernillo (42)	E	U14	E	168.6±10.9	59.8±14.9	1110±385	—	—	—	—
			NE	167.5±8.1	58.7±10.1	729±345	—	—	—	—
Ivanović (46)	E	U17-19	G	192.8±4.5	79.8±6.9	—	34.6±5.8	41.2±6.2	3.00±0.12	10.32±0.40
			F	201.5±3.1	90.9±9.9	—	33.5±5.7	39.2±5.9	3.05±0.18	10.48±0.71
			C	207.2±3.3	104.0±9.6	—	30.3±4.7	35.8±4.3	3.19±0.13	11.28±0.70
Pojskic (43)	E	Adult	—	185.4±6.7	78.7±10.4	—	—	—	3.14±0.09	10.48±0.41
Ramos SA (34)	E	U14	—	173.5±8.4	60.1±9.9	—	30.4±4.8	—	3.35±0.22	10.35±0.60
		U16	—	180.5±7.3	68.8±9.8	—	34.4±4.6	—	3.12±0.11	9.55±0.50
Nikolaidis (33)	E	U12	—	145.8±8.7	40.0±8.4	—	—	23.9±5.6	4.07±0.37	—
		U15	—	168.1±10	61.5±11.3	—	—	31.8±6.1	3.67±0.27	—
		U18	—	182.4±6.2	80.3±11.0	—	—	38.6±7.0	3.27±0.11	—

C = Cinsiyet/Düzey; E = Elit; NE = Non-Elit; G = Guard; F = Forward; C = Center. Tam tablo 18 çalışmayı kapsar.

Bölüm IV: Tartışma

Antropometrik Baskınlık ve Maturasyon Riski

🦒 "Sezgisel Seçim" (Intuitive Selection)

Boy ve vücut büyüklüğü, basketbolda yetenek belirlemenin en sezgisel ve etkili yoludur. 7 çalışma (n=7) elit ve non-elit oyuncuların boy ve kütlesinde anlamlı fark raporlamıştır.

NBA analizleri: boy ve kütle, şut ve pas performansıyla güçlü korelasyon (Zhang et al., 2018)
Antrenörler elit profilin "uzun boy" ile tanımlandığı sporcuları seçme eğilimindedir (Ramos et al., 2019)
Boy ve kütle düzeyler, yaş ve cinsiyet genelinde homojen sonuçlar göstermektedir

⚠️ Maturasyon Yanılgısı

Erken matüre olan sporcuların fiziksel irilikleri "yetenek" olarak algılanabilir:

Gryko (2021): U13'lerde düşük dayanıklılık — pubertal gelişim dayanıklılığı etkiler
Birçok erken desteklenen çocuk elit yetişkin sporcu olamamaktadır (Jiménez & Pain, 2008)
"Late bloomers" (geç gelişenler) sistemden dışlanma riski taşır

Çözüm: Biyolojik yaş ve PHV (Peak Height Velocity) tahminini seçim sürecine entegre edin!

Bölüm IV: Tartışma

Fizyolojik Spesifiklik ve Çevikliğin Rolü

🔍 Neden Yo-Yo > VO₂max?

Basketbol doğrusal ve sürekli koşu değildir; hızlanma, yavaşlama ve toparlanma döngülerinden oluşur:

Yo-Yo: Vücudun yoğunluğu hızla değiştirme yeteneğini ölçer → oyunun aralıklı yapısına uygun
Yo-Yo: Asist ve top çalma ile anlamlı korelasyon (Ramos et al., 2019)
VO₂max: Genetikten güçlü etkilenir (Pollock et al., 2015), maturasyon ile değişir
VO₂max: Pojskic (2018) — şut performansıyla korelasyonu yok; aerobik güç homojenliği varyansı azaltıyor

Sonuç: Aerobik/anaerobik kapasitenin non-lineer doğası nedeniyle puberte öncesi VO₂max değerleriyle seçim yapmak risklidir.

🔄 T-Testi: En Güçlü Ayırt Edici

Çeviklik, küçük sahada sık sık yön değiştirmeyi gerektiren basketbolda kritik beceridir:

Z = 9.09 ile tüm parametreler arasında en güçlü
I² = %0 — bulgular tüm çalışmalarda mükemmel tutarlılık
U14 yüksek sıralı takımlar, alt sıra takımlara göre belirgin daha çevik (Ramos et al., 2020)

Sıçrama: Hem CMJ hem SJ anlamlı — şut açısı yaratma, ribaund, havada top kapma. Olimpik düzey seçimi oyun görevleriyle doğrudan ilişkili fiziksel özelliklere dayanır (Nikolaidis et al., 2015).

Bölüm V: Sınırlılıklar ve Güçlü Yönler

Araştırmanın Güçlü Yönleri, Sınırlılıkları ve Gelecek Yönelimleri

💪 Güçlü Yönler

PRISMA 2020 kılavuzlarına tam uyum
4 büyük veritabanı + manuel referans taraması
18 çalışmanın McMaster kalite değerlendirmesi (11 VG, 7 G)
8 farklı değişken için meta-analiz
Heterojenlik ve duyarlılık analizleri
Pearson korelasyonu ve ANOVA ile veri doğrulama

📉 Sınırlılıklar

Perseptüel-kognitif beceriler dahil edilmemiş (laboratuvar tabanlı, sınırlı veri)
Taktiksel zeka ve psikolojik dayanıklılık değerlendirilmemiş
RAE (Relatif Yaş Etkisi) yeterince ayrıştırılamamış
Maturasyon etkisi fiziksel performans üzerindeki rolü dışlanmış
VO₂max için yalnızca 2 çalışma — düşük istatistiksel güç

🔮 Gelecek Yönelimleri

Maturasyon ve psikolojik faktörlerin entegre analizi
Farklı ülkelerin seçim kültürlerinin (okul vs kulüp) karşılaştırılması
Genetik arka plan farklılıklarının modüle edici etkisi
Boylamsal çalışmalarla uzun vadeli gelişim takibi
Reaktif çeviklik testleriyle T-testinin karşılaştırılması

Bölüm VI: Sonuçlar ve Pratik Uygulamalar

Genel Değerlendirme ve Öneriler

1

Antropometrik Öncelik: Boy ve vücut kütlesi, her seviyede ve her pozisyonda elit grubu ayırt eden en kararlı ve homojen faktörlerdir.

2

Çeviklik: T-testi, Z = 9.09 ile meta-analizin en güçlü ayırt edici performans parametresidir (I² = %0 mükemmel tutarlılık).

3

Fizyolojik Spesifiklik: Yo-Yo testi aralıklı dayanıklılığı ölçen geçerli bir yetenek kriteriyken, klasik VO₂max ayırt edici değildir.

4

Sıçrama Yeteneği: CMJ ve SJ performansları, alt ekstremite patlayıcı gücünün elit düzeye geçişteki rolünü teyit etmektedir.

5

Çok boyutlu yaklaşım: Tek ölçümle yargı hatası riski yüksek — fiziksel değişimler, doğuştan gelen koşullar ve öğrenilmiş spor faktörlerinin birleşimi uzun vadeli gelişim için daha uygundur.

🏋️ Antrenörler İçin Test Bataryası Önerisi

Veri Toplama

Boy, kulaç, kütle + T-testi + 20m sprint + Yo-Yo IR1 + CMJ/SJ

Maturasyon

Biyolojik yaş ve PHV tahminiyle fiziksel iriliği birlikte yorumlayın

Adalet

Gençlik federasyonu kurallarına fiziksel ölçümleri entegre edin

Kaynakça

Referanslar

1. Abbott A, Collins D. (2002). A theoretical and empirical analysis of a 'state of the art' talent identification model. High Abil Stud, 13(2):157–78.

2. Vaeyens R, et al. (2008). Talent identification and development programmes in sport. Sports Med, 38(9):703–14.

3. Bjørndal CT, Ronglan LT. (2021). Engaging with uncertainty in athlete development. Sport Educ Soc, 26(1):104–16.

4. Baker J, et al. (2012). Talent identification and development in sport. Int J Sports Sci Coach, 7(1):177–80.

5. Bonal J, et al. (2020). The talent development pathway for elite basketball players in China. Int J Environ Res Public Health, 17(14):5110.

7. Hoare DG, Warr CR. (2000). Talent identification and women's soccer. J Sports Sci, 18(9):751–8.

9. Tranckle P, Cushion CJ. (2006). Rethinking giftedness and talent in sport. Quest, 58(2):265–82.

13. Reeves MJ, Roberts SJ. (2020). A bioecological perspective on talent identification in junior-elite soccer. J Sports Sci, 38(11-12):1259–68.

14. Gryko K, et al. (2022). Does predicted age at PHV explain physical performance in U13–15 basketball female players? BMC Sports Sci Med Rehabil, 14(1):1–13.

17. Zhang S, et al. (2018). Clustering performances in the NBA. J Sports Sci, 36(22):2511–20.

23. Gryko K. (2021). Effect of maturity timing on physical performance in male Polish basketball players. Sci Rep, 11(1):22019.

24. Rinaldo N, et al. (2020). Effects of anthropometric growth and basketball experience. Int J Environ Res Public Health, 17(7):2196.

25. Torres-Unda J, et al. (2013). Anthropometric, physiological and maturational characteristics. J Sports Sci, 31(2):196–203.

26. Page MJ, et al. (2021). The PRISMA 2020 statement. Syst Rev, 10(1):1–11.

27. Law M, et al. (2003). Guidelines for critical review form—quantitative studies. McMaster University.

28. Arede J, et al. (2019). Jump higher, run faster: effects of diversified sport participation. J Sports Sci, 37(19):2220–7.

29. Attene G, et al. (2014). Sprint vs. intermittent training in young female basketball players. J Sports Med Phys Fitness, 54(2):154–61.

31. Gryko K, et al. (2018). Anthropometric variables and somatotype of young and professional male basketball players. Sports, 6(1):9.

33. Nikolaidis P, et al. (2014). The effect of age on positional differences. Sport Sci Health, 10(3):225–33.

34. Ramos SA, et al. (2021). Morphological and fitness attributes of young male Portuguese basketball players. Front Sports Act Living, 3:130.

35. Ramos S, et al. (2019). Differences in maturity, morphological and physical attributes. J Sports Sci, 37(15):1681–9.

36. te Wierike SCM, et al. (2015). Role of maturity timing in selection procedures. J Sports Sci, 33(4):337–45.

37. Borenstein M, et al. (2009). Effect sizes for continuous data. The handbook of research synthesis and meta-analysis, vol.2. Russell Sage Foundation.

41. Guimarães E, et al. (2019). The roles of growth, maturation, physical fitness in Portuguese U-14 basketball. Sports, 7(3):61.

42. Vernillo G, et al. (2012). The yo-yo intermittent recovery test in junior basketball. J Strength Cond Res, 26(9):2490–4.

43. Pojskic H, et al. (2018). Association between conditioning capacities and shooting performance. J Strength Cond Res, 32(7):1981–92.

46. Ivanović J, et al. (2022). Specific physical ability prediction in youth basketball players. Int J Environ Res Public Health, 19:2.

47. Nikolaidis PT, et al. (2015). Relationship of body mass status with running and jumping. Muscles Ligaments Tendons J, 5(3):187–94.

55. Pollock RD, et al. (2015). An investigation into the relationship between age and physiological function. J Physiol, 593(3):657–80.