NEUROMUSCULAR FATIGUE IN BOUTS OF ECCENTRIC EXERCISE SEPARATED BY 3 WEEKS.
Notice bibliographique
Résumé
Compared with an initial bout of eccentric exercise, a second bout performed after several weeks induces less muscle damage. However, the relationship between this repeated bout effect and the neuromuscular fatigue that occurs during the eccentric fatiguing task remains elusive. PURPOSE To contrast the neuromuscular fatigue and recovery profiles following an initial bout of eccentric exercise with that of the same exercise protocol performed 3 weeks later. In addition, we investigated whether the protective repeated bout effect was sensitive to variations in the number of sets performed when the total number of repetitions was held constant. METHODS Eight men (26±1 y) performed 150 maximal eccentric dorsiflexion contractions using a Biodex System3 isokinetic dynamometer (−60°/s, 30° ROM, 1-s on, 1-s off). Set structure was manipulated such that one leg performed 3 sets of 50 repetitions, and the other leg performed 15 sets of 10 repetitions. These protocols on the same legs were repeated after 3 weeks. RESULTS There was no difference in the isometric MVC or tetanic torque (10, 20 and 50Hz) measured during the 150 repetitions and during a 30-minute recovery period between the initial and repeated bouts for either protocol. MVC torque was impaired 25–30% at fatigue and did not recover in 30 minutes (14–16%). Low-frequency fatigue was seen as a 38% reduction in the 20 to 50Hz torque ratio at 30 minutes of recovery. Irrespective of set structure, a repeated bout effect was demonstrated as a reduction in the impairment of MVC torque that persisted 48 hours following each bout (5% repeated bout vs. 12% initial bout). CONCLUSION The reduced impairment in MVC torque production following the repeated bout of eccentric exercise is not associated with the torque production during performance of the eccentric fatigue protocol. The protective effect is not dependent on set structure if the total number of repetitions is the same. Supported by NSERC and CIHR
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».