Effects of Recovery Method After Exercise on Performance, Immune Changes, and Psychological Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Randomized controlled trial using a repeated-measures design. OBJECTIVES: To examine the effects of commonly used recovery interventions on time trial performance, immune changes, and psychological outcomes. BACKGROUND: The use of cryotherapy is popular among athletes, but few studies have simultaneously examined physiological and psychological responses to different recovery strategies. METHODS: Nine active men performed 3 trials, consisting of three 50-kJ "all out" cycling bouts, with 20 minutes of recovery after each bout. In a randomized order, different recovery interventions were applied after each ride for a given visit: rest, active recovery (cycling at 50 W), or cryotherapy (cold tub with water at 10°C). Blood samples obtained during each session were analyzed for lactate, IL-6, total leukocyte, neutrophil, and lymphocyte cell counts. Self-assessments of pain, perceived exertion, and lower extremity sensations were also completed. RESULTS: Time trial performance averaged 118 ± 10 seconds (mean ± SEM) for bout 1 and was 8% and 14% slower during bouts 2 (128 ± 11 seconds) and 3 (134 ± 11 seconds), respectively, with no difference between interventions (time effect, P≤.05). Recovery intervention did not influence lactate or IL-6, although greater mobilization of total leukocytes and neutrophils was observed with cryotherapy. Lymphopenia during recovery was greater with cryotherapy. Participants reported that their lower extremities felt better after cryotherapy (mean ± SEM, 6.0 ± 0.7 out of 10) versus active recovery (4.8 ± 0.9) or rest (2.8 ± 0.6) (trial effect, P≤.05). CONCLUSION: Common recovery interventions did not influence performance, although cryotherapy created greater immune cell perturbation and the perception that the participants' lower extremities felt better.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».