Effects of Recovery Method After Exercise on Performance, Immune Changes, and Psychological Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle