Coexistence of potentiation and low-frequency fatigue during voluntary exercise in human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
The role of muscle potentiation in overcoming low-frequency fatigue (LFF) as it developed during submaximal voluntary exercise was investigated in eight males (age 26.4 +/- 0.7 years, mean +/- SE) performing isometric leg extension at approximately 30% of maximal voluntary contraction for 60 min using a 0.5-duty cycle (1 s contraction, 1 s rest). At 5, 20, 40, and 60 min, exercise was interrupted for 3 min, and the maximum positive rate of force development (+dF/dtmax) and maximal twitch force (Pt) were measured in maximal twitch contractions at 0, 1, 2, and 3 min of rest (R0, R1, R2, R3); they were also measured at 15 min of recovery following the entire 60-min exercise period. These measures were compared with pre-exercise (PRE) as an indicator of potentiation. Force at low frequency (10 Hz) was also measured at R0, R1, R2, and R3, and at 15 min of recovery, while force at high frequency (100 Hz) was measured only at R0 and R3 and in recovery. Voluntary exercise increased twitch +dF/dtmax at R0 following 5, 20, 40, and 60 min of exercise, from 2553 +/- 150 N/s at PRE to 39%, 41%, 42%, and 36% above PRE, respectively (P<0.005). Twitch +dF/dtmax decayed at brief rest (R3) following 20, 40, and 60 min of exercise (P<0.05). Pt at R0 following 5 and 20 min of exercise was above that at PRE (P<0.05), indicating that during the early phase of moderate-intensity repetitive exercise, potentiation occurs in the relative absence of LFF. At 40 and 60 min of exercise, Pt at R0 was unchanged from PRE. The LFF (10 Hz) induced by the protocol was evident at 40 and 60 min (R0-R3; P<0.05) and at 15 min following exercise (P<0.05). High-frequency force was not significantly compromised by the protocol. Since twitch force was maintained, these results suggest that as exercise progresses, LFF develops, which can be compensated for by potentiation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».