The effects of training on fatigue and twitch potentiationin human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Twitch postactivation potentiation (PAP) in skeletal muscle is a well recognized and accepted phenomenon. However, the mechanisms responsible for potentiation are not understood in detail, and the possible role of potentiation in normal human movement has remained unclear. It is known that potentiation is increased in fatigued compared to rested muscle. We hypothesized that if fatigue and potentiation were directly linked, a training program should increase PAP and reduce fatigue in parallel. Six subjects underwent a muscle stimulation protocol in which twitch contractions were elicited in the knee extensor muscles before and after a 10‐s maximal voluntary contraction (MVC) to detect the degree of PAP. This was done before and after subjects underwent a protocol designated to induce low‐frequency fatigue (knee extensions at 180 · s −1, organized in three repetitions of 60‐s bouts, separated by 3 min). This whole protocol was done before and after a 4‐week period of isokinetic training, consisting of two sets (5‐min interval) of 10 single MVCs (10‐s intervals), at 90° · s −1. In non‐fatigued muscles, PAP was greater after training (51.2 ± 4.8%) than before training (44.4 ± 2.4%). In fatigued muscles, PAP was similar before and after training (59.9 ± 2.8% and 60.2 ± 2.6%, respectively). Low‐frequency fatigue was observed before training, as twitch force decreased to 66.8 ± 3.1% of the pre‐fatigue value. After the training period, low‐frequency fatigue was attenuated, as force decreased only to 81.8 ± 2.6% of the pre‐fatigue value. Therefore, it appears that training decreases low‐frequency fatigue and increases PAP. Therefore, the hypothesis that potentiation is partially linked to fatigue in voluntary contracting human skeletal muscles was confirmed.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».