Neural adaptations to fatigue: implications for muscle strength and training
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper investigates the neural mechanisms responsible for the increase in strength that occurs during serial isometric contractions. METHODS: A three-session design was used. Thirteen subjects (N = 13) were asked to perform five maximal isometric elbow extension strength trials to serve as baseline. After a 5-min rest, the subjects were administered a 30-trial fatigue protocol. This process was repeated two more times at 2-wk intervals. Elbow extension torque and surface electromyography (EMG) of the triceps and biceps brachii were monitored concurrently. The criterion measures were elbow extension torque, root-mean-square EMG amplitude, and mean power frequency (MPF). RESULTS: Intraclass reliability ranged from good to excellent. Within each experimental session, the fatigue protocol resulted in a decrease in maximal isometric elbow extension torque as well as biceps and triceps EMG amplitude and MPF (P < 0.05). However, the mean of the 30 trials and the magnitude of the linear decrease in elbow extension torque increased across the three sessions (P < 0.05). Biceps and triceps EMG amplitude increased and MPF decreased as the number of sessions increased (P < 0.05). CONCLUSIONS: These findings suggest that the fatigue protocol served as a training stimulus to down regulate motor-unit firing frequency.
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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 | 0,001 |
| 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 ».