COLD WATER IMMERSION FOLLOWING INTENSE INTERVAL RUNNING IMPROVES SUBSEQUENT RUNNING PERFORMANCE
Notice bibliographique
Résumé
Immersing in cold water (i.e. cold tub) following strenuous exercise is a technique used by many athletes because it is believed to promote recovery and improve subsequent training and performance. Despite extensive research on the use of cryotherapy to reduce inflammation and promote recovery from soft-tissue injury, its validation in the athletic model to improve performance is largely unproven. PURPOSE The purpose of this study was to determine if cold-water immersion (submerse up to the waist for 10 min in 8°C water: TUB) following intense interval running can maintain orimprove performance compared to what can be achieved without TUB. METHODS 16 recreationally active individuals (9M, 7F) completed two sessions consisting of performance assessment (vertical jump, VJ; treadmill run, 6 min level and then 6% grade to fatigue, FT) followed by an intense 6 km interval run (IR) that included 72 flights of stairs (avg. time to complete 43.5 min). 10min following IR, subjects were randomly assigned to TUB or to a control period (CON: 10 min light stretching) (Day 1). Two days following the original assessment day, subjects completed both the performance tests (VJ, FT) and IR again (Day 3). RESULTS Performance time on the treadmill (FT) was reduced in CON (9.04 ± 0.5 min vs 8.19 ± 0.8 min) and increased in TUB (11.99 ± 6.77 min vs 12.82 ± 6.84 min) from Day 1 to Day 3 (interaction: P < 0.001). There was no change in vertical jump in either group. Submax and maximal heart rates, ratings of perceived exertion and soreness were not different between groups for either the FT or IR. There was a trend for lower lactate in during FT and IR on Day 3 in the TUB group. CONCLUSION The use of cold tub following intense exercise may reduce the effects of fatigue and improve subsequent performance in submaximal, but not maximal exercise, by mechanisms yet unknown. Supported by Natural Sciences Engineering Research Council of Canada and the Nova Scotia Health Research Foundation.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».