THE RELATIONSHIP BETWEEN EVOKED MUSCLE PROPERTIES, FATIGUE, STRENGTH, AND POWER IN MAXIMAL EFFORT SQUAT JUMPS
Notice bibliographique
Résumé
Electrically evoked muscle twitch properties may non-invasively provide information regarding the functional properties of muscle. The relationship between evoked properties and neuromuscular function in dynamic movement is unclear. PURPOSE To examine the association between evoked properties and indices of strength, power and fatigue. METHODS 6 females and 5 males, age 25±5 y (mean±SD), were placed in a knee extensor myograph from which evoked characteristics (peak force, rate of force development, half relaxation time and time to peak force) of the quadriceps femoris were measured using supramaximal electrical stimulation. Participants also performed a 5s maximum isometric voluntary contraction and a 30s isometric knee extension fatigue test. Subsequently, maximal effort squat jumps were performed at 0 to 70% of 1RM, from which the load-power relationship was determined. Relationships between evoked characteristics and strength and power indices are reported as Pearosn correlation coefficients. RESULTS Significant correlations were found between the evoked contractile characteristics and power, strength, and fatigue indices, ranging from 0.60 (95% confidence limits 0.00–0.88) to 0.80 (0.38 to 0.95). In general, faster contractile properties were associated with higher strength and power and lighter relative loads at peak power, yet greater fatigability. Stepwise regression showed that twitch force and rate of force development together were better predictors of peak power (R2=64%) than any single contractile characteristic, as were the combination of half relaxation time and rate of force development in predicting the fatigue index (R2=76%). CONCLUSION Evoked muscle properties moderately predict voluntary strength and power, and neuromuscular fatigue. The determination of evoked properties may assist in understanding individual differences in power and fatigue.
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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 | 0,000 |
| 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 ».