Eccentric Versus Concentric Training in Old Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We compared training with eccentric (i.e. lengthening) versus concentric (i.e. shortening) muscle contractions (hand gripping) for increasing muscle size and strength in the forearms of 25 older individuals (10 males, 15 females, mean age 63y). METHODS: We used a within-subjects design where each arm was randomized to a different training mode. Training was progressive up to 6 sets of 8 maximal repetitions on a Norm dynamometer, 3 times per week for 6 months. Forearm muscle size was assessed by ultrasound and peripheral quantitative computed tomography. Isometric, concentric, and eccentric grip torque was assessed on the Norm dynamometer. RESULTS: Eccentric training increased muscle thickness from a mean (SD) of 3.99 (0.51) to 4.19 (0.56) cm (+4.9%), which was greater than the concentric training increase from 3.99 (0.56) to 4.04 (0.58) cm (+1.6%) (p<0.01). Eccentric training increased muscle cross-sectional area from 3687 (1084) to 3787 (1090) mm2 (+3.0%), which was greater than the concentric training increase from 3691 (996) to 3739 (997) mm2 (+1.4%) (p=0.017). There was a contraction-type by time interaction for strength, where eccentric strength increased more (+30%) than concentric (+22%) and isometric (+17%) strength across arms (p<0.05). CONCLUSIONS: Eccentric training is more effective than concentric training for increasing muscle size in older individuals. Eccentric strength increased to a greater extent than other contraction types with eccentric or concentric training. Supported by the Canadian Institutes of Health Research
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».