MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083315777 · doi:10.1519/jsc.0b013e3182a99459

Analysis of Pushing Exercises

2013· article· en· W2083315777 sur OpenAlexaff
Stuart M. McGill, Jordan Cannon, Jordan Andersen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorsoKinematicsPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)MetronomeSuspension (topology)Physical therapyCoachingSimulationComputer scienceMathematicsPsychologyMedicineEngineeringAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Labile surfaces in the form of suspension straps are increasingly being used as a tool in resistance training programs. Pushing is a common functional activity of daily living and inherently part of a well-rounded training program. This study examined pushing exercises performed on stable surfaces and unstable suspension straps, specifically muscle activation levels and spine loads were quantified together with the influence of employing technique coaching. There were several main questions that this study sought to answer: Which exercises challenged particular muscles? What was the magnitude of the resulting spine load? How did stable and unstable surfaces differ? Did coaching influence the results? Fourteen men were recruited as part of a convenience sample (mean age, 21.1 ± 2.0 years; height, 1.77 ± 0.06 m; mean weight, 74.6 ± 7.8 kg). Data were processed and input to a sophisticated and anatomically detailed 3D model that used muscle activity and body segment kinematics to estimate muscle force-in this way, the model was sensitive to the individuals choice of motor control for each task; muscle forces and linked segment joint loads were used to calculate spine loads. Exercises were performed using stable surfaces for hand/feet contact and repeated where possible with labile suspension straps. Speed of movement was standardized across participants with the use of a metronome for each exercise. There were gradations of muscle activity and spine load characteristics to every task. In general, the instability associated with the labile exercises required greater torso muscle activity than when performed on stable surfaces. Throughout the duration of an exercise, there was a range of compression; the TRX push-up ranged from 1,653 to 2,128.14 N, whereas the standard push-up had a range from 1,233.75 to 1,530.06 N. There was no significant effect of exercise on spine compression (F(4,60) = 0.86, p = 0.495). Interestingly, a standard push-up showed significantly greater shear than TRX angle 1 (p = 0.02), angle 2 (p = 0.01), and angle 3 (p = 0.02). As with any training program for the elite or recreational athlete alike, specific exercises and programs should reflect one's injury history, capabilities, limitations, and training goals. Although none of the exercises examined here breached the NIOSH action limit for compression, those exercises that produced higher loads should be used relative to the individual. Thus, the atlas of muscle activation, compression, and shear forces provided can be used to create an appropriate program. Those individuals not able to tolerate certain loads may refer to the atlas and choose exercises that minimize load and still provide sufficient muscle activation. Conversely, an individual with a resilient back that requires an increased muscular challenge may choose exercises with higher muscle activation and spine load. This helps the individual, trainer, or coach in program design respecting individual differences and training goals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Strength and Conditioning ResearchMême sujetMusculoskeletal pain and rehabilitationTravaux en français237 207