The Single-Bout Forearm Critical Force Test: A New Method to Establish Forearm Aerobic Metabolic Exercise Intensity and Capacity
Notice bibliographique
Résumé
No non-invasive test exists for forearm exercise that allows identification of power-time relationship parameters (W', critical power) and thereby identification of the heavy-severe exercise intensity boundary and scaling of aerobic metabolic exercise intensity. The aim of this study was to develop a maximal effort handgrip exercise test to estimate forearm critical force (fCF; force analog of power) and establish its repeatability and validity. Ten healthy males (20-43 years) completed two maximal effort rhythmic handgrip exercise tests (repeated maximal voluntary contractions (MVC); 1 s contraction-2 s relaxation for 600 s) on separate days. Exercise intensity was quantified via peak contraction force and contraction impulse. There was no systematic difference between test 1 and 2 for fCF(peak) force (p = 0.11) or fCF(impulse) (p = 0.76). Typical error was small for both fCF(peak force) (15.3 N, 5.5%) and fCF(impulse) (15.7 N ⋅ s, 6.8%), and test re-test correlations were strong (fCF(peak force), r = 0.91, ICC = 0.94, p<0.01; fCF(impulse), r = 0.92, ICC = 0.95, p<0.01). Seven of ten subjects also completed time-to-exhaustion tests (TTE) at target contraction force equal to 10%<fCF(peak force) and 10%>fCF(peak force). TTE predicted by W' showed good agreement with actual TTE during the TTE tests (r = 0.97, ICC = 0.97, P<0.01; typical error 0.98 min, 12%; regression fit slope = 0.99 and y intercept not different from 0, p = 0.31). MVC did not predict fCF(peak force) (p = 0.37), fCF(impulse) (p = 0.49) or W' (p = 0.15). In conclusion, the poor relationship between MVC and fCF or W' illustrates the serious limitation of MVC in identifying metabolism-based exercise intensity zones. The maximal effort handgrip exercise test provides repeatable and valid estimates of fCF and should be used to normalize forearm aerobic metabolic exercise intensity instead of MVC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».