Massage Impairs Postexercise Muscle Blood Flow and "Lactic Acid" Removal
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study tested the hypothesis that one of the ways sports massage aids muscle recovery from exercise is by increasing muscle blood flow to improve "lactic acid" removal. METHODS: Twelve subjects performed 2 min of strenuous isometric handgrip (IHG) exercise at 40% maximum voluntary contraction to elevate forearm muscle lactic acid. Forearm blood flow (FBF; Doppler and Echo ultrasound of the brachial artery) and deep venous forearm blood lactate and H+ concentration ([La-], [H+]) were measured every minute for 10 min post-IHG under three conditions: passive (passive rest), active (rhythmic exercise at 10% maximum voluntary contraction), and massage (effleurage and pétrissage). Arterialized [La-] and [H+] from a superficial heated hand vein was measured at baseline. RESULTS: Data are presented as mean +/- SE. Venoarterial [La-] difference ([La-]v-a) at 30 s of post-IHG was the same across conditions (passive = 6.1 +/- 0.6 mmol x L(-1), active = 5.7 +/- 0.6 mmol x L(-1), massage = 5.5 +/- 0.6 mmol x L(-1), NS), whereas FBF was greater in passive (766 +/- 101 mL x min(-1)) versus active (614 +/- 62 mL x min(-1), P = 0.003) versus massage (540 +/- 60 mL x min(-1), P < 0.0001). Total FBF area under the curve (AUC) for 10 min after handgrip was significantly higher in passive versus massage (4203 +/- 531 vs 3178 +/- 304 mL, P = 0.024) but not versus active (3584 +/- 284 mL, P = 0.217). La(-)- efflux (FBF x [La-]v-a) AUC mirrored FBF AUC (passive = 20.5 +/- 2.8 mmol vs massage = 14.7 +/- 1.6 mmol, P = 0.03, vs active = 15.4 +/- 1.9 mmol, P = 0.064). H+ efflux (FBF x [H+]v-a) was greater in passive versus massage at 30 s (2.2 +/- 0.4e(-5) vs 1.3 +/- 0.2e(-5) mmol, P < 0.001) and 1.5 min (1.0 +/- 0.2e(-5) vs 0.6 +/- 0.09e(-5) mmol, P = 0.003) after IHG. CONCLUSIONS: Massage impairs La(-) and H+ removal from muscle after strenuous exercise by mechanically impeding blood flow.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».