Alternative Countermovement-Jump Analysis to Quantify Acute Neuromuscular Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the reliability and magnitude of change after fatiguing exercise in the countermovement-jump (CMJ) test and determine its suitability for the assessment of fatigue-induced changes in neuromuscular (NM) function. A secondary aim was to examine the usefulness of a set of alternative CMJ variables (CMJ-ALT) related to CMJ mechanics. METHODS: Eleven male college-level team-sport athletes performed 6 CMJ trials on 6 occasions. A total of 22 variables, 16 typical (CMJ-TYP) and 6 CMJ-ALT, were examined. CMJ reproducibility (coefficient of variation; CV) was examined on participants' first 3 visits. The next 3 visits (at 0, 24, and 72 h postexercise) followed a fatiguing high-intensity intermittent-exercise running protocol. Meaningful differences in CMJ performance were examined through effect sizes (ES) and comparisons to interday CV. RESULTS: Most CMJ variables exhibited intraday (n = 20) and interday (n = 21) CVs of <10%. ESs ranging from trivial to moderate were observed in 18 variables at 0 h (immediately postfatigue). Mean power, peak velocity, flight time, force at zero velocity, and area under the force-velocity trace showed changes greater than the CV in most individuals. At 24 h, most variables displayed trends toward a return to baseline. At 72 h, small increases were observed in time-related CMJ variables, with mean changes also greater than the CV. CONCLUSIONS: The CMJ test appears a suitable athlete-monitoring method for NM-fatigue detection. However, the current approach (ie, CMJ-TYP) may overlook a number of key fatigue-related changes, and so practitioners are advised to also adopt variables that reflect the NM strategy used.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».