Metabolic and Vascular Limb Differences Affected by Exercise, Gender, Age, and Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We studied previously resistance-trained men and compared the effects of concentric and eccentric training on performance and structural muscle parameters. METHODS: Seventeen trained individuals (age 26.9 +/- 3.4 yr) participated in 12 wk of either maximum concentric (N = 8) or eccentric (N = 9) resistance training of the elbow flexors. The functional performance was measured as the maximum concentric and eccentric strength and angular velocity at standard loads. Muscle cross-sectional area and cross-sectional area of single cells were used as measures of muscular hypertrophy. Fiber-type proportions were assessed by staining cells for myofibrillar ATPase. RESULTS: Both eccentric and concentric training increased concentric strength to a similar extent (14 vs 18%), whereas eccentric training led to greater increases in eccentric strength than concentric training did (26 vs 9%). The maximum angular velocity at all loads was enhanced equally in both training groups. The cross-sectional area of both the elbow flexors (+11%) and of the type I and type IIA fibers increased only after the eccentric training. In addition, the relative cross-sectional area occupied by the type II fibers increased from 64 to 73% after the eccentric training. There were only minor changes in the fiber-type proportions. CONCLUSION: The present data suggest that for resistance-trained men, increases in concentric strength and velocity performance after eccentric training are largely mediated by changes in fiber and muscle cross-sectional area. However, hypertrophy alone could not explain the increase in eccentric strength. Because the increases in strength and velocity performance after concentric training could not be ascribed to muscular adaptations alone, we suggest that they may be attributable to additional neural factors.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle