Effect of training cessation on muscular performance: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess the effect of resistance training cessation on strength performance through a meta-analysis. Seven databases were searched from which 103 of 284 potential studies met inclusion criteria. Training status, sex, age, and the duration of training cessation were used as moderators. Standardized mean difference (SMD) in muscular performance was calculated and weighted by the inverse of variance to calculate an overall effect and its 95% confidence interval (CI). Results indicated a detrimental effect of resistance training cessation on all components of muscular performance: [submaximal strength; SMD (95% CI) = -0.62 (-0.80 to -0.45), P < 0.01], [maximal force; SMD (95% CI) = -0.46 (-0.54 to -0.37), P < 0.01], [maximal power; SMD (95% CI) = -0.20 (-0.28 to -0.13), P < 0.01]. A dose-response relationship between the amplitude of SMD and the duration of training cessation was identified. The effect of resistance training cessation was found to be larger in older people (> 65 years old). The effect was also larger in inactive people for maximal force and maximal power when compared with recreational athletes. Resistance training cessation decreases all components of muscular strength. The magnitude of the effect differs according to training status, age or the duration of training cessation.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».