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Enregistrement W2114719828 · doi:10.1113/jphysiol.2007.132209

Combating muscle fatigue: extracellular lactic acidosis and catecholamines

2007· letter· en· W2114719828 sur OpenAlexaff
Michael I. Lindinger

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2007
Typeletter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellularLactic acidosisAcidosisMuscle fatigueMedicineLactic acidInternal medicineNeuroscienceEndocrinologyChemistryBiologyBiochemistryElectromyographyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During strenuous exercise, contracting skeletal muscle fatigues at a high rate in part due to ionic imbalances occurring across the sarcolemma that contribute to decreased sarcolemmal excitatibility (Sjogaard, 1990). It is suspected that the reduced excitability contributes to a reduction in calcium release by the sarcoplasmic reticulum and a consequent decrease in the force of muscle contraction (Lindinger, 2006). The contribution of this membrane mechanism to the fatigue of high-intensity exercise has been proposed as a way of protecting contracting muscle cells against the damage that may occur if contraction were to continue (Sjogaard, 1990). The accumulation of lactate and especially associated protons, both within the cell and in the extracellular fluids surrounding cells (Lindinger et al. 2005), have also long been thought to contribute to the fatigue of high-intensity exercise. However, Nielsen et al. (2001) previously raised serious questions about the roles of lactate and acidosis in the fatigue process when they showed, in rat muscle in vitro, that acidosis counteracted the effects of increased extracellular [K+] ([K+]o) on sarcolemmal Vm. So, while the effects of increased [K+]o as a key contributor to the fatigue of high-intensity exercise remain unrefuted, the elevated extracellular [H+] of exercise appears to allow muscle to continue to contract despite a higher [K+]o. Further, the authors have gone on to state: ‘In many kinds of exercise, reduced excitability may never contribute to fatigue because endogenous protection via activation of the Na+–K+ pumps and/or development of acidosis is sufficient to maintain excitability’ (Nielsen & Overgaard, 2006). It is noteworthy that other ‘protective’ effects of lactate on sustaining muscle contraction are also recognized (Brooks, 2001; Cairns, 2006). In this issue of The Journal of Physiology, Nielsen and coworkers (de Paoli et al. 2007) provide support that extracellular lactate accumulation has a protective effect on muscle excitability. They demonstrated that an increased extracellular acidity (20 mmol l−1 lactic acid), similar to that seen during high-intensity exercise, is additive to the effects of elevated adrenaline on stabilizing membrane excitability. Most importantly, the combination of these two effects was able to fully restore muscle force production. In contrast, adrenaline without concurrent increase in extracellular acidity, through its effects of increasing sarcolemmal Na+–K+-ATPase activity and hence membrane potential, was not able to fully restore sarcolemmal excitability or muscle force production. Limitations of the studies to date is that they have been performed on isolated fibre bundles or fibres, typically at room temperature in vitro, and the manipulations performed only mimic a few of the key changes that occur during high-intensity muscle contractions. Another caveat is that the influence of elevated [H+]o on fatigue of muscle in vitro is pronounced at low temperature but not at physiological temperatures; however, this temperature effect is not pronounced at elevated intracellular [H+] (Knuth et al. 2006). It remains unknown if the mechanisms that operate in such controlled conditions in vitro occur to a similar degree within complex in vivo systems. In the exercising human, there occur simultaneous changes in both the intra- and extracellular ionic and metabolic environments. So while the in vitro studies provide insight as to what may occur, we should still ask the question: Why should we expect the results of the present study to be similar to what occurs in contracting muscle in vivo? I am sure that we all look forward to finding out the answers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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