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Enregistrement W2143065538 · doi:10.1186/2046-7648-2-26

Cold-water immersion and other forms of cryotherapy: physiological changes potentially affecting recovery from high-intensity exercise

2013· article· en· W2143065538 sur OpenAlexaff
Gillian E. White, Greg D. Wells

Notice bibliographique

RevueExtreme Physiology & Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryotherapyMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-intensity exercise is associated with mechanical and/or metabolic stresses that lead to reduced performance capacity of skeletal muscle, soreness and inflammation. Cold-water immersion and other forms of cryotherapy are commonly used following a high-intensity bout of exercise to speed recovery. Cryotherapy in its various forms has been used in this capacity for a number of years; however, the mechanisms underlying its recovery effects post-exercise remain elusive. The fundamental change induced by cold therapy is a reduction in tissue temperature, which subsequently exerts local effects on blood flow, cell swelling and metabolism and neural conductance velocity. Systemically, cold therapy causes core temperature reduction and cardiovascular and endocrine changes. A major hindrance to defining guidelines for best practice for the use of the various forms of cryotherapy is an incongruity between mechanistic studies investigating these physiological changes induced by cold and applied studies investigating the functional effects of cold for recovery from high-intensity exercise. When possible, studies investigating the functional recovery effects of cold therapy for recovery from exercise should concomitantly measure intramuscular temperature and relevant temperature-dependent physiological changes induced by this type of recovery strategy. This review will discuss the acute physiological changes induced by various cryotherapy modalities that may affect recovery in the hours to days (<5 days) that follow high-intensity exercise.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations190
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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