At‐home resistance tubing strength training increases shoulder strength in the trained and untrained limb
Notice bibliographique
Résumé
The purpose was to determine if an at-home resistance tubing strength training program on one shoulder (that is commonly used in rehabilitation settings) would produce increases in strength in the trained and untrained shoulders via cross-education. Twenty-three participants were randomized to TRAIN (strength-trained one shoulder; n = 13) or CONTROL (no intervention; n = 10). Strength training was completed at home using resistance tubing and consisted of maximal shoulder external rotation, internal rotation, scaption, retraction, and flexion 3 days/week for 4 weeks. Strength was measured via handheld dynamometry and muscle size measured via ultrasound. For external rotation strength, the trained (10.9 ± 10.9%) and untrained (12.7 ± 9.6%) arm of TRAIN was significantly different than CONTROL (1.6 ± 13.2%; -2.7 ± 12.3%; pooled across arm; P < 0.05). For internal rotation strength, the trained (14.8 ± 11.3%) and untrained (14.6 ± 10.1%) arm of TRAIN was significantly different than CONTROL (6.4 ± 11.2%; 5.1 ± 8.8%; pooled across arm; P < 0.05). There were no significant differences for scaption strength (P = 0.056). TRAIN significantly increased muscle size in the training arm of the supraspinatus (1.90 ± 0.32 to 1.99 ± 0.31 cm), and the anterior deltoid (1.08 ± 0.37 to 1.21 ± 0.39 cm; P < 0.05). This study suggests that an at-home resistance tubing training program on one limb can produce increases in strength in both limbs, and has implications for rehabilitation after unilateral shoulder injuries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».