Comparing the Effects of Rest and Massage on Return to Homeostasis Following Submaximal Aerobic Exercise: a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Postexercise massage can be used to help promote recovery from exercise on the cellular level, as well as systemically by increasing parasympathetic activity. No studies to date have been done to assess the effects of massage on postexercise metabolic changes, including excess postexercise oxygen consumption (EPOC). The purpose of this study was to compare the effects of massage recovery and resting recovery on a subject's heart rate variability and selected metabolic effects following a submaximal treadmill exercise session. METHODS: One healthy 24-year-old female subject performed 30 minutes of submaximal treadmill exercise prior to resting or massage recovery sessions. Metabolic data were collected throughout the exercise sessions and at three 10 minute intervals postexercise. Heart rate variability was evaluated for 10 minutes after each of two 30-minute recovery sessions, either resting or massage. RESULTS: Heart rate returned to below resting levels (73 bpm) with 30 and 60 minutes of massage recovery (72 bpm and 63 bpm, respectively) compared to 30 and 60 minutes of resting recovery (77 bpm and 74 bpm, respectively). Heart rate variability data showed a more immediate shift to the parasympathetic state following 30 minutes of massage (1.152 LF/HF ratio) versus the 30-minute resting recovery (6.91 LF/HF ratio). It took 60 minutes of resting recovery to reach similar heart rate variability levels (1.216 LF/HF) found after 30 minutes of massage. Ventilations after 30 minutes of massage recovery averaged 7.1 bpm compared to 17.9 bpm after 30 minutes of resting recovery. CONCLUSIONS: No differences in EPOC were observed through either the resting or massage recovery based on the metabolic data collected. Massage was used to help the subject shift into parasympathetic activity more quickly than rest alone following a submaximal exercise session.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».