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Enregistrement W2460085954 · doi:10.1249/01.mss.0000477398.86835.e7

The Effects of Supramaximal vs. Submaximal Isoinertial Eccentric Training Performed to Volitional Fatigue

2015· article· en· W2460085954 sur OpenAlexaff
Joel R. Krentz, Philip D. Chilibeck, Jonathan P. Farthing

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEccentricMedicineConcentricPhysical medicine and rehabilitationEccentric trainingElbow flexionPhysical therapyOne-repetition maximumElbowMuscle strengthMathematicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eccentric (ECC) contractions have the ability to produce greater force than concentric (CON) contractions. Accordingly, isoinertial (free weight) ECC training is most often performed at supramaximal intensities (> 100% CON max) to induce maximal adaptations. Less is known about the effects of isoinertial submaximal (< 100% CON max) ECC training. PURPOSE: To compare supramaximal vs. submaximal intensity isoinertial ECC emphasized training performed until volitional fatigue. METHODS: 32 young adults (19 males, 13 females) were randomized into one of 3 groups: 1) ECC110 who performed ECC only contractions at 110% of CON 1RM, 2) ECC80 who performed ECC only contractions at 80% of CON 1RM, or 3) a control group. Training progressed from 3 to 6 sets of unilateral ECC elbow flexion concentration curls (3 seconds per repetition) over 8 weeks. Each training set was performed until volitional fatigue; this required each group to perform a varying number of repetitions but aimed to standardize the complete recruitment and exhaustion of type I and type II muscle fibers associated with training to failure. Elbow flexors muscle thickness (via ultrasound), CON concentration curl 1RM (via dumbbells), and isokinetic ECC torque (via dynamometer at 45°/s) were assessed pre and post training. ANCOVA was used to adjust for baseline differences between groups (pre-training scores as covariates). RESULTS: After adjustment, both ECC 110 (+0.29 cm) and ECC 80 (+ 0.19 cm) showed a greater post-training increase in muscle thickness compared to control (-0.02 cm) (p<0.05), with no differences between ECC110 and ECC80. ECC80 (+1.27 kg) showed a greater post-training increase in 1RM strength compared to control (p<0.05); whereas the increase in strength for ECC110 (+0.69 kg) was not different than control (+0.01 kg). ECC110 (+6.08 Nm) showed a significantly greater post-training increase in isokinetic ECC torque compared to ECC80 (-1.7 Nm) (p<0.05). CONCLUSION: Both supramaximal and submaximal eccentric training are effective for inducing muscle hypertrophy. Submaximal eccentric training may be more beneficial for increasing concentric isoinertial strength whereas supramaximal eccentric training is more effective for increasing isokinetic eccentric torque. JK funded by NSERC Ph. D. Scholarship.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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