Evidence of nonlocal muscle fatigue in male youth
Notice bibliographique
Résumé
Evidence for nonlocal muscle fatigue (NLMF) has been inconsistent in adults, with no studies investigating youth. The objective was to examine NLMF in youth. Forty-two young males (age, 10–13 years) were tested for maximal voluntary isometric contraction (MVIC) force of the ipsilateral and contralateral knee extensors at 90° and 120° knee flexion, elbow flexors at 90°, handgrip, knee extensor isokinetic torque (300°·s−1 analyzed at 90° and 120° knee flexion), as well as a unilateral countermovement jump (CMJ) and Y Balance test (YBT). Isokinetic fatigue group (n = 15) had unilateral fatigue induced with 10 sets of 20 repetitions of maximal isokinetic knee extensor contractions at 300°·s−1. Isometric fatigue group (n = 15) used 10 repetitions of 6-s knee extensor MVIC whereas the control group (n = 12) were not fatigued. There was no significant difference in the response to the isometric- or isokinetic-fatigue intervention protocols. Main time effects indicated that NLMF was evident with the contralateral knee extensor MVIC at 90° (p = 0.008; 8.9%), knee extensor isokinetic torque at 90° (p < 0.001; 11.4%), and 120° (p = 0.05; 5.4%), CMJ (p = 0.02; 11.5%), handgrip (p = 0.06; 4.5%), elbow flexors (p < 0.001; 7.7%), and YBT (p = 0.001; 5.6%). Ipsilateral NLMF deficits occurred with handgrip (p < 0.001; 7.3%), elbow flexors MVICs (p < 0.001; 10.7%), CMJ (p = 0.02; 12.2%), and YBT (p = 0.002; 3.8%). NLMF with similar relative fatigue-induced deficits of fatigued and nonfatigued limbs suggest that youth fatigue is highly dependent upon the extent of activation or inhibition of the nervous system. Coaches of young athletes might consider developing technical motor skills before fatiguing exercise components, which might hinder the proficiency of their performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».