Stretch training induces unequal adaptation in muscle fascicles and thickness in medial and lateral gastrocnemii
Notice bibliographique
Résumé
This study compared adaptations in fascicle lengths, pennation angles, and muscle thickness of the lateral and medial gastrocnemii in response to 6 weeks of stretch training. The nondominant plantar flexors of 11 males were stretched five times per week for 6 weeks and compared with the contralateral leg and a nonstretched control group of 10 males. During stretch training, instantaneous electromyography was utilized to ensure passive muscle stretch. At baseline, week three, week six and 1 week after the conclusion of stretch training, ultrasound was used to measure fascicle lengths, pennation angles, muscle thickness of the lateral gastrocnemius and medial gastrocnemius, and Achilles tendon thickness and length. Plantar flexion torque was measured, and voluntary activation was assessed. Muscle thickness increased 5.6% after 6 weeks of stretch training (P=.009). The fascicles in the lateral gastrocnemius lengthened to a greater extent than the medial. Overall, fascicles lengthened 25% (P<.001) in the muscle tendon junction and 5.1% (P<.001) in the muscle belly. Pennation angles were unchanged in the medial gastrocnemius but decreased in the lateral gastrocnemius 7.1% (P=.02). There was no change in maximal voluntary contraction, voluntary activation, tendon length, or thickness. This study demonstrates that stretch training is a viable modality to alter muscle architecture of the human gastrocnemius through lengthening of muscle fascicles, decreasing pennation angles, and increasing muscle thickness, albeit adaptations are unequal between the lateral and medial heads.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».