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Enregistrement W2603860813 · doi:10.1002/mus.25560

Effect of resistance training with vibration and compression on the formation of muscle and bone

2017· article· en· W2603860813 sur OpenAlexaff
Christoph Zinner, Bettina Baeßler, Kilian Weiss, Jasmine Ruf, Guido Michels, Hans‐Christer Holmberg, Billy Sperlich

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBone massAnatomyChemistryMedicineInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In this study we investigated the effects of resistance training with vibration in combination with leg compression to restrict blood flow on strength, muscle oxygenation, muscle mass, and bone formation. METHODS: Twelve participants were tested before and after 12 weeks of resistance training with application of vibration (VIBRA; 1-2 mm, 30 Hz) to both legs and compression (∼35 mm Hg, VIBRA+COMP) to only 1 leg. RESULTS: VIBRA+COMP and VIBRA improved 1 repetition maximum (1-RM), increased the number of repetitions preceding muscle exhaustion, enhanced cortical bone mass, and lowered the mass and fat fraction in the thigh, with no changes in total muscle mass. The mass of cancellous bone decreased to a similar extent after VIBRA and VIBRA+COMP. DISCUSSION: Resistance training with VIBRA+COMP and VIBRA improved 1-RM, increased the number of repetitions preceding muscular exhaustion, and enhanced formation of cortical bone, with no alteration of muscle mass. Muscle Nerve 56: 1137-1142, 2017.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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