Effects of low-load resistance exercise with blood flow restriction on intramuscular hemodynamics, oxygenation level and water content
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Muscle metabolism during and after low-load blood flow restriction (BFR) exercise should be further investigated to clarify the mechanism by which the exercise leads to muscle hypertrophy, and increases strength and endurance. We aimed to investigate the effects of low-load resistance exercise with BFR on intramuscular hemodynamics, oxygenation level, and water content. METHODS: Seven men performed ankle plantar flexion exercise (120 repetitions, 30% one repetition maximum) using a custom-made device with and without BFR inside a magnetic resonance scanner. Changes in the total hemoglobin/myoglobin concentration and Tissue Oxygenation Index (TOI) within the medial gastrocnemius were evaluated before, during, and after exercise using near-infrared spectroscopy. Intramuscular water content was evaluated before and after exercise by calculating an apparent diffusion coefficient (ADC) using magnetic resonance diffusion-weighted imaging. RESULTS: The TOI significantly decreased during BFR and non-restricted exercises, and significantly increased after BFR exercise; compared to the non-restricted condition, the BFR condition showed significantly greater changes in the TOI during and after exercise. The total hemoglobin/myoglobin concentration significantly increased during and after exercise in both exercise conditions; the BFR condition temporarily showed significantly greater values during and after exercise. Although the ADC values significantly elevated after BFR and non-restricted exercises, the elevation was significantly greater in the BFR condition. CONCLUSIONS: Compared to non-restricted exercise, low-load BFR exercise exposes an exercising muscle to greater hypoxic and hyperemic environments. Moreover, BFR exercise not only elevates muscle oxygenation level, but also results in greater muscle swelling and reactive hyperemia than those observed after non-restricted exercise.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».