Strength and Hypertrophy Adaptations Between Low- vs. High-Load Resistance Training: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Schoenfeld, BJ, Grgic, J, Ogborn, D, and Krieger, JW. Strength and hypertrophy adaptations between low- vs. high-load resistance training: a systematic review and meta-analysis. J Strength Cond Res 31(12): 3508-3523, 2017-The purpose of this article was to conduct a systematic review of the current body of literature and a meta-analysis to compare changes in strength and hypertrophy between low- vs. high-load resistance training protocols. Searches of PubMed/MEDLINE, Cochrane Library, and Scopus were conducted for studies that met the following criteria: (a) an experimental trial involving both low-load training [≤60% 1 repetition maximum (1RM)] and high-load training (>60% 1RM); (b) with all sets in the training protocols being performed to momentary muscular failure; (c) at least one method of estimating changes in muscle mass or dynamic, isometric, or isokinetic strength was used; (d) the training protocol lasted for a minimum of 6 weeks; (e) the study involved participants with no known medical conditions or injuries impairing training capacity. A total of 21 studies were ultimately included for analysis. Gains in 1RM strength were significantly greater in favor of high- vs. low-load training, whereas no significant differences were found for isometric strength between conditions. Changes in measures of muscle hypertrophy were similar between conditions. The findings indicate that maximal strength benefits are obtained from the use of heavy loads while muscle hypertrophy can be equally achieved across a spectrum of loading ranges.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».