An Innovative Ergometer to Measure Neuromuscular Fatigue Immediately after Cycling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: When assessing neuromuscular fatigue (NMF) from dynamic exercise using large muscle mass (e.g., cycling), most studies have delayed measurement for 1 to 3 min after task failure. This study aimed to determine the reliability of an innovative cycling ergometer permitting the start of fatigue measurement within 1 s after cycling. METHODS: Twelve subjects participated in two experimental sessions. Knee-extensor NMF was assessed by electrical nerve and transcranial magnetic stimulation with both a traditional chair setup (PRE- and POST-Chair, 2 min postexercise) and the new cycling ergometer (PRE, every 3 min during incremental exercise and POST-Bike, at task failure). RESULTS: The reduction in maximal voluntary contraction force POST-Bike (63% ± 12% PRE; P < 0.001) was not different between sessions and there was excellent reliability at PRE-Bike (intraclass correlation coefficient [ICC], 0.97; coefficients of variation [CV], 3.2%) and POST-Bike. Twitch (Tw) and high-frequency paired-pulse (Db100) forces decreased to 53% ± 14% and 62% ± 9% PRE, respectively (P < 0.001). Both were reliable at PRE-Bike (Tw: ICC, 0.97; CV, 5.2%; Db100: ICC, 0.90; CV, 7.3%) and POST-Bike (Tw: ICC, 0.88; CV, 11.9; Db100: ICC, 0.62; CV, 9.0%). Voluntary activation did not change during the cycling protocol (P > 0.05). Vastus lateralis and rectus femoris M-wave and motor-evoked potential areas showed fair to excellent reliability (ICC, 0.45-0.88). The reduction in maximal voluntary contraction and Db100 was greater on the cycling ergometer than the isometric chair. CONCLUSIONS: The innovative cycling ergometer is a reliable tool to assess NMF during and immediately postexercise. This will allow fatigue etiology during dynamic exercise with large muscle mass to be revisited in various populations and environmental conditions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».