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Enregistrement W2761408118 · doi:10.1249/mss.0000000000001445

Mechanisms of Fatigue and Recovery in Upper versus Lower Limbs in Men

2017· article· en· W2761408118 sur OpenAlexaff
Gianluca Vernillo, John Temesi, Matthieu Martin, Guillaume Y. Millet

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the mechanisms of fatigue and recovery between upper and lower limbs in the same subjects. METHODS: Twelve healthy young men performed a 2-min sustained maximal voluntary isometric contraction (MVC) of the knee extensors (KE) and on another day a 2-min MVC of the elbow flexors (EF). Neuromuscular function evaluations were performed with both transcranial magnetic and peripheral stimulations before (PRE), at the end of the 2-min MVC, and five more times within 8 min of recovery. RESULTS: Decreases in MVC and cortical voluntary activation were approximately 12% (P < 0.001) and approximately 25% greater (P = 0.04) in KE than EF at end of the 2-min MVC. Conversely, twitch response decreased approximately 29% more (P = 0.02) in EF than KE. Changes in motor-evoked potential with fatigue were not different between upper and lower limbs (P > 0.05), whereas the increase in silent period duration was approximately 30% greater in EF than KE (P < 0.05). CONCLUSIONS: Upper and lower limbs presented different magnitudes of total, central and peripheral fatigue. Total neuromuscular fatigue and central fatigue were greater in KE than EF. Conversely, peripheral fatigue and corticospinal inhibition were greater in EF than KE.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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