Ischemic Preconditioning Improves Time Trial Performance at Moderate Altitude
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Endurance athletes often compete and train at altitude where exercise capacity is reduced. Investigating acclimation strategies is therefore critical. Ischemic preconditioning (IPC) can improve endurance performance at sea level through improved O2 delivery and utilization, which could also prove beneficial at altitude. However, data are scarce, and there is no study at altitudes commonly visited by endurance athletes. METHODS: In a randomized, crossover study, we investigated performance and physiological responses in 13 male endurance cyclists during four 5-km cycling time trials (TT), preceded by either IPC (3 × 5 min ischemia/5-min reperfusion cycles at 220 mm Hg) or SHAM (20 mm Hg) administered to both thighs, at simulated low (FIO2 0.180, ~1200 m) and moderate (FIO2 0.154, ~2400 m) altitudes. Time to completion, power output, cardiac output (Q˙), arterial O2 saturation (SpO2), quadriceps tissue saturation index (TSI) and RPE were recorded throughout the TT. Differences between IPC and SHAM were analyzed at every altitude using Cohen effect size (ES) and compared with the smallest worthwhile change. RESULTS: At low altitude, IPC possibly improved time to complete the TT (-5.2 s, -1.1%; Cohen ES ± 90% confidence limits -0.22, -0.44; 0.01), power output (2.7%; ES 0.21, 0.08; 0.51), and Q˙ (5.0%; ES 0.27, 0.00; 0.54), but did not alter SpO2, muscle TSI, and RPE. At moderate altitude, IPC likely enhanced completion time (-7.3 s; -1.5%; ES -0.38, -0.55; -0.20), and power output in the second half of the TT (4.6%; ES 0.28, -0.15; 0.72), increased SpO2 (1.0%; ES 0.38, -0.05; 0.81), and decreased TSI (-6.5%; ES -0.27, -0.73; 0.20) and RPE (-5.4%, ES -0.27, -0.48; -0.06). CONCLUSIONS: Ischemic preconditioning may provide an immediate and effective strategy to defend SpO2 and enhance high-intensity endurance performance at moderate altitude.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».