The effects of different passive static stretching intensities on recovery from unaccustomed eccentric exercise – a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Effects of passive static stretching intensity on recovery from unaccustomed eccentric exercise of right knee extensors was investigated in 30 recreationally active males randomly allocated into 3 groups: high-intensity (70%-80% maximum perceived stretch), low-intensity (30%-40% maximum perceived stretch), and control. Both stretching groups performed 3 sets of passive static stretching exercises of 60 s each for hamstrings, hip flexors, and quadriceps, over 3 consecutive days, post-unaccustomed eccentric exercise. Muscle function (eccentric and isometric peak torque) and blood biomarkers (creatine kinase and C-reactive protein) were measured before (baseline) and after (24, 48, and 72 h) unaccustomed eccentric exercise. Perceived muscle soreness scores were collected immediately (time 0), and after 24, 48, and 72 h postexercise. Statistical time × condition interactions observed only for eccentric peak torque (p = 0.008). Magnitude-based inference analyses revealed low-intensity stretching had most likely, very likely, or likely beneficial effects on perceived muscle soreness (48-72 h and 0-72 h) and eccentric peak torque (baseline-24 h and baseline-72 h), compared with high-intensity stretching. Compared with control, low-intensity stretching had very likely or likely beneficial effects on perceived muscle soreness (0-24 h and 0-72 h), eccentric peak torque (baseline-48 h and baseline-72 h), and isometric peak torque (baseline-72 h). High-intensity stretching had likely beneficial effects on eccentric peak torque (baseline-48 h), but likely had harmful effects on eccentric peak torque (baseline-24 h) and creatine kinase (baseline-48 h and baseline-72 h), compared with control. Therefore, low-intensity stretching is likely to result in small-to-moderate beneficial effects on perceived muscle soreness and recovery of muscle function post-unaccustomed eccentric exercise, but not markers of muscle damage and inflammation, compared with high-intensity or no stretching.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».