Microvascular adaptations to resistance training are independent of load in resistance-trained young men
Notice bibliographique
Résumé
Resistance training promotes microvasculature expansion; however, it remains unknown how different resistance training programs contribute to angiogenesis. Thus, we recruited experienced resistance-trained participants and determined the effect of 12 wk of either high-repetition/low-load or low-repetition/high-load resistance training performed to volitional fatigue on muscle microvasculature. Twenty men performed either a high-repetition [20-25 repetitions, 30-50% of 1-repetition maximum (1RM); n = 10] or a low-repetition (8-12 repetitions, 75-90% of 1RM; n = 10) resistance training program. Muscle biopsies were taken before and after resistance training, and immunohistochemistry was used to assess fiber type (I and II)-specific microvascular variables. High-repetition/low-load and low-repetition/high-load groups were not different in any variable before resistance training. Both protocols resulted in an increase in capillarization. Specifically, after resistance training, the capillary-to-fiber ratio, capillary contacts, and capillary-to-fiber perimeter exchange index were elevated, and sharing factor was reduced. These data demonstrate that resistance training performed to volitional failure, using either high repetition/low load or low repetition/high load, induced similar microvascular adaptations in recreationally resistance-trained young men.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».