Physiological Responses of a Jaw-Repositioning Custom-Made Mouthguard on Airway and Their Effects on Athletic Performance
Notice bibliographique
Résumé
Martins, RS, Girouard, P, Elliott, E, and Mekary, S. Physiological responses of a jaw repositioning custom-made mouthguard on airway and their effects on athletic performance. J Strength Cond Res 34(2): 422-429, 2020-Advanced dental techniques such as jaw-repositioning have shown to increase lower body muscular power such as vertical jump, but its effects on acceleration and speed have not been studied. Similarly, jaw repositioning is commonly used to increase airways volume and ventilation in a special population (i.e., obstructive sleep apnea); however, its ergogenic effects on aerobic performance have yet not been studied. The purpose of the cross-over study was to investigate the effects of a jaw-repositioning custom-made mouthguard (JCM) on volumetric changes in airway and jaw position and determine the effects this may have on aerobic and anaerobic performance. Results indicated that jaw-repositioning custom-made mouthguard may have an ergogenic effect on performance. The JCM condition showed an increase of 13% in upper airway volume (p = 0.04), 10% in upper airway width (p = 0.004), 7% in ventilation (p = 0.006), 5% in maximal aerobic power (p = 0.003), 4% in time to exhaustion (p = 0.03), 3% in vertical jump (p = 0.03), 2% in broad jump (p = 0.009), and a decrease of 4% in 20-m (p = 0.04) and 2% in 40-m (p = 0.001) sprint times. This is the first study to demonstrate a significant link between jaw repositioning, airway volumetric change, and performance enhancement in both aerobic and anaerobic performances. The results of this study may lead to a change in culture for the use of mouthguards in different sports applications, from high orofacial injury risk sports to other sports, specifically for ergogenic enhancement.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».