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Enregistrement W2810588104 · doi:10.1139/apnm-2018-0202

Physiological responses to partial-body cryotherapy performed during a concurrent strength and endurance session

2018· article· en· W2810588104 sur OpenAlexvenueno aff
Alessandro Piras, Francesco Campa, Stefania Toselli, Rocco Di Michele, Milena Raffi

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessCryotherapyMedicineHeart rateVentilation (architecture)VO2 maxEndurance trainingCardiologyAnesthesiaInternal medicineSurgeryBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) were randomly exposed to 2 different conditions: (i) PBC: 3 min at -160 °C, and (ii) passive recovery at 21 °C. We performed the bioelectrical impedance analysis (BIA) and recorded temperature and cardiac autonomic variables at 3 time points: at baseline, after strength training, and after 90 min of recovery. In addition, blood lactate concentration was measured 1 min before and 2.5 min after the IR. Heart rate (HR), energy cost, minute ventilation, oxygen uptake, and metabolic power were assessed during the IR. Homeostatic hydration status was affected by the execution of an intense strength training subsession. Then, after PBC, the BIA vector was restored close to normohydration status. Autonomic variables changed over time in both conditions, although the mean differences and effect sizes were greater in the PBC condition. During IR, HR was 3.5% lower after PBC, and the same result was observed for oxygen uptake (∼4.9% lower) and ventilation (∼6.5% lower). The energy cost measured after cryotherapy was ∼9.0% lower than after passive recovery. Cryotherapy enhances recovery after a single strength training session, and during subsequent IR, it shows a reduction in cardiorespiratory and metabolic parameters. PBC may be useful for those athletes who compete or train more than once in the same day, to improve recovery between successive training sessions or competitions.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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