Impact of age on the development of fatigue during large and small muscle mass exercise
Notice bibliographique
Résumé
To examine the impact of aging on neuromuscular fatigue following cycling (CYC; large active muscle mass) and single-leg knee-extension (KE; small active muscle mass) exercise, 8 young (25 ± 4 years) and older (72 ± 6 years) participants performed CYC and KE to task failure at a given relative intensity (80% of peak power output). The young also matched CYC and KE workload and duration of the old (iso-work comparison). Peripheral and central fatigue were quantified via pre-/postexercise decreases in quadriceps twitch torque (∆Qtw, electrical femoral nerve stimulation) and voluntary activation (∆VA). Although young performed 77% and 33% more work during CYC and KE, respectively, time to task failure in both modalities was similar to the old (~9.5 min; P > 0.2). The resulting ΔQtw was also similar between groups (CYC ~40%, KE ~55%; P > 0.3); however, ∆VA was, in both modalities, approximately double in the young (CYC ~6%, KE ~9%; P < 0.05). While causing substantial peripheral and central fatigue in both exercise modalities in the old, ∆Qtw in the iso-work comparison was not significant (CYC; P = 0.2), or ~50% lower (KE; P < 0.05) in the young, with no central fatigue in either modality ( P > 0.4). Based on iso-work comparisons, healthy aging impairs fatigue resistance during aerobic exercise. Furthermore, comparisons of fatigue following exercise at a given relative intensity mask the age-related difference observed following exercise performed at the same workload. Finally, although active muscle mass has little influence on the age-related difference in the rate of fatigue at a given relative intensity, it substantially impacts the comparison during exercise at a given absolute intensity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».