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Enregistrement W2886472089 · doi:10.3389/fphys.2018.01036

Combining Chronic Ischemic Preconditioning and Inspiratory Muscle Warm-Up to Enhance On-Ice Time-Trial Performance in Elite Speed Skaters

2018· article· en· W2886472089 sur OpenAlexaff
Philippe Richard, François Billaut

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTime trialIschemic preconditioningPlaceboCrossover studyAnesthesiaOxygenationCardiologyInternal medicineIschemiaBlood pressureHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elite athletes in varied sports typically combine ergogenic strategies in the hope of enhancing physiological responses and competitive performance, but the scientific evidence for such practices is very scarce. The peculiar characteristics of speed skating contribute to impede blood flow and exacerbate deoxygenation in the lower limbs (especially the right leg). We investigated whether combining preconditioning strategies could modify muscular oxygenation and improve performance in that sport. Using a randomized, single-blind, placebo-controlled, crossover design, seven male elite long-track speed skaters performed on-ice 600-m time trials, preceded by either a combination of preconditioning strategies (COMBO) or a placebo condition (SHAM). COMBO involved performing remote ischemic preconditioning (RIPC) of the upper limbs (3x5-min compression at 180 mmHg and 5-min reperfusion) over three days (including an acute treatment before trials), with the addition of an inspiratory muscle warm-up (IMW: 2x30 inspirations at 40% maximal inspiratory pressure (MIP)) on the day of testing. SHAM followed the same protocol with lower intensities (10 mmHg for RIPC and 15% MIP). Changes in tissue saturation index (TSI), oxyhemoglobin-oxymyoglobin ([O2HbMb]), deoxyhemoglobin-deoxymyoglobin ([HHbMb]) and total hemoglobin-myoglobin ([THbMb]) in the right vastus lateralis muscle were monitored by near-infrared spectroscopy (NIRS). Differences between COMBO and SHAM were analyzed using Cohen’s effect size (ES) and magnitude-based inferences. Compared with SHAM, COMBO had no worthwhile effect on performance time while meanΔ[HHbMb] (2.7%, ES 0.48; -0.07,1.03) and peakΔ[HHbMb] (1.8%, ES 0.23; -0.10,0.57) were respectively likely and possibly higher in the last section of the race. These results indicate that combining ischemic preconditioning and inspiratory muscle warm-up has no practical ergogenic impact on 600-m speed-skating performance in elite skaters. The low-sitting position in this sport might render difficult enhancing these physiological responses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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