The effect of unilateral training on contralateral limb strength in young, older, and patient populations: a meta-analysis of cross education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cross education is the contralateral strength gain following unilateral training of the ipsilateral limb. This phenomenon provides an ideal rehabilitation model for acute or chronic rehabilitation; however, previous cross education meta-analyses have been limited to a handful of studies.Objectives: The present meta-analysis aimed to (1) be as inclusive as possible, (2) compare cross education in young able-bodied, older able-bodied, and patient populations, (3) compare cross education between training modalities, and (4) detail the impact of methodological controls on the quantification of cross education.Methodology: A review of English literature identified studies that employed unilateral resistance training and reported contralateral strength results. Studies were separated to examine the effect of population, training modality, limb, sex, and familiarization on the magnitude of cross education. The percent strength gain and effect size were calculated for ipsilateral and contralateral limbs.Results: A total of 96 studies fit the predetermined inclusion criteria and were included in the analysis. The included studies were further divided into 141 units employing separate unilateral training paradigms. These were separated into young, able-bodied (n = 126), older, able-bodied (n = 9), and neuromuscular patients (n = 6). Cross education was an average of 18% (standardized mean difference (SMD) = 0.71) in young, able-bodied participants, 17% (SMD = 0.58) in healthy able-bodied participants, and 29% (SMD = 0.76) in neuromuscular patients.Conclusion: Cross education was present in young, older, and patient populations and similar between upper and lower limbs and between males and females. Electromyostimulation training was superior to voluntary training paradigms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».