Resistance training with interval blood flow restriction effectively enhances intramuscular metabolic stress with less ischemic duration and discomfort
Notice bibliographique
Résumé
Increases in muscle size and strength similar to those obtained with high resistance load can be achieved by combining lower loads with continuous blood flow restriction (BFR). However, high ratings for distress have been reported for continuous BFR. Therefore, we investigated the efficacy (metabolic stress) of BFR applied only during intervals in resistance exercise. Seven healthy men performed three 1-min sets of plantar flexion (30 reps/min) with 1-min rest intervals under 4 conditions: low-load resistance exercise (L, 20% 1-repetition maximum (1RM)) without BFR (L-noBFR), L with BFR during exercise sets (L-exBFR), L with BFR during rest intervals (L-intBFR), and L with continuous BFR during both exercise and rest intervals (L-conBFR). Based on the results of the first experiment, we performed additional protocols using a moderate load (M, 40% 1RM) with intermittent (exercise or rest intervals) BFR (M-exBFR and M-intBFR). Intramuscular metabolic stress, defined as decreases in phosphocreatine and intramuscular pH, was evaluated by 31 P magnetic resonance spectroscopy. Rated perceived exertion (RPE) was also assessed. At the end of exercise, total decreases in phosphocreatine and intramuscular pH were similar among L-noBFR, L-intBFR, and L-exBFR and significantly less than those in L-conBFR (p < 0.05). In contrast, changes in these variables in M-intBFR but not in M-exBFR were similar to those in L-conBFR. Nevertheless, RPE was lower in M-intBFR than in both M-exBFR and L-conBFR (p < 0.05). The effect of intermittent BFR during exercise might be insufficient to induce metabolic stress when using a low load. However, effective metabolic stress for muscle adaptation could be obtained by moderate-load resistance exercise with BFR during intervals with less ischemic duration and discomfort.
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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 | 0,001 |
| 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 ».