Impact of partitioning exercises on quadriceps muscle endurance and muscle fiber-type distribution following low-load/high-repetition resistance training (LLHR-RT) in people with advanced COPD.
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effect of 8 weeks of single-limb (SL) or two-limb (TL) LLHR-RT on quadriceps muscle endurance and fiber type distribution of the vastus lateralis muscle in fourteen participants (age: 65±7 years, FEV1 :39±10 % predicted) with COPD. A fiber typing analysis was performed using the immunofluorescence method, expressing the percentage of Type I, Type IIa and type IIx fibers. Within the LLHR-RT program (seven exercises in total), the knee extension exercise targeted the quadriceps muscle. Three sets were performed per session (3 sessions/week) with each set ending with task failure. Quadriceps muscle endurance was assessed by comparing the amount of work performed between the first versus the last knee extension exercise session. Results are shown in Table 1. Conclusion: Eight weeks of SL LLHR-RT training improves quadriceps muscle endurance but does not result in statistically significant alterations in fiber type distribution, the latter thus indicating that the improvement in quadriceps function is likely more related to neural than muscular adaptations.
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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) | 0,001 | 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 ».