An overview of ischemic preconditioning in exercise performance: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic preconditioning (IPC) is an attractive method for athletes owing to its potential to enhance exercise performance. However, the effectiveness of the IPC intervention in the field of sports science remains mitigated. The number of cycles of ischemia and reperfusion, as well as the duration of the cycle, varies from one study to another. Thus, the aim of this systematic review was to provide a comprehensive review examining the IPC literature in sports science. A systematic literature search was performed in PubMed (MEDLINE) (from 1946 to May 2018), Web of Science (sport sciences) (from 1945 to May 2018), and EMBASE (from 1974 to May 2018). We included all studies investigating the effects of IPC on exercise performance in human subjects. To assess scientific evidence for each study, this review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement. The electronic database search generated 441 potential articles that were screened for eligibility. A total of 52 studies were identified as eligible and valid for this systematic review. The studies included were of high quality, with 48 of the 52 studies having a randomized, controlled trial design. Most studied showed that IPC intervention can be beneficial to exercise performance. However, IPC intervention seems to be more beneficial to healthy subjects who wish to enhance their performance in aerobic exercises than athletes. Thus, this systematic review highlights that a better knowledge of the mechanisms generated by the IPC intervention would make it possible to optimize the protocols according to the characteristics of the subjects with the aim of suggesting to the subjects the best possible experience of IPC intervention.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».