An Examination of Group and Individual Response Rates to Ischemic Preconditioning for Sport Performance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ischemic Preconditioning (IPC) has been shown to improve exercise performance; yet large variability in response exists between individuals and the mean changes reported between studies. It has been suggested that there are responders and non-responders to IPC and this is a common explanation for the observed variability. At present, existing studies that demonstrate individual responses to IPC lack an appropriate assessment of the within-subject variability of the exercise task, thereby preventing proper evaluation of response versus non-response to the stimulus. Thus, the purpose of this study was to use repeated control trials to measure within-subject variability to assess the existence of true responders to IPC. METHODS: In a randomized, crossover design, twelve recreational cyclists (7m/5f, 30yrs, 72kg, 175cm, 55ml.min-1.kg-1) completed six, 5km cycling time trials, each separated by one week. Three separate trials were performed with and without IPC to characterize the expected individual variability in performance with and without treatment. For each IPC trial, IPC was completed 15 minutes prior to exercise and consisted of 3x5-min cycles of bilateral occlusion and reperfusion to the upper thighs. RESULTS: Comparing baseline control to IPC, mean time to completion did not reach significance (5±8s or 1.0±1.8%, p=0.08), despite a 1% change commonly being recognized as the benchmark for a meaningful alteration in performance. Examination of individual participant data revealed 8 of 12 (68%) participants improved mean 5km TT performance following IPC (2.1±1.3%). If the individual’s mean IPC response is considered only as an improvement that exceeded one’s own percent coefficient of variation from the repeated controls (0.4±0.8%) then 7 (58%) and 5 (42%) would be classed as legitimate responders and non-responders. When the individual response or non-response to IPC was examined over the three repeated IPC trials, 81% and 87% of trials confirmed the effect, respectively. CONCLUSIONS: We present evidence that individual performance is affected at a magnitude that exceeds normal variability. This suggests the existence of participants who consistently respond to IPC exposure at a magnitude that exceeds chance.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».