Eccentric Overload Flywheel Training in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Age-related reductions in muscle strength and muscle power can have significant adverse effects on functional performance in older adults. Exercise training has been shown to be a potent stimulus for improvements in strength and power. However, investigation into how to best optimize training-related adaptations, as well as the accessibility of training methods, is needed. Traditional (TR) methods using gravity-dependent free-weights or weight machines can improve and maintain strength and power but are limited in their ability to provide constant muscle tension and high levels of muscle activation throughout the lowering (eccentric) phase of lifting. Eccentric overload (EO) training may overcome these limitations and has been shown to result in potent adaptations in both young and older adults. Methods of producing EO are significantly limited from a practical perspective. The addition of whole-body flywheel training equipment provides a practical method of producing EO and may be appropriate for older adults wanting to optimize training outcomes. Our review provides limited evidence of the use of eccentric overload flywheel training as a novel training method in seniors. Through the review of literature, EO training overcame some of the limitations set forth by traditional resistance training and demonstrated to have key benefits when combating age-related changes affecting muscle strength and muscle power. It can be concluded that EO training is an important addition to the training arsenal for older adults. Flywheel training provides a practical method of achieving EO, increasing strength and power, combating age-related adaptations, and overall improving quality of life in older adults.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».