Low-load resistance training to task failure with and without blood flow restriction: muscular functional and structural adaptations
Notice bibliographique
Résumé
The application of blood flow restriction (BFR) during resistance exercise is increasingly recognized for its ability to improve rehabilitation and for its effectiveness in increasing muscle hypertrophy and strength among healthy populations. However, direct comparison of the skeletal muscle adaptations to low-load resistance exercise (LL-RE) and low-load BFR resistance exercise (LL-BFR) performed to task failure is lacking. Using a within-subject design, we examined whole muscle group and skeletal muscle adaptations to 6 wk of LL-RE and LL-BFR training to repetition failure. Muscle strength and size outcomes were similar for both types of training, despite ~33% lower total exercise volume (load × repetition) with LL-BFR than LL-RE (28,544 ± 1,771 vs. 18,949 ± 1,541 kg, P = 0.004). After training, only LL-BFR improved the average power output throughout the midportion of a voluntary muscle endurance task. Specifically, LL-BFR training sustained an 18% greater power output from baseline and resulted in a greater change from baseline than LL-RE (19 ± 3 vs. 3 ± 4 W, P = 0.008). This improvement occurred despite histological analysis revealing similar increases in capillary content of type I muscle fibers following LL-RE and LL-BFR training, which was primarily driven by increased capillary contacts (4.53 ± 0.23 before training vs. 5.33 ± 0.27 and 5.17 ± 0.25 after LL-RE and LL-BFR, respectively, both P < 0.05). Moreover, maximally supported mitochondrial respiratory capacity increased only in the LL-RE leg by 30% from baseline ( P = 0.006). Overall, low-load resistance training increased indexes of muscle oxidative capacity and strength, which were not further augmented with the application of BFR. However, performance on a muscle endurance test was improved following BFR training.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».