Velocity-based resistance training: impact of velocity loss in the set on neuromuscular performance and hormonal response
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to compare the effects of 2 resistance training (RT) programs with different velocity losses (VLs) allowed in each set: 10% (VL10%) versus 30% (VL30%) on neuromuscular performance and hormonal response. Twenty-five young healthy males were randomly assigned into 2 groups: VL10% (n = 12) or VL30% (n = 13). Subjects followed a velocity-based RT program for 8 weeks (2 sessions per week) using only the full-squat (SQ) exercise at 70%–85% 1-repetition maximum (1RM). Repetition velocity was recorded in all training sessions. A 20-m running sprint, countermovement jump (CMJ), 1RM, muscle endurance, and electromyogram (EMG) during SQ exercise and resting hormonal concentrations were assessed before and after the RT program. Both groups showed similar improvements in muscle strength and endurance variables (VL10%: 7.0%–74.8%; VL30%: 4.2%–73.2%). The VL10% resulted in greater percentage increments in CMJ (9.2% vs. 5.4%) and sprint performance (–1.5% vs. 0.4%) than VL30%, despite VL10% performing less than half of the repetitions than VL30% during RT. In addition, only VL10% showed slight increments in EMG variables, whereas no significant changes in resting hormonal concentrations were observed. Therefore, our results suggest that velocity losses in the set as low as 10% are enough to achieve significant improvements in neuromuscular performance, which means greater efficiency during RT. Novelty The VL10% group showed similar or even greater percentage of changes in physical performance compared with VL30%. No significant changes in resting hormonal concentrations were observed for any training group. Curvilinear relationships between percentage VL in the set and changes in strength and CMJ performance were observed.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle