Effect of Equal Volume, High-Repetition Resistance Training to Volitional Fatigue, With Different Workout Frequencies, on Muscle Mass and Neuromuscular Performance in Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Grzyb, K, Candow, DG, Schoenfeld, BJ, Bernat, P, Butchart, S, and Neary, JP. Effect of equal volume, high-repetition resistance training to volitional fatigue, with different workout frequencies, on muscle mass and neuromuscular performance in postmenopausal women. J Strength Cond Res 36(1): 31-36, 2022-This study examined the effects of equal volume, high-repetition resistance training (HRRT) performed to volitional fatigue, with different workout frequencies, on muscle mass and neuromuscular performance (strength, endurance) in untrained postmenopausal women. Subjects were randomized to perform HRRT 2 d·wk-1 (HRRT-2; 3 sets of 20-30 repetitions/set for elbow and knee flexion and extension) or 3 d·wk-1 (HRRT-3; 2 sets of 20-30 repetitions/set per exercise) for 8 weeks. Baseline and post-training assessments were made for muscle thickness, strength (1 repetition maximum [1RM]) and endurance (number of repetitions performed at 50% baseline 1RM) for elbow and knee flexor and extensor muscle groups. Significance was set at p < 0.05. There was a significant increase over time for all measures of muscle thickness, strength, and endurance (p < 0.005), with no differences between groups. Untrained postmenopausal women can expect to achieve similar improvements in muscle size, strength, and endurance when training 2 or 3 days per week, provided total weekly training volume is equal.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».