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Enregistrement W3009029087 · doi:10.1016/j.redox.2020.101480

Intramuscular mechanisms of overtraining

2020· review· en· W3009029087 sur OpenAlexaff
Arthur J. Cheng, Baptiste Jude, Johanna T. Lanner

Notice bibliographique

RevueRedox Biology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetWenner-Gren Foundation
Mots-clésSkeletal muscleOvertrainingEndurance trainingMitochondrial biogenesisMuscle hypertrophyExercise physiologyMuscle weaknessMedicineSarcopeniaInternal medicineBioinformaticsBiologyMitochondrionPhysical therapyAthletes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strenuous exercise is a potent stimulus to induce beneficial skeletal muscle adaptations, ranging from increased endurance due to mitochondrial biogenesis and angiogenesis, to increased strength from hypertrophy. While exercise is necessary to trigger and stimulate muscle adaptations, the post-exercise recovery period is equally critical in providing sufficient time for metabolic and structural adaptations to occur within skeletal muscle. These cyclical periods between exhausting exercise and recovery form the basis of any effective exercise training prescription to improve muscle endurance and strength. However, imbalance between the fatigue induced from intense training/competitions, and inadequate post-exercise/competition recovery periods can lead to a decline in physical performance. In fact, prolonged periods of this imbalance may eventually lead to extended periods of performance impairment, referred to as the state of overreaching that may progress into overtraining syndrome (OTS). OTS may have devastating implications on an athlete's career and the purpose of this review is to discuss potential underlying mechanisms that may contribute to exercise-induced OTS in skeletal muscle. First, we discuss the conditions that lead to OTS, and their potential contributions to impaired skeletal muscle function. Then we assess the evidence to support or refute the major proposed mechanisms underlying skeletal muscle weakness in OTS: 1) glycogen depletion hypothesis, 2) muscle damage hypothesis, 3) inflammation hypothesis, and 4) the oxidative stress hypothesis. Current data implicates reactive oxygen and nitrogen species (ROS) and inflammatory pathways as the most likely mechanisms contributing to OTS in skeletal muscle. Finally, we allude to potential interventions that can mitigate OTS in skeletal muscle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations145
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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