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Enregistrement W3015143767 · doi:10.3389/fspor.2020.00029

Impact of Hypoventilation Training on Muscle Oxygenation, Myoelectrical Changes, Systemic [K+], and Repeated-Sprint Ability in Basketball Players

2020· article· en· W3015143767 sur OpenAlexaff
Julien Lapointe, Pénélope Paradis‐Deschênes, Xavier Woorons, Frédéric Lemaître, François Billaut

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBicepsSprintMedicinePhysical therapyHypoventilationAnesthesiaInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the impact of repeated-sprint (RS) training with voluntary hypoventilation at low lung volume (VHL) on RS ability (RSA) and on performance in a 30-15 intermittent fitness test (30-15IFT). Over four weeks, seventeen basketball players included eight sessions of straight-line running RS and RS with changes of direction into their usual training, performed either with normal breathing (CTL, n=8) or with VHL (n=9). Before and after the training, athletes completed a RSA test (12 x 30-m, 25-s rest) and a 30-15IFT. During the RSA test, the fastest sprint (RSAbest), time-based percentage decrement score (RSASdec), total electromyographic intensity (RMS) and spectrum frequency (MPF) of the biceps femoris and gastrocnemius muscles, and biceps femoris NIRS-derived oxygenation were assessed for every sprint. A capillary blood sample was also taken after the last sprint to analyse metabolic and ionic markers. Cohen’s effect sizes (ES) were used to compare group differences. Compared with CTL, VHL did not clearly modify RSAbest, but likely lowered RSASdec (VHL: -24.5% vs CTL: -5.9%, group difference: -19.8%, ES -0.44). VHL also lowered the maximal deoxygenation induced by sprints ([HHb]max; group difference: -2.9%, ES -0.72) and enhanced the reoxygenation during recovery periods ([HHb]min; group difference: -3.6%, ES -1.00). VHL increased RMS (group difference: 18.2%, ES 1.28) and maintained MPF towards higher frequencies (group difference: 9.8 ± 5.0%, ES 1.40). These changes were concomitant with a lower potassium (K+) concentration (group difference: -17.5%, ES -0.67), and the lowering in [K+] was largely correlated with RSASdec post-training in VHL only (r=0.66, p < 0.05). However, VHL did not clearly alter PO2, haemoglobin, lactate and bicarbonate concentration and base excess. There was no difference between group velocity gains for the 30-15IFT (CTL: 6.9% vs VHL: 7.5%, ES 0.07). These results indicate that RS training combined with VHL may improve RSA, which could be relevant to basketball player success. This gain may be attributed to greater muscle reoxygenation, enhanced muscle recruitment strategies and improved K+ regulation to attenuate the development of muscle fatigue, especially in type-II muscle fibers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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