THE EFFECT OF COLD WATER IMMERSION ON PAIN, MUSCLE RECRUITMENT AND POSTURAL CONTROL IN ATHLETES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Numerous recovery strategies have been used to minimize performance loss related to delayed onset muscle soreness in athletes, and are part of prevention programs and training of most high-level sports. Objective To analyze the effects of cold-water immersion on delayed-onset muscle soreness, muscle recruitment, and postural control in soccer players. Objective The maximum load of the quadriceps femoris muscle strength was determined. After three days, the pain scale was used to measure the subject’s pain intensity. The recruitment of the quadriceps muscle was determined at the moment of the kick, and was associated with postural control. Methods Randomized, blinded clinical trial study. Two repeated series of maximum load sets at 60% MVC, performed in a knee extension chair, were used to induce quadriceps fatigue in the athletes. Participants Twenty-eight soccer players were allocated to four intervention groups: cold water immersion (CWIG, n = 7), thermoneutral water immersion (TWIG, n = 7), active recovery (ARG, n = 7), and rest (RG, n = 7), with each intervention being carried out for ten minutes. Revaluations were carried out after 24, 48, and 72 hours of the fatigue protocol. Results Pain intensity in the CWIG returned to baseline after 72 hours, while the TWIG, ARG, and RG continued to feel greater pain. For the other outcomes, no differences were found between the groups. Conclusion With regard to muscle recruitment and postural control at the time of the kick, no significant differences were found for the time periods or intervention established. Level of evidence I; High-quality randomized clinical trial with or without statistically significant difference, but with narrow confidence intervals.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».