Inspiratory muscle training for enhancing repeated-sprint ability: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This pilot study examined the effect of inspiratory muscle training (IMT) on repeated-sprint ability and vastus lateralis reoxygenation. Ten recreationally trained subjects were randomly divided into two groups to complete 4 weeks of IMT or Sham (placebo) training. Pre- and post-intervention, a repeated-sprint ability (RSA) test was performed in both normoxia and hypoxia (F i O 2 ≈ 14.5%). Vastus lateralis reoxygenation (VL reoxy ), defined as peak to minimum amplitude deoxyhaemoglobin for each sprint/recovery cycle, was assessed during all trials using near-infrared spectroscopy. For total work performed, power analysis revealed that for small, medium and large effects (Cohen’s f ), sample sizes of n = 8, 16 and 90 respectively, are required to achieve a power of 80% at an α level of 0.05. Maximal inspiratory mouth pressure increased in IMT by 36.5%, 95% CI [20.9, 61.6] and by 2.7%, 95% CI [−4.46, 8.8] in Sham. No clear difference in the change of work completed during the sprints between groups were observed in normoxia (Sham −0.805 kJ, 95% CI [−3.92, 0.39]; IMT −2.06 kJ, 95% CI [−11.5, 4.96]; P = 0.802), or hypoxia (Sham −3.09 kJ, 95% CI [−7, 0.396]; IMT 0.354 kJ, 95% CI [−1.49, 2.1]; P = 0.802). VL reoxy in IMT increased by 9.34%, 95% CI [5.15, 13.7] in normoxia only. In conclusion, despite a large increase in IMT, this was only associated with a small effect on RSA in our pilot study cohort. Owing to a potentially relevant impact of training the inspiratory musculature, future studies should include a sample size of at least 16-20 to detect moderate to large effects on RSA.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».