Unilateral Quadriceps Fatigue Induces Greater Impairments of Ipsilateral versus Contralateral Elbow Flexors and Plantar Flexors Performance in Physically Active Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Non-local muscle fatigue (NLMF) studies have examined crossover impairments of maximal voluntary force output in non-exercised, contralateral muscles as well as comparing upper and lower limb muscles. Since prior studies primarily investigated contralateral muscles, the purpose of this study was to compare NLMF effects on elbow flexors (EF) and plantar flexors (PF) force and activation (electromyography: EMG). Secondly, possible differences when testing ipsilateral or contralateral muscles with a single or repeated isometric maximum voluntary contractions (MVC) were also investigated. Twelve participants (six males: (27.3 ± 2.5 years, 186.0 ± 2.2 cm, 91.0 ± 4.1 kg; six females: 23.0 ± 1.6 years, 168.2 ± 6.7 cm, 60.0 ± 4.3 kg) attended six randomized sessions where ipsilateral or contralateral PF or EF MVC force and EMG activity (root mean square) were tested following a dominant knee extensors (KE) fatigue intervention (2×100s MVC) or equivalent rest (control). Testing involving a single MVC (5s) was completed by the ipsilateral or contralateral PF or EF prior to and immediately post-interventions. One minute after the post-intervention single MVC, a 12×5s MVCs fatigue test was completed. Two-way repeated measures ANOVAs revealed that ipsilateral EF post-fatigue force was lower (-6.6%, p = 0.04, d = 0.18) than pre-fatigue with no significant changes in the contralateral or control conditions. EF demonstrated greater fatigue indexes for the ipsilateral (9.5%, p = 0.04, d = 0.75) and contralateral (20.3%, p < 0.01, d = 1.50) EF over the PF, respectively. There were no significant differences in PF force, EMG or EF EMG post-test or during the MVCs fatigue test. The results suggest that NLMF effects are side and muscle specific where prior KE fatigue could hinder subsequent ipsilateral upper body performance and thus is an important consideration for rehabilitation, recreation and athletic programs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».