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Enregistrement W3177467680 · doi:10.1152/ajpregu.00286.2020

Exercising muscle mass influences neuromuscular, cardiorespiratory, and perceptual responses during and following ramp-incremental cycling to task failure

2021· article· en· W3177467680 sur OpenAlexafffund
Jenny Zhang, Danilo Iannetta, Mohammed Alzeeby, Martin J. MacInnis, Saied Jalal Aboodarda

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésCyclingCardiorespiratory fitnessPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)PerceptionPsychologyNeuroscienceMedicinePhysical therapyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuromuscular (NM), cardiorespiratory, and perceptual responses to maximal-graded exercise using different amounts of active muscle mass remain unclear. We hypothesized that during dynamic exercise, peripheral NM fatigue (declined twitch force) and muscle pain would be greater using smaller muscle mass, whereas central fatigue (declined voluntary activation) and ventilatory variables would be greater using larger muscle mass. Twelve males (29.8 ± 4.7 years) performed two ramp-incremental cycling tests until task failure: 1) single-leg (SL) with 10 W·min −1 ramp and 2) double-leg (DL) with 20 W·min −1 ramp. NM fatigue was assessed at baseline, task failure (post), and after 1, 4, and 8 min of recovery. Cardiorespiratory and perceptual variables [i.e., ratings of perceived exertion (RPE), pain, and dyspnea] were measured throughout cycling. Exercise duration was similar between sessions (SL: 857.7 ± 263.6 s; DL: 855.0 ± 218.8 s; P = 0.923), and higher absolute peak power output was attained in DL (SL: 163.2 ± 43.8 W; DL: 307.0 ± 72.0 W; P < 0.001). Although central fatigue did not differ between conditions (SL: −6.6 ± 6.5%; DL: −3.5 ± 4.8%; P = 0.091), maximal voluntary contraction (SL: −41.6 ± 10.9%; DL: −33.7 ± 8.5%; P = 0.032) and single twitch forces (SL: −59.4 ± 18.8%; DL: −46.2 ± 16.2%; P = 0.003) declined more following SL. DL elicited higher peak oxygen uptake (SL: 42.1 ± 10.0 mL·kg −1 ·min −1 ; DL: 50.3 ± 9.3 mL·kg −1 ·min −1 ; P < 0.001), ventilation (SL: 137.1 ± 38.1 L·min −1 ; DL: 171.5 ± 33.2 L·min −1 ; P < 0.001), and heart rate (SL: 167 ± 21 bpm; DL: 187 ± 8 bpm; P = 0.005). Dyspnea ( P = 0.025) was higher in DL; however, RPE ( P = 0.005) and pain ( P < 0.001) were higher in SL. These results suggest that interplay between NM, cardiorespiratory, and perceptual determinants of exercise performance during ramp-incremental cycling to task failure is muscle mass dependent.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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