Repetition Failure Occurs Earlier During Low-Load Resistance Exercise With High But Not Low Blood Flow Restriction Pressures
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Cerqueira, MS, Lira, M, Mendonça Barboza, JA, Burr, JF, Wanderley e Lima, TB, Maciel, DG, and De Brito Vieira, WH. Repetition failure occurs earlier during low-load resistance exercise with high but not low blood flow restriction pressures: a systematic review and meta-analysis. J Strength Cond Res XX(X): 000-000, 2021-High-load and low-load resistance training (LL-RT) performed to failure are considered effective for improving muscle mass and strength. Alternatively, LL-RT with blood flow restriction (LL-BFR) may accelerate repetition failure and has been suggested to be more time efficient than LL-RT. This study explores the evidence for the effects of LL-BFR vs. LL-RT on repetition failure. A systematic literature search was conducted in the PubMed, CINAHL, Web of Science, CENTRAL, Scopus, SPORTDiscus, and PEDro databases. Meta-analyses of mean differences and 95% confidence intervals (CIs) were performed using a random-effects model. Subgroup analyses were conducted for both the high and low blood flow restriction pressures. The search identified n = 10 articles that met the inclusion criteria. The meta-analysis comprised a total of 218 healthy subjects. Low-load resistance training with blood flow restriction with high pressures (≥50% arterial occlusion pressure [AOP]) precipitate repetition failure in ∼14.5 fewer repetitions (95% CI -19.53 to -9.38) compared with LL-RT, whereas the use of low pressures (<50% AOP) stimulated repetition failure with ∼1.4 fewer repetitions (95% CI -3.11 to 0.37); however, this difference was not statistically significant. Repetition failure has been demonstrated to be an important normalizing variable when comparing the hypertrophic and strength effects resulting from resistance training and occurs earlier during low-load resistance exercise with high but not low blood flow restriction pressures.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».