Age-Related Declines in Lower Limb Muscle Function are Similar in Power and Endurance Athletes of Both Sexes: A Longitudinal Study of Master Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The age-related decline in muscle function, particularly muscle power, is associated with increased risk of important clinical outcomes. Physical activity is an important determinant of muscle function, and different types of physical activity e.g. power-based versus endurance-based exercise appear to have differential effects on muscle power. Cross-sectional studies suggest that participation in power-based exercise is associated with greater muscle power across adulthood but this has not been investigated longitudinally. We recruited eighty-nine male and female power and endurance master athletes (sprint and distance runners respectively, baseline age 35-90y). Using jumping mechanography, we measured lower limb muscle function during a vertical jump including at least two testing sessions longitudinally over 4.5 ± 2.4y. We examined effects of time, discipline (power/endurance) and sex in addition to two- and three-way interactions using linear mixed-effects models. Peak relative power, relative force and jump height, but not Esslingen Fitness Index (indicating peak power relative to sex and age-matched reference data) declined with time. Peak power, force, height and EFI were greater in power than endurance athletes. There were no sex, discipline or sex*discipline interactions with time for any variable, suggesting that changes were similar over time for athletes of both sexes and disciplines. Advantages in lower limb muscle function in power athletes were maintained with time, in line with previous cross-sectional studies. These results suggest that improvements in lower limb function in less active older individuals following power-based training persist with continued adherence, although this requires further investigation in interventional studies.
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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 |
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| 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 | 0,000 |
| 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 ».