Effects of Blood Flow Restriction Therapy for Muscular Strength, Hypertrophy, and Endurance in Healthy and Special Populations: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Blood flow restriction (BFR) training is an increasingly applied tool with potential benefits in muscular hypertrophy, strength, and endurance. This study investigates the effectiveness of BFR training relative to other forms of training on muscle strength, hypertrophy, and endurance. DATA SOURCES: We performed systematic searches of MEDLINE, Embase, and PubMed and assessed the methodological quality of included studies using the Cochrane risk of bias tool. MAIN RESULTS: We included 53 randomized controlled trials with 31 included in meta-analyses. For muscular strength comparing low-intensity BFR (LI-BFR) training with high-intensity resistance training (HIRT), the pooled mean difference (MD) for 1 repetition maximum was 5.34 kg (95% CI, 2.58-8.09; P < 0.01) favoring HIRT. When comparing LI-BFR training with HIRT for torque, the MD was 6.35 N·m (95% CI, 0.5-12.3; P = 0.04) also favoring HIRT. However, comparing LI-BFR with low-intensity resistance training (LIRT) for torque, there was a MD of 9.94 N·m (95% CI, 5.43-14.45; P < 0.01) favoring BFR training. Assessing muscle hypertrophy, the MD in cross-sectional area was 0.96 cm2 (95% CI, 0.21-1.7; P = 0.01) favoring pooled BFR training compared with nonocclusive training. Assessing endurance, V̇o2 maximum demonstrated a greater mean increase of 0.37 mL/kg/min (95% CI, -0.97 to 3.17; P = 0.64) in BFR endurance training compared with endurance training alone. CONCLUSION: Blood flow restriction training produced increases in muscular strength, hypertrophy, and endurance. Comparing LI-BFR training with HIRT, HIRT was a significantly better training modality for increasing muscle hypertrophy and strength. However, LI-BFR was superior when compared with a similar low-intensity protocol. Blood flow restriction training is potentially beneficial to those unable to tolerate the high loads of HIRT; however, better understanding of its risk to benefit ratio is needed before clinical application. LEVEL OF EVIDENCE: Level 1.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».