An Evidence-Based Narrative Review of Mechanisms of Resistance Exercise–Induced Human Skeletal Muscle Hypertrophy
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle plays a critical role in physical function and metabolic health. Muscle is a highly adaptable tissue that responds to resistance exercise (RE; loading) by hypertrophying, or during muscle disuse, RE mitigates muscle loss. Resistance exercise training (RET)-induced skeletal muscle hypertrophy is a product of external (e.g., RE programming, diet, some supplements) and internal variables (e.g., mechanotransduction, ribosomes, gene expression, satellite cells activity). RE is undeniably the most potent nonpharmacological external variable to stimulate the activation/suppression of internal variables linked to muscular hypertrophy or countering disuse-induced muscle loss. Here, we posit that despite considerable research on the impact of external variables on RET and hypertrophy, internal variables (i.e., inherent skeletal muscle biology) are dominant in regulating the extent of hypertrophy in response to external stimuli. Thus, identifying the key internal skeletal muscle-derived variables that mediate the translation of external RE variables will be pivotal to determining the most effective strategies for skeletal muscle hypertrophy in healthy persons. Such work will aid in enhancing function in clinical populations, slowing functional decline, and promoting physical mobility. We provide up-to-date, evidence-based perspectives of the mechanisms regulating RET-induced skeletal muscle hypertrophy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».