Hyperoxia Improves Repeated-Sprint Ability and the Associated Training Load in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the impact of hyperoxic gas breathing (HYP) on repeated-sprint ability (RSA) and on the associated training load (TL). Thirteen team- and racquet-sport athletes performed 6-s all-out sprints with 24-s recovery until exhaustion (power decrement ≥ 15% for two consecutive sprints) under normoxic (NOR: F I O 2 0.21) and hyperoxic (HYP: F I O 2 0.40) conditions in a randomized, single-blind and crossover design. The following variables were recorded throughout the tests: mechanical indices, arterial O 2 saturation (S p O 2 ), oxygenation of the vastus lateralis muscle with near-infrared spectroscopy, and electromyographic activity of the vastus lateralis, rectus femoris, and gastrocnemius lateralis muscles. Session TL (work × rate of perceived exertion) and neuromuscular efficiency (work/EMG [Electromyography]) were calculated. Compared with NOR, HYP increased S p O 2 (2.7 ± 0.8%, Cohen's effect size ES 0.55), the number of sprints (14.5 ± 8.6%, ES 0.28), the total mechanical work (13.6 ± 6.8%, ES 0.30), and the session TL (19.4 ± 7.0%, ES 0.33). Concomitantly, HYP increased the amplitude of muscle oxygenation changes during sprints (25.2 ± 11.7%, ES 0.36) and recovery periods (26.1 ± 11.4%, ES 0.37), as well as muscle recruitment (9.9 ± 12.1%, ES 0.74), and neuromuscular efficiency (6.9 ± 9.0%, ES 0.24). It was concluded that breathing a hyperoxic mixture enriched to 40% O 2 improves the total work performed and the associated training load during an open-loop RSA session in trained athletes. This ergogenic impact may be mediated by metabolic and neuromuscular alterations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».