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Enregistrement W4230355103 · doi:10.1249/mss.0b013e318207871b

RESPONSE

2011· article· en· W4230355103 sur OpenAlexaffabout
Michael E. Tschakovsky, E. Victoria Wiltshire

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMassageLactic acidContext (archaeology)Physical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyAlternative medicinePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor-in-Chief: With regard to Dr. Moraska's contention that our work (3) does not have external validity: we are in complete agreement that massage applied 15 min after a 10-km race is irrelevant for lactate clearance. This is why we state in the introduction that the only situation where massage might be relevant in terms of "lactic acid" removal is "in athletic events that involve intermittent bursts at a high power output where substantial lactic acid production would occur and rapid recovery is required." This is the context in which our study has external validity. We would categorically disagree with Dr. Moraska if his view was that massage could not be implemented in certain important muscle groups "between shifts" in basketball or football, for example, if the goal was to enhance "lactic acid" removal. Whether massage is not applied as such is not because it cannot be but because it has not been considered. This is where our issue with the "myth" of massage efficacy for "lactic acid" removal comes in; namely, the contention that it elevates muscle blood flow. Under resting conditions, it has already been established that massage does not enhance limb blood flow (2), but nothing is known about after exercise where blood flow is still elevated. With regard to Dr. Moraska's contention that the reported group differences are due to incorrect application of statistics: he is in error when he states the 30-s postischemic handgrip (IHG) data are "before intervention" and therefore the "values should be equal between groups" such that "not accounting for baseline differences misrepresents the intervention effect." The 30-s postexercise data are not before intervention. In the Methods sections, "Post-IHG active recovery and massage (p. 1063)," we state "After 2 min of IHG, the subject lay quietly with the forearm at rest for 30 s, at which time active recovery/forearm massage began." In the Methods section, "Post-IHG data acquisition (p. 1064)," we state "…(data) were obtained over an approximately 20-s period every minute starting at 30 s post-IHG..." The reduced blood flow in the massage and active recovery at 30 s after IHG is therefore due to the well-documented impairment effect of mechanical compression and muscle contraction. Indeed, the groups were identical at this time point in terms of arteriovenous [lactate] difference and in terms of blood pressure for massage and passive recovery. (Of course, active recovery would have a higher blood pressure at this time since contractions have begun and there is an immediate effect on arterial blood pressure with forearm contractions (1).) In conclusion, no study has investigated the efficacy of massage in removing "lactic acid" from exercised muscle, and our study examined the immediate postexercise condition because this is the only time that such efficacy might be relevant. Our statistical analysis and data interpretation was appropriately based on intervention differences from control at 30 s after exercise and beyond. Dr. Moraska's inference of "questionable results interpretation" is unfortunate, as it is based on his error regarding the experimental conditions at the 30-s postexercise time point. Michael E. Tschakovsky, PhD E. Victoria Wiltshire, MSc School of Kinesiology and Health Studies Queen's University Kingston, Ontario, Canada

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0150,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1700,100

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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