Ischemic Preconditioning with High and Low Pressure Enhances Maximum Strength and Modulates Heart Rate Variability
Notice bibliographique
Résumé
Background: The application of ischemic preconditioning (IPC) to resistance exercise has attracted some attention, owing to increases in muscle performance. However, there is still no consensus on the optimal occlusion pressure for this procedure. This study compared the acute effects of IPC with high and low pressure of occlusion on upper and lower limb maximal strength and heart rate variability in recreationally trained individuals. Methods: Sixteen recreationally trained men (25.3 ± 1.7 years; 78.4 ± 6.2 kg; 176.9 ± 5.4 cm; 25.1 ± 1.5 m2 kg−1) were thoroughly familiarized with one repetition maximum (1 RM) testing in the following exercises: bench press (BP), front latissimus pull-down (FLPD), and shoulder press (SP) for upper limbs, and leg press 45º (LP45), hack machine (HM), and Smith Squat (SS) for lower limbs. The 1 RM exercises were then randomly performed on three separate days: after a high pressure (220 mmHg, IPChigh) and a low pressure (20 mmHg, IPClow) IPC protocol and after no intervention (control, CON). Heart rate variability was also measured at rest, during and after the entire IPC protocol, and after the exercises. Results: Maximal strength was significantly (p < 0.05) higher in both IPChigh and IPClow compared with CON in all upper- and lower-limb exercises. There was no difference between the two experimental conditions. No significant differences were found in the comparison across the different experimental conditions for LFnu, HFnu, LF/HF ratio, and RMSSDms. Conclusions: IPC performed with both high and low pressures influenced heart rate variability, which may partly explain the maximal strength enhancement.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».