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Enregistrement W4283330112 · doi:10.3390/ijerph19137655

Ischemic Preconditioning with High and Low Pressure Enhances Maximum Strength and Modulates Heart Rate Variability

2022· article· en· W4283330112 sur OpenAlexaff
Luiz Guilherme da Silva Telles, François Billaut, Aline de Souza Ribeiro, Christian Geórgea Junqueira, Luís Leitão, Ana Cristina Barreto, Patrícia Silva Panza, Jéferson Macedo Vianna, Jefferson da Silva Novaes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquatMedicineBench pressLeg pressHeart rateCardiologyIschemic preconditioningMuscle strengthResistance trainingPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineBlood pressureIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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