Performance fatigability and recovery after dynamic multi-joint maximal exercise in elbow flexors versus knee extensors
Notice bibliographique
Résumé
Elbow flexors (EFs) and knee extensors (KEs) have shown differences in performance fatigability and recovery of neuromuscular function after isometric and isotonic single-joint fatiguing contractions. However, dynamic multi-joint movements are more representative of real-world activities. The aim of the study was to assess central and peripheral mechanisms of fatigability after either arm-cranking or cycling. Ten physically active men performed maximal incremental arm-cranking and cycling until task failure. Maximal voluntary isometric contraction (MVIC) and electrically evoked forces of both EF and KE were assessed before (PRE) and 1 (POST) and 20 (POST20) min after exercise. At POST, MVIC decreased similarly to 76 ± 8% and 81 ± 7% (both P < 0.001) of PRE for EF and KE, respectively. MVIC force remained lower than PRE at POST20 for both EF and KE (85 ± 8% vs. 95 ± 3% of PRE, P ≤ 0.033), having recovered less in EF than in KE ( P = 0.003). Electrically evoked forces decreased similarly from PRE to POST in EF and KE (all P > 0.05). At POST20, the ratio of low-to-high frequency doublets was lower in EF than in KE (75 ± 13% vs. 85 ± 10% of PRE; P ≤ 0.034). Dynamic maximal incremental exercise acutely induced similar magnitudes of MVIC and evoked force loss in EF and KE. However, at POST20, impaired MVIC recovery and lower ratio of low-to-high frequency doublets in EF than in KE suggest the recovery of neuromuscular function after dynamic maximal exercises is specific to and dependent on changes within the muscles investigated.
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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) | 0,002 | 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 ».