The effectiveness of whole-body vibration on the attenuation of delayed-onset muscle soreness in healthy untrained individuals: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Delayed onset muscle soreness (DOMS) is a condition that happens following eccentric or intensive exercises. Whole-body vibration (WBV) is a potential treatment for DOMS; however, there is a lack of studies assessing its effectiveness in the untrained population. Our study objective was to test the efficacy of WBV compared with no treatment on pain and knee strength in healthy adults with DOMS. We randomly allocated 52 participants, 12 men and 40 women, aged 18 to 28 years, into WBV (n=26) and control (n=26) groups. The eligibility criteria included no history of injury, strengthening or aerobic exercises within the past six months. The participants walked on a treadmill to introduce DOMS. 24 h later, the WBV group received one session of WBV treatment, with their knees bent to 60° for 1 min (frequency, 30 Hz; amplitude 2-5 mm). We assessed pressure pain threshold (PPT), visual analogue scale (VAS), and knee maximum isometric force (MIF) at four time points. We did a one-way repeated measures ANOVA of each outcome measure, followed by a t-test and Bonferroni post-hoc test. The between-group differences were not significant at the baseline and 24 h post-DOMS ( P >0.05). Statistical analyses revealed significant differences between the two groups for all variables at 96 h post-DOMS inducement ( P <0.05), with mean differences for PPT, MIF and VAS being 1.19 kilo Pascals (95%CI = 0.78-1.32), 42.87 Newtons (95%CI = 28.53-56.98), and -2.39 (95%CI = -3.13- -1.98), respectively. Moreover, differences between the two groups were statistically significant for MIF 168 h post-DOMS ( P <0.05). WBV can effectively improve pain and muscle strength; therefore, beneficial treatment for recovery of DOMS symptoms. However, determining the exact dose, frequency, and best time of application is pending future research. Iranian Registry of Clinical Trials registration number: IRCT2016092429958N1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».