Acute adaptation of central and peripheral motor unit features to exercise‐induced fatigue differs with concentric and eccentric loading
Notice bibliographique
Résumé
NEW FINDINGS: What is the central question of this study? Conflicting evidence exists on motor unit (MU) firing rate in response to exercise-induced fatigue, possibly due to the contraction modality used: Do MU properties adapt similarly following concentric and eccentric loading? What is the main finding and its importance? MU firing rate increased following eccentric loading only despite a decline in absolute force. Force steadiness deteriorated following both loading methods. Central and peripheral MU features are altered in a contraction type-dependant manner, which is an important consideration for training interventions. ABSTRACT: Force output of muscle is partly mediated by the adjustment of motor unit (MU) firing rate (FR). Disparities in MU features in response to fatigue may be influenced by contraction type, as concentric (CON) and eccentric (ECC) contractions demand variable amounts of neural input, which alters the response to fatigue. This study aimed to determine the effects of fatigue following CON and ECC loading on MU features of the vastus lateralis (VL). High-density surface (HD-sEMG) and intramuscular (iEMG) electromyography were used to record MU potentials (MUPs) from bilateral VLs of 12 young volunteers (six females) during sustained isometric contractions at 25% and 40% of the maximum voluntary contraction (MVC), before and after completing CON and ECC weighted stepping exercise. Multi-level mixed effects linear regression models were performed with significance assumed as P < 0.05. MVC decreased in both CON and ECC legs post-exercise (P < 0.0001), as did force steadiness at both 25% and 40% MVC (P < 0.004). MU FR increased in ECC at both contraction levels (P < 0.001) but did not change in CON. FR variability increased in both legs at 25% and 40% MVC following fatigue (P < 0.01). From iEMG measures at 25% MVC, MUP shape did not change (P > 0.1) but neuromuscular junction transmission instability increased in both legs (P < 0.04), and markers of fibre membrane excitability increased following CON only (P = 0.018). These data demonstrate that central and peripheral MU features are altered following exercise-induced fatigue and differ according to exercise modality. This is important when considering interventional strategies targeting MU function.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».