Fiber-Type-Specific Hypertrophy with the Use of Low-Load Blood Flow Restriction Resistance Training: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence indicates that the use of low-load resistance training in combination with blood flow restriction (LL-BFR) can be an effective method to elicit increases in muscle size, with most research showing similar whole muscle development of the extremities compared to high-load (HL) training. It is conceivable that properties unique to LL-BFR such as greater ischemia, reperfusion, and metabolite accumulation may enhance the stress on type I fibers during training compared to the use of LLs without occlusion. Accordingly, the purpose of this paper was to systematically review the relevant literature on the fiber-type-specific response to LL-BFR and provide insights into future directions for research. A total of 11 studies met inclusion criteria. Results of the review suggest that the magnitude of type I fiber hypertrophy is at least as great, and sometimes greater, than type II hypertrophy when performing LL-BFR. This finding is in contrast to HL training, where the magnitude of type II fiber hypertrophy tends to be substantially greater than that of type I myofibers. However, limited data directly compare training with LL-BFR to nonoccluded LL or HL conditions, thus precluding the ability to draw strong inferences as to whether the absolute magnitude of type I hypertrophy is indeed greater in LL-BFR vs. traditional HL training. Moreover, it remains unclear as to whether combining LL-BFR with traditional HL training may enhance whole muscle hypertrophy via greater increases in type I myofiber cross-sectional area.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».