Physiological Responses and Adaptations to Lower Load Resistance Training: Implications for Health and Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Resistance training is a method of enhancing strength, gait speed, mobility, and health. However, the external load required to induce these benefits is a contentious issue. A growing body of evidence suggests that when lower load resistance training [i.e., loads < 50% of one-repetition maximum (1RM)] is completed within close proximity to concentric failure, it can serve as an effective alternative to traditional higher load (i.e., loads > 70% of 1RM) training and in many cases can promote similar or even superior physiological adaptations. Such findings are important given that confidence with external loads and access to training facilities and equipment are commonly cited barriers to regular resistance training. Here, we review some of the mechanisms and physiological changes in response to lower load resistance training. We also consider the evidence for applying lower loads for those at risk of cardiovascular and metabolic diseases and those with reduced mobility. Finally, we provide practical recommendations, specifically that to maximize the benefits of lower load resistance training, high levels of effort and training in close proximity to concentric failure are required. Additionally, using lower loads 2-3 times per week with 3-4 sets per exercise, and loads no lower than 30% of 1RM can enhance muscle hypertrophy and strength adaptations. Consequently, implementing lower load resistance training can be a beneficial and viable resistance training method for a wide range of fitness- and health-related goals.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découle