MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385064753 · doi:10.1371/journal.pone.0288167

Prolonged static stretching increases the magnitude and decreases the complexity of knee extensor muscle force fluctuations

2023· article· en· W4385064753 sur OpenAlexaff
Jamie Pethick, Jason Moran, David G. Behm

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseDetrended fluctuation analysisStatic stretchingCoefficient of variationStandard deviationMuscle contractionApproximate entropyKnee flexionMathematicsCardiologyMedicinePhysicsAnatomyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePhysical therapyRange of motionStatisticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Static stretching decreases maximal muscle force generation in a dose-response manner, but its effects on the generation of task-relevant and precise levels of submaximal force, i.e. force control, is unclear. We investigated the effect of acute static stretching on knee extensor force control, quantified according to both the magnitude and complexity of force fluctuations. Twelve healthy participants performed a series of isometric knee extensor maximal voluntary contractions (MVCs) and targeted intermittent submaximal contractions at 25, 50 and 75% MVC (3 x 6 seconds contraction separated by 4 seconds rest, with 60 seconds rest between each intensity) prior to, and immediately after, one of four continuous static stretch conditions: 1) no stretch; 2) 30-second stretch; 3) 60-second stretch; 4) 120-second stretch. The magnitude of force fluctuations was quantified using the standard deviation (SD) and coefficient of variation (CV), while the complexity of fluctuations was quantified using approximate entropy (ApEn) and detrended fluctuation analysis (DFA) α. These measures were calculated using the steadiest 5 seconds of the targeted submaximal contractions at each intensity (i.e., that with the lowest SD). Significant decreases in MVC were evident following the 30, 60 and 120-second stretch conditions (all P < 0.001), with a significant correlation observed between stretch duration and the magnitude of decrease in MVC (r = -0.58, P < 0.001). The 120-second stretch resulted in significant increases in SD at 50% MVC (P = 0.007) and CV at 50% (P = 0.009) and 75% MVC (P = 0.005), and a significant decrease in ApEn at 75% MVC (P < 0.001). These results indicate that the negative effects of prolonged static stretching extend beyond maximal force generation tasks to those involving generation of precise levels of force during moderate- to high-intensity submaximal contractions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207