The Effect of a Mental Task Versus Unilateral Physical Fatigue on Non-Local Muscle Fatigue in Recreationally Active Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Non-local muscle fatigue (NLMF) has been attributed to both physical and mental fatigue. The purpose of this study was to investigate the effects of mental exertion versus unilateral physical fatigue on NLMF. Sixteen recreationally active participants completed a physical task (2-sets of 100-s unilateral knee extension (KE) maximal voluntary isometric contractions (MVIC) with the dominant leg with 40-s recovery between sets, mental task (4-minute Stroop task), and control condition. Before and after each condition, blood lactate was collected, and contralateral 5-s KE, flexion (KF) and bilateral lateral trunk flexors MVIC (measure of trunk stability strength) was performed. Following the post-test 5-s MVICs, participants performed 12 non-dominant KE MVICs with a work-to-rest ratio of 5/10-s. Electromyography was monitored during the MVICs. Neither the 4-minute Stroop test or the unilateral KE physical fatigue intervention adversely affected the non-dominant KE forces or EMG activity with a single MVIC or 12 repetition MVICs. Although the non-dominant KF fatigue index forces and hamstrings EMG were not impaired by the interventions, there was a significant interaction (p = 0.001) small magnitude (d = 0.42) decrease in the non-dominant KF single MVIC force following the contralateral fatigue intervention, albeit with no significant change in hamstrings EMG. This MVIC deficit may be related to the significant decrease in dominant (p = 0.046, d = 2.6) and non-dominant external obliques (p = 0.048, d = 0.57) activation adversely affecting trunk stability. In conclusion, a 4-minute Stroop test or unilateral KE physical fatigue intervention did not impair non-dominant KE single or repeated 12 repetition MVIC forces or EMG activity. The small magnitude deficit in the non-dominant KF single MVIC force following the contralateral fatigue intervention are in accord with the heterogenous findings common in the literature.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».