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Enregistrement W4387062248 · doi:10.1249/01.mss.0000981644.34519.1a

The Influence Of Unilateral Handgrip Training With Blood Flow Restriction On The Cross-education Of Strength

2023· article· en· W4387062248 sur OpenAlexaff
Vickie Wong, Robert W. Spitz, Jun Song, Yujiro Yamada, Ryo Kataoka, William B. Hammert, Anna Kang, Aldo Seffrin, Zachary W. Bell, Jeremy P. Loenneke

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood flow restrictionIsometric exerciseMedicineAnalysis of varianceIntensity (physics)Physical therapyStrength trainingPhysical medicine and rehabilitationResistance trainingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When one limb is strength trained, strength can increase in the opposite untrained limb. This effect is thought to be greater with higher intensities. However, there is some (albeit scant) evidence for a cross-education effect with low-intensity exercise with blood flow restriction (BFR). It is unclear how this would compare with traditional high intensity exercise. PURPOSE: To examine whether low-intensity training with BFR augments the cross-education of strength compared to exercise without BFR. METHODS: 179 participants (77 males, 102 females; 21.5 ± 3.5 years) completed this 6-week study. A pre-test was performed prior to the start of the first training session and a post visit after the last training session. Participants were randomized into one out of four possible groups. Of the four groups, three included variations of four sets of unilateral isometric handgrip training: 1) low-intensity (30% maximal contraction for two minutes (LI, n = 47), 2) low-intensity plus blood flow restriction (50% arterial occlusion pressure) for two minutes (LI-BFR, n = 41), 3) high-intensity (100% maximal contraction) for five seconds (HI, n = 47), and 4) a time-match, non-exercise control group (CON, n = 44). The training groups visited the laboratory three times a week for six weeks (18 training sessions). A Bayesian ANCOVA was used to determine changes in strength for the trained and untrained limb. The pre-test value was used as the covariate. Data is presented as mean (standard deviation). RESULTS: Strength changed differently between groups in the untrained limb (BF10: 3.35). LI-BFR was the only group that observed a cross-education in strength relative to the CON (BF10: 14.4). The pre to post changes in strength of the untrained limb are as listed: CON: 0.6 (2.9), LI: 0.9 (3.6), LI-BFR: 2.7 (3.3), and HI: 0.8 (3.1) kg. Strength in the trained limb also change differently between groups (BF10: 271147). Changes in the HI [4.8 (2.8) kg] and LI-BFR [2.8 (4.0) kg] groups were greater than that of the CON [0.7 (2.9) kg]. However, the LI group [1.3 (2.8) kg] was not different from CON. CONCLUSION: Contrary to previous work using dynamic contraction, the cross-education effect was not intensity dependent. Cross-education was only observed with LI-BFR, suggesting an intensity independent mechanism with isometric handgrip training.

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)0,001
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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