Effects of Co-Contraction Training on Neuromuscular Outcomes of Elbow Flexors and Extensors: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Co-contraction training has been proposed to improve muscle strength in the absence of external equipment, yet it is needed to elucidate the effects of co-contraction training and its applicability. Thus, we synthesized the effects of co-contraction training on elbow muscle strength, myoelectric activity, and muscle thickness. We searched papers from MEDLINE via PubMed, Web of Science, Scopus and Embase databases. The inclusion criteria were studies comprising adults between 18-64 years old; investigating chronic effects of co-contraction training on elbow muscles; comparing pre- and post-intervention or control values; presenting any of the outcomes; randomized, quasi-experimental, pre- and post-design; in English. Seven studies met the inclusion criteria. We performed a systematic review and meta-analysis following PRISMA recommendations. We used the revised RoB 2, ROBINS-I to verify the level of evidence. We also included a questionnaire for biomechanical studies and GRADE analysis. We extracted data independently by two investigators, considering the characteristics of study, participants and training, outcomes, and results. We calculated the effect sizes for each outcome. The analysis was carried out by combining and dividing flexors and extensors in a subgroup analysis. Comparing the experimental vs. control group, our results showed that cocontraction training increased isometric strength (SMD=0.51 [0.19, 0.83]) and agonist myoelectric activity (SMD=0.54 [0.25, 0.83]). Comparing pre- vs. post-training, co-contraction training also improved isometric strength (SMD=1.28 [0.75, 1.81]); concentric elbow extensor strength (SMD=0.64 [0.01, 1.26]); and myoelectric activity (SMD=0.46 [0.18, 0.73]). No effect was observed for muscle thickness. The co-contraction training improves muscle performance without morphological changes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».