High-intensity interval training combined with blood-flow restriction enhances anaerobic and aerobic power in endurance athletes
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity interval training (HIIT) can improve endurance performance.We investigated the concurrent impact of HIIT and blood-flow restriction (BFR) as a novel approach to further enhance maximal aerobic and anaerobic physiology and performances in trained athletes.In a randomized controlled trial, eighteen endurance-trained males (V ̇O2peak 65.6±5.1 ml.min -1 .kg- 1 ) included three sessions of HIIT per week (sets of 15-s efforts at 100% maximal aerobic power, interspersed by 15-s recovery) into their usual training for three weeks, either with restriction imposed on both lower limbs at 50-70% of arterial occlusion pressure (BFR group, n=10) or without (CTL group, n=8), and were tested for aerobic and anaerobic exercise performance.The total mechanical work developed during a 30-sec Wingate test increased only in BFR (3.6%, P=0.02).During the Wingate, changes in near-infrared spectroscopyderived vastus lateralis muscle oxygenation (Δ(deoxy[Hb+Mb]), % arterial occlusion) were attenuated after BFR training (-8.8%,P=0.04).The maximal aerobic power measured during an incremental cycling test also increased only in BFR (4.8%, P=0.0004), but there was no change in V ̇O2peak among groups.The improvement in time to complete a 5-km cycling time trial and associated changes in key blood variables (e.g., pH, lactate, bicarbonate and potassium ion concentration, hemoglobin) were not different between groups.Combining short-duration HIIT at 100% MAP with BFR elicited greater improvements in anaerobic performance and maximal aerobic power in endurance-trained athletes, associated with locomotor muscle metabolic adaptations but no meaningful effect on cardiorespiratory fitness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».