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Enregistrement W4393484934 · doi:10.1113/ep091753

The addition of blood flow restriction during resistance exercise does not increase prolonged low‐frequency force depression

2024· article· en· W4393484934 sur OpenAlexafffund
Christopher Pignanelli, Alexa A. Robertson, Steven M. Hirsch, Geoffrey A. Power, Jamie F. Burr

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCardiologyInternal medicineMedicineResistance trainingStimulationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At a given exercise intensity, blood flow restriction (BFR) reduces the volume of exercise required to impair post‐exercise neuromuscular function. Compared to traditional exercise, the time course of recovery is less clear. After strenuous exercise, force output assessed with electrical muscle stimulation is impaired to a greater extent at low versus high stimulation frequencies, a condition known as prolonged low‐frequency force depression (PLFFD). It is unclear if BFR increases PLFFD after exercise. This study tested if BFR during exercise increases PLFFD and slows recovery of neuromuscular function compared to regular exercise. Fifteen physically active participants performed six low‐load sets of knee‐extensions across four conditions: resistance exercise to task failure (RE TF ), resistance exercise to task failure with BFR applied continuously (BFR CONT ) or intermittently (BFR INT ), and resistance exercise matched to the lowest exercise volume condition (RE VM ). Maximal voluntary contraction (MVC) force output, voluntary activation and a force–frequency (1–100 Hz) curve were measured before and 0, 1, 2, 3, 4 and 24 h after exercise. Exercise to task failure caused similar reductions at 0 h for voluntary activation (RE TF = 81.0 ± 14.2%, BFR INT = 80.9 ± 12.4% and BFR CONT = 78.6 ± 10.7%) and MVC force output (RE TF = 482 ± 168 N, BFR INT = 432 ± 174 N, and BFR CONT = 443 ± 196 N), which recovered to baseline values between 4 and 24 h. PLFFD occurred only after RE TF at 1 h supported by a higher frequency to evoke 50% of the force production at 100 Hz (1 h: 17.5 ± 4.4 vs. baseline: 15 ± 4.1 Hz, P = 0.0023), BFR INT (15.5 ± 4.0 Hz; P = 0.03), and RE VM (14.9 ± 3.1 Hz; P = 0.002), with a trend versus BFR CONT (15.7 ± 3.5 Hz; P = 0.063). These findings indicate that, in physically active individuals, using BFR during exercise does not impair the recovery of neuromuscular function by 24 h post‐exercise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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