Home-based resistance training performed at either fast or slow speeds improves power output in older adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We investigated the effect of an unsupervised, body mass- home-based resistance training program in older adults performed at either a fast or slow contractile speed on changes to muscle-power, -volume, -architecture, and fatigue resistance of the knee extensors. METHODS: Thirty-two male older adults (age 65-88 years) were separated into 1) fast-speed exercise (Fast-group), 2) slow-speed exercise (Slow-group), and 3) no exercise (Control-group) groups. Participants in the exercise groups performed 30-45 repetitions of knee-extension and sit-to-stand exercises 3 times a week for 8 weeks with different exercise speed between the groups. Before and after the intervention period, the following variables were measured: Isotonic power, isometric strength, twitch contractile properties, muscle-activity, -architecture, and -quality, neuromuscular fatigue resistance of the knee extensors, and thigh muscle volume. RESULTS: Peak power was increased in both the Fast-group (+24 %, P < 0.01, d = 0.65) and Slow-group (+12 %, P < 0.05, d = 0.33) but not in the Control-group. Training increased pennation angle of the vastus lateralis in both the Fast-group (+8 %, P < 0.01, d = 0.42) and Slow-group (+8 %, P < 0.01, d = 0.42), while only the Fast-group showed increase in pennation angle of the rectus femoris (+12 %, P < 0.01, d = 0.64) and thigh muscle volume (+16 %, P < 0.01, d = 0.52). There was no time × group interaction effect for the other neuromuscular measures. CONCLUSIONS: Unsupervised, body mass- and home-based resistance training performed at either fast or slow speeds can improve muscle power in older adults, while fast-speed exercise may be preferable over slow-speed owing to the relatively greater improvement of muscle-power, -volume, -architecture, and better time efficiency.
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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) | 0,000 | 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 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 ».