Blood Flow-Restricted Training and Time Trial Performance: A Cohort Study of World-Class Rowers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to explore the potential impact of incorporating blood flow restriction (BFR) training within a training block characterized by minimal high-intensity work on 2000-m rowing ergometer time trial (TT) performance in elite/world-class rowers. Physiological markers often associated with endurance performance (maximal aerobic capacity, V̇O 2max ; blood lactate thresholds and hemoglobin mass, Hb mass ) were measured to determine whether changes are related to an improvement in performance. METHODS: Using a quasi-experimental, observational study design (no control group), 2000-m TT performance, V̇O 2max , submaximal work rates eliciting blood lactate concentrations of ~2 and ~4 mmol·L -1 , and Hb mass were measured before and after 4 wk of noncompetitive season training, which included BFR rowing. BFR training consisted of 11 sessions of 2 × 10 min of BFR rowing at a workload equating to blood lactate concentrations of ~2 mmol·L -1 . Paired t -tests were used to compare pre-/postvalues, and Pearson correlation was used to examine whether physiological changes were associated with changes to TT performance. RESULTS: TT performance improved in both female (1.09% ± 1.2%, ~4.6 ± 5.2 s; P < 0.01) and male (1.17% ± 0.48%, ~4.5 ± 1.9 s; P < 0.001) athletes. V̇O 2max increased in female rowers only ( P < 0.01), but both sexes had an increase in work rates eliciting blood lactate concentrations of 2 mmol·L -1 (female: 184 ± 16 to 195 ± 15 W, P < 0.01; male: 288 ± 23 to 317 ± 26 W, P = 0.04) and 4 mmol·L -1 (female: 217 ± 13 to 227 ± 14 W, P = 0.02; male: 339 ± 43 to 364 ± 39 W, P < 0.01). No changes in Hb mass (both sexes, P = 0.8) were observed. Improvements in TT performance were not related to physiological changes (all correlations P ≥ 0.2). CONCLUSIONS: After 4 wk of training with BFR, the improvement in TT performance was greater than what is typical for this population. Physiological variables improved during this training block but did not explain improved TT performance.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».