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Enregistrement W4406361406 · doi:10.1055/a-2493-0617

Muscle-specific neuromuscular responses during running with blood flow restriction

2025· article· en· W4406361406 sur OpenAlexaff
Sean M. Lubiak, Christopher E. Proppe, Paola M. Rivera, Mason A. Howard, Anuj J. Prajapati, Niriham M. Shah, Nihar N. Patel, Shane M. Hammer, Michael A. Trevino, Taylor K. Dinyer-McNeely, Roksana Zak, Ethan C. Hill

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensStillwater (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood flowMedicinePhysical medicine and rehabilitationBlood flow restrictionPhysical therapyCardiologyResistance training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this investigation was to examine muscle excitation at maximal running capacity without blood flow restriction (BFR) relative to submaximal running bouts with BFR. Fourteen college-aged males randomly completed four, three-minute running bouts at 70, 80, and 90% of peak speed with BFR (70%BFR, 80%BFR, and 90%BFR) and without BFR at 100% of their peak speed (100%NOBFR). The surface electromyographic amplitudes of the vastus lateralis, rectus femoris, and vastus medialis muscles were assessed. Muscle excitation of the vastus lateralis was similar across most bouts; however, it was lower during the 70%BFR compared to 90%BFR (Meandiff =−4.67±− 0.22%; Bayesian 95% high-density interval [HDI]: − 7.07 to − 2.2) and 100%NOBFR (Meandiff =−2.94±− 0.27%; 95% HDI:−5.33 to−0.50) bouts. For the rectus femoris, muscle excitation largely increased across running speeds (70%BFR<80%BFR < 90%BFR; 90%BFR < 100%NOBFR). For the vastus medialis, muscle excitation was lower during the 70%BFR compared to 90%BFR (Meandiff =−8.15±− 0.28%; 95% HDI:−15.3 to−0.89). Submaximal running with BFR increased muscle excitation responses for the vastus lateralis and vastus medialis, such that muscle excitation was similar to 100%BFR, despite 10–20% reductions in running speed. The rectus femoris muscle, however, was not affected by BFR during the submaximal running bouts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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