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Enregistrement W4410035671 · doi:10.1007/s40279-025-02225-2

Task Specificity of Dynamic Resistance Training and Its Transferability to Non-trained Isometric Muscle Strength: A Systematic Review with Meta-analysis

2025· review· en· W4410035671 sur OpenAlexaff
Atle Hole Sæterbakken, Nicolay Stien, Gøran Paulsen, David G. Behm, Vidar Andersen, Tom Erik Jorung Solstad, Olaf Prieske

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exercisePhysical medicine and rehabilitationMedicineSports medicineStrength trainingPhysical therapyMuscle hypertrophyPhysical strengthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resistance training (RT) specificity has been confirmed for movement patterns (e.g., multi-joint or single joint), movement velocities, ranges of motion, and contraction types (e.g., dynamic vs isometric). However, a systematic analysis of the effects of dynamic mass-loaded (e.g., isoinertial) RT on dynamic versus isometric strength tests is lacking. OBJECTIVE: We aimed to examine the specific effects of dynamic RT on dynamic (isoinertial) versus isometric muscle strength, including possible moderating factors (e.g., training length, single joint and multi-joint, upper body and lower body, RT status) and mechanisms (e.g., hypertrophy, muscle activation). METHODS: A systematic literature search was conducted in MEDLINE (EBSCO), Web of Science, and Scopus up to March 2024. The included interventions contained at least ten training sessions, both dynamic and isometric muscle strength assessments before and after the training period, and healthy participants aged 16-60 years (encompassing untrained and trained individuals). Advanced RT approaches, such as electrical stimulation, isokinetic training, velocity-based training, and blood flow restriction training, were excluded. Within-subject, weighted standardized mean differences (SMDs) of the pre-intervention to post-intervention tests were calculated for both dynamic and isometric muscle strength measures using a random-effects model. Univariate sub-group analyses of RT status, intervention length, complexity (i.e., single-joint or multi-joint exercises), and body segments (i.e., upper and lower body) were independently computed. Random-effects meta-regressions were computed to examine if dynamic RT effects on dynamic and isometric muscle strength are predicted by RT effects on muscle hypertrophy or muscle activity. RESULTS: Overall, 43 studies with 1660 participants across 72 different RT interventions were eligible for inclusion. The overall effect on dynamic strength was significant and moderate magnitude (SMD = 0.98, 95% confidence interval 0.91-1.06, p < 0.001), whereas the transfer to non-trained isometric strength measures was significant but small (SMD = 0.42, 95% confidence interval 0.35-0.49, p < 0.001). Sub-analyses demonstrated moderate-to-large task-specific effects (range SMD; 95% confidence interval 0.75-1.30) of conducting dynamic RT and only small-to-medium effects (range SMD; 0.29-0.70) of the transferability of muscle strength to the non-trained isometric contraction form. Muscle hypertrophy and activity changes did not significantly predict dynamic RT effects on dynamic and isometric muscle strength (p ≥ 0.222). CONCLUSIONS: Our findings demonstrated task specificity of dynamic RT, as dynamic strength increased with a two-fold larger effect size than non-trained isometric muscle strength. Medium-to-large effects were observed for the dynamic strength improvements in the different sub-group analyses with small-to-medium effects in the isometric improvements. The limited transferability of dynamic (task-specific) strength to non-trained isometric contractions suggests that these two strength outcomes represent different neuromuscular domains.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0280,004
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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