Does moderate-intensity continuous training promote muscle hypertrophy? A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
The effects of moderate-intensity continuous training (MICT) on muscle hypertrophy remain controversial, largely due to the absence of non-exercise control groups in several trials and considerable heterogeneity in training protocols, assessment methods, and participant characteristics. This systematic review and meta-analysis aimed to examine the effects of MICT on skeletal muscle hypertrophy. Following PRISMA guidelines, searches were conducted in MEDLINE, Embase, Web of Science, Scopus, and the Cochrane Library for chronic human interventions comparing MICT to non-exercise controls, reporting both whole-body and localized muscle mass outcomes (lower limb lean mass, muscle cross-sectional area, fiber cross-sectional area, and muscle thickness) in healthy adults without chronic diseases or musculoskeletal injuries. A random-effects model compared MICT versus control for total and regional muscle mass outcomes combined and separately. Thirteen studies met the inclusion criteria. The standardized mean difference was 0.050 (95% CI: -0.147 to 0.248) for total and regional outcomes combined and 0.080 (95% CI: -0.277 to 0.437) for regional outcomes alone. In conclusion, the current evidence does not consistently support a hypertrophic effect of MICT. However, this conclusion should be interpreted with caution due to variability in study design, populations, and measurement sensitivity.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».