Performance Fatigability at Task Failure and Beyond: Distinct Patterns of Recovery Following Constant Load Versus Intermittent Cycling Exercise
Notice bibliographique
Résumé
The total work completed during an exercise session is often assumed to be the primary factor influencing the kinetics of post-exercise recovery. However, the duration of work and rest periods during high intensity interval training (HIIT) have been shown to impact the magnitude of physiological stress and could also impact post-exercise recovery. The aim of this study was to characterize the recovery time course of neuromuscular function following work-to-rest matched HIIT protocols with different work interval durations and conducted to task failure. Participants (n=12, n=6 females) completed a ramp incremental exercise test to determine peak power output (PPO). In a randomized order, participants completed 3 cycling protocols at 90% PPO: (i) 3 min work, 3 min passive rest HIIT (HIIT3min), (ii) 1 min work, 1 min passive rest HIIT (HIIT1min), and (iii) constant load (CL) cycling. Femoral nerve electrical stimuli during maximal voluntary contractions (MVC) of isometric knee extension were performed at baseline, task failure (TF), and TF+1min, TF+4min, and TF+8min to delineate the time course of neuromuscular function recovery. MVC force declined to the same level following the three conditions at TF and demonstrated a partial recovery within TF+8min (time effect: P<0.001). The evoked muscle twitch force declined more following the CL compared to HIIT1min at TF (P = 0.013) and showed a faster recovery within TF+8min (P<0.024). Voluntary activation decreased at TF in the HIIT1min but not in HIIT3min or CL (interaction effect: P<0.023) and fully recovered within TF+8min. Central and peripheral components of neuromuscular function demonstrate distinct time courses of recovery between CL exercise and work:rest matched HIIT protocols with different work interval durations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».