The mechanical loading environment associated with eccentric exercise is one of the key stimuli to trigger sarcomerogenesis: It’s a stretch to say eccentric exercise does not promote serial sarcomerogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The addition of sarcomeres in series (sarcomerogenesis) in skeletal muscle has increasingly fascinated exercise scientists in recent years due to its potential to positively impact performance.1,2 In their new review article, Triggering sarcomerogenesis: Examining key stimuli and the role attributed to eccentric training-Historical, systematic, and meta-analytic review, Blazevich et al.3 provide a commendable overview of the history behind this area of research from the 1600s to present. They also provided a short meta-analysis of eccentric-biased exercise in animal models (which, due to methodological limitations, comprise most of this field to date) to bolster their overarching theme that eccentric exercise does not trigger sarcomerogenesis. They conclude explicitly that "Current evidence does not support eccentric training as an effective stimulus for sarcomerogenesis", with "a lack of effect of eccentric resistance training in animal models". Over the past 6 years, our research group has been investigating eccentric training-induced sarcomerogenesis in animal models, and based on experimental data from studies designed to optimize the serial sarcomerogenic response,4-8 we arrive at the opposite conclusion. Here we offer important context related to various interventions. We hope to demonstrate that the above-stated conclusion, while well-intentioned, forgoes several important considerations and can be misleading. In the review by Blazevich et al.,3 Fig. 7A includes data from all eccentric training studies in animals (downhill running and dynamometry with electrical muscle stimulation for all muscles investigated) and shows a significant effect (effect size (ES) = 0.51, p <0.001), going against their stated conclusion regarding eccentric loading and sarcomerogenesis.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».