Load-induced human skeletal muscle hypertrophy: Mechanisms, myths, and misconceptions
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical tension is widely recognized as the primary stimulus underlying the molecular mechanisms that influence muscle hypertrophy induced by resistance training. Despite this, several outdated or overstated concepts continue to persist, both in the scientific literature and in the practical application of resistance training coaching and program design. Claims that acute hormonal responses, metabolic stress, cell swelling or "the pump" meaningfully contribute to hypertrophy are not supported by scientific evidence. Additionally, the concept of sarcoplasmic hypertrophy as a distinct and functionally meaningful contributor to hypertrophy lacks strong evidence. In this review, we critically evaluate several persistent misconceptions and contrast them with evidence-based mechanistic insights into load-induced hypertrophy. Specifically, we discuss the role (or lack thereof) of systemic hormones, metabolites, and cell swelling in promoting muscle hypertrophy. We also critically review the concept of sarcoplasmic hypertrophy and propose that it is not a meaningful contributor to muscle hypertrophy. Lastly, to translate knowledge for trainees and coaches, we discuss the upper limit of muscle hypertrophy and provide readers with evidence-based, reasonable expectations for muscle hypertrophy. We aimed, through this review, to use scientific evidence to enhance our understanding of what drives muscle hypertrophy and provide an evidence-based framework for resistance exercise training.
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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 | 0,018 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,016 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».