MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6966480312 · doi:10.48336/vq6a-1a73

An analysis of the duration of non-local muscle fatigue effects

2023· article· en· W6966480312 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseBicepsMuscle fatigueElectromyographyDuration (music)Muscular fatigueCrossover studyBiceps brachii muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Non-local muscle fatigue (NLMF) refers to a transient decline in the functioning of a non-exercised muscle following the fatigue of a different muscle group. Most studies examining NLMF conducted post-tests immediately after the fatiguing protocols, leaving the duration of these effects uncertain. Purpose The aim of this study was to investigate the duration of NLMF effects by examining post-test durations of 1-, 3-, and 5-minutes as well as a Control condition, Methods In this randomized crossover study, 17 recreationally trained participants (four females) were recruited. The study aimed to investigate the acute effects of unilateral knee extensor (KE) muscle fatigue on the contralateral homologous muscle strength, activation, and fatigue resistance (endurance). The participants underwent four sessions, with a minimum 48- hour interval between visits. Each session included testing at one-, three-, or five-minutes posttest, or for a Control condition. Measurements included non-dominant KE muscle force, endurance, and electromyography (EMG) from the vastus lateralis and biceps femoris muscles. The fatigue protocol involved two sets of continuous 100-seconds maximal voluntary isometric contractions (MVIC) performed by the dominant KE, separated by 1-minute of rest. Results Non-dominant KE MVIC forces showed reductions of 15.81% (p<0.0001, d=0.72) at 1-min and 8.54% (p=0.005, d=0.30) at 3-min post-test. The KE MVIC instantaneous strength revealed a significant reduction between 1-min (p=0.021, d=1.33), and 3-min (p=0.041, d=1.13) compared with the control. In addition, EMG revealed large magnitude increases with the 1-minute versus control condition (p=0.03, d=1.10). Conclusions Recovery duration (recovery time was 5-min) plays a crucial role in the manifestation of NLMF. Moreover, the influence of factors such as familiarity with high intensity resistance training loads and the specific muscle group targeted during fatigue protocols were also highlighted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorial University Research Repository (Memorial University)→Même sujetKnee injuries and reconstruction techniques→Travaux en français237 207→