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Enregistrement W7162674540 · doi:10.9741/2766-2187.1123

Blood Flow Occlusion Superimposed on Low-Volume, Low-Intensity Knee Extensions Does Not Evoke Hypoalgesia: A Pilot Study

2025· article· en· W7162674540 sur OpenAlexaff
Sophie-Jayne Morgan, Jenny Zhang, Neil Lemay, Neda Khaledi, Saied J Aboodarda

Notice bibliographique

RevueTopics in Exercise Science and Kinesiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoalgesiaHeart rateOcclusionVisual analogue scaleBlood pressureBlood flow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topics in Exercise Science and Kinesiology Volume 6: Issue 1, Article 9, 2025. Exercise-induced hypoalgesia (EIH) is a transient decrease in pain perception that can be observed following various tasks, including low-intensity and high-intensity exercise. The application of blood flow occlusion (BFO) can help enhance exercise adaptations while being able to exercise at a low intensity, which has important implications for clinical and rehabilitative settings. Through descending inhibitory pathways, BFO-induced pain can potentially alleviate exercise-induced pain. This study aimed to assess whether the superimposition of BFO – and its associated augmented perceived responses – during low-intensity, low-volume resistance exercise could induce hypoalgesia. Nineteen healthy adults (10 females) attended three sessions: i) no exercise (CTRL), ii) two minutes of dynamic single-leg knee extension at 10% body weight (EXER), and iii) EXER with complete occlusion applied to the upper exercising leg (OCCL). Handheld algometry-derived pain pressure threshold (PPT) of the trapezius and contralateral and ipsilateral rectus femoris muscles were measured pre- and post-exercise, and after 5 and 10 min of recovery. Visual analog scales were used to rate perceived pain (from 0 to10) and effort (from 6 to 20). Although pain and effort were augmented in the OCCL condition (Pain: 6±2; Effort: 14±3) compared to CTRL (Pain: 2±2, p).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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