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Feasibility of Velocity Loss-Based Volume Prescription During Constant-Load and Chain-Based Smith Machine Back Squats

2026年7月18日 更新者：Zongwei Chen、South China Normal University
The goal of this observational study was to evaluate the feasibility of percentage of velocity loss (%VL)-based approaches for prescribing training volume during constant-load and chain-based Smith machine back squats. The study aimed to answer whether %VL can be expressed as the maximum number of repetitions (%Rep) in constant-load and chain-based Smith machine squats. Twenty-six resistance-trained men performed repetitions-to-failure tests under variable (VRT) and constant resistance training (CRT). The %Rep attained before reaching different levels of effort were compared between VRT and CRT across various loads and sessions. Furthermore, this study evaluated the influence of different factors on the predictive accuracy of the %Rep-%VL relationships. These findings will provide evidence-based evidence in prescribing and monitoring intra-set volume.

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

The goal of this observational study was to evaluate the feasibility of percentage of velocity loss (%VL)-based approaches for prescribing training volume during constant-load and chain-based Smith machine back squats. The study aimed to answer whether %VL can be expressed as the maximum number of repetitions (%Rep) in constant-load and chain-based Smith machine squats. Twenty-six resistance-trained men performed repetitions-to-failure tests at 85%, 75%, and 65% of their constant-load one-repetition maximum (1RM) under variable (VRT; 40% of the total external load provided by chains) and constant resistance training (CRT; 0% chains). The %Rep attained before reaching low (10% VL), moderate (20% VL), and high (30% VL) levels of effort were compared between VRT and CRT across various loads and sessions. Furthermore, this study evaluated the influence of regression type (individual vs. general), load specificity (load-specific vs. multiple-load), and loading configuration (CRT vs. VRT) on the predictive accuracy of the %Rep-%VL relationships established in session 1 for estimating %Rep in session 2. These findings will provide evidence-based evidence in prescribing and monitoring intra-set volume.

研究の種類

観察的

入学 (実際)

26

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • 中国
    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510006
        • School of Physical Education and Sports Science, South China Normal University

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Participant characteristics (mean ± standard deviation [range]) included: age, 20.4 ± 2.1 (18-25) years; body height, 1.78 ± 0.05 (1.68-1.87) m; body mass, 71.7 ± 7.5 (60.0-91.4) kg; training experience, 3.5 ± 1.8 (1-10) years; and constant-load 1RM, 135.4 ± 17.4 (95-163) kg, corresponding to 1.89 ± 0.21 (1.58-2.28) times body mass.

説明

Inclusion Criteria:

  • at least 1 year of resistance training experience, performing back squats at least once per week.
  • proficiency in the Smith machine back squat executed at maximal intended velocity.
  • a constant-load 1RM of ≥ 1.5 times their body mass.
  • no reported musculoskeletal injuries in the past three months.

Exclusion Criteria:

  • Voluntary withdrawal or injury.
  • Not satisfied with inclusion label.

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
The %Rep attained before reaching the 10%, 20%, and 30% VL thresholds
時間枠：April 1st, 2026
The %Rep attained before reaching the 10%, 20%, and 30% VL thresholds was recorded across all loads, sessions, and loading configurations.
April 1st, 2026
The %rep predictive accuracy
時間枠：April 1st, 2026
To assess predictive accuracy, second-order polynomial regression equations were generated from the first session of each loading configuration using all repetitions within a set, setting %Rep as the dependent variable and %VL as the independent variable. These equations were constructed using different regression types (individual vs. general), load specificities (load-specific vs. multiple-load), and loading configurations (CRT vs. VRT). During the second session, the actual %VL recorded after reaching the 10%, 20%, and 30% VL thresholds was substituted into the corresponding first-session equations to derive the predicted %Rep. Then, the absolute estimation error was calculated as (|actual %Rep - predicted %Rep|). In cases where muscular failure occurred before a specific %VL threshold was reached (e.g., 30% VL), the %VL of the final completed repetition was recorded, and the corresponding actual %Rep was defined as 100%.
April 1st, 2026

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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South China Normal University

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

便利なリンク

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2025年10月7日

一次修了 (実際)

2026年1月10日

研究の完了 (実際)

2026年5月1日

試験登録日

最初に提出

2026年7月15日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年7月18日

最初の投稿 (実際)

2026年7月22日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年7月22日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年7月18日

最終確認日

2026年7月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • SCNU-SPT-2025-055

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

はい

IPD プランの説明

The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request.

IPD 共有時間枠

Individual participant data and supporting documents will become available after publication of the study results and will remain available for 5 years.

IPD 共有アクセス基準

Individual participant data (IPD) will be shared in anonymized form with qualified researchers for scientific purposes. The shared data will include lifting velocity of each repetition completed.

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • CSR

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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