筋力アップに最も効果的な視覚フィードバックの種類は？

▼ 文献情報 と 抄録和訳

ビジュアルバイオフィードバックの種類が最大握力と活性化戦略に影響を与える

Marcel-Millet, Philémon, et al. "The type of visual biofeedback influences maximal handgrip strength and activation strategies." European Journal of Applied Physiology 121.6 (2021): 1607-1616.

[ハイパーリンク] DOI, PubMed, Google Scholar

[目的] 本研究では，力と筋電図（EMG）のフィードバックが，前腕の筋活動とハンドグリップの最大等尺性随意収縮（MIVC）に及ぼす影響を検討した。

[方法] 16名の男性が，4つの異なるフィードバック条件でMIVCを行った。(1)NO-FB：参加者にフィードバックを与えない、(2)FORCE-FB：参加者に発生した力を視覚的にフィードバックする、(3)AGO-FB：参加者に2つのアゴニストグリップ筋のEMG活動を視覚的にフィードバックする、(4)ANTAGO-FB：参加者に2つのハンドエクステンダー筋のEMG活動を視覚的にフィードバックする。それぞれのフィードバックは、対応する筋肉の力または電気的活動の信号をモニターすることによって表示された。

[結果] NO-FBと比較して、FORCE-FBは高いMIVC力（＋11％、P＜0.05）、アゴニストとアンタゴニストの筋のEMG活動（それぞれ＋8.7％と＋9.2％、P＜0.05）、アゴニストの筋のMIVC/EMG比（P＜0.05）の改善と関連していた。AGO-FBはアゴニスト筋のEMG活性が高く（P < 0.05）、ANTAGO-FBはアンタゴニスト筋のEMG活性が高かった（P < 0.05）。MIVC力は、アゴニストフィードバック条件の方がアンタゴニストフィードバック条件よりも高かった（＋5.9％、P＜0.05）。

[結論] 今回の結果から，MIVC力は，力覚や筋電図のような異なる視覚的フィードバックによって影響を受けることがわかった。さらに、これらの結果は、採用したフィードバックの種類が、EMGと力の関係を修正できることを示唆している。最後に、EMGバイオフィードバックは、運動戦略を最適化するための興味深いツールとなり得る。しかし、戦略とは無関係に最高の強度を発揮する目的では、力のフィードバックを推奨すべきである。

▼ So What?：何が面白いと感じたか？

視覚フィードバックの種類を明確に分類していることが面白い。すべてをひっくるめた力の視覚フィードバックが最大筋力に対して効果的だったのは、Internal focus & External focusの考え方に通ずる部分があると感じた。内的な部分に目を向けるより、外部への影響に目を向けることで自己組織化されやすいということか。
個人的には、この力のフィードバックを視覚的に与えたグループと聴覚的（音の高さと力をリンクするなど）に与えたグループでの差異を知りたいと思った。