주간 저항 훈련 볼륨과 근육량 증가 사이의 용량-반응 관계: 체계적 문헌고찰 및 메타분석

초록

본 연구의 목적은 메타회귀분석(meta-regression)을 통해 주간 저항 훈련(RT, resistance training) 총 볼륨이 근육량 측정 변화에 미치는 영향을 체계적으로 문헌 고찰하고 규명하는 것이다. 최종 분석에는 15개 연구의 34개 처치군(treatment group)이 포함되었다. 연속 변수로서의 주간 세트 수에 대한 결과는 볼륨이 근육 크기 변화에 유의한 영향을 미침을 보여 주었다(P = 0.002). 추가 세트 1개당 효과 크기(ES, effect size)는 0.023 증가하였으며, 이는 비율 증가 기준으로 0.37%에 해당한다. 각 연구 내에서 낮음 또는 높음으로 분류한 주간 세트 수에 대한 결과에서도 볼륨이 근육 크기 변화에 유의한 영향을 미쳤다(P = 0.03). 고볼륨(higher volume)과 저볼륨(lower volume) 간 ES 차이는 0.241로, 비율 이득 차이 3.9%에 해당하였다. 주간 세트 수를 세 수준의 범주형 변수(근육당 <5, 5–9, 10+ 세트)로 분류한 결과에서는 주간 세트 수 효과에 대한 경향성이 관찰되었다(P = 0.074). 이러한 결과는 RT 볼륨 증가가 더 큰 근비대(muscle hypertrophy) 이득을 유발하는 점진적인 용량-반응(dose-response) 관계를 나타낸다.

서론

현행 운동과학 이론에서는 저항 훈련(RT, resistance training) 프로그램 변수의 정밀한 조절을 통해 근육 적응이 최대화될 수 있다고 본다 [1, 2]. 흔히 세트 수 × 반복 수 × 부하로 정의되는 트레이닝 볼륨은 이 측면에서 가장 중요한 변수 중 하나로 여겨지고 있다. 현행 근비대(hypertrophy) 트레이닝 가이드라인은 초보자에게는 운동당 1–3세트를 권장하며, 숙련 리프터(advanced lifter)에게는 고볼륨(HV, high volume)으로 운동당 3–6세트를 권고한다 [3]. 이러한 가이드라인은 볼륨과 근육 성장 간에 용량-반응(dose-response) 관계가 존재한다는 인식에 근거하며 [4], 고볼륨이 더 큰 근비대 이득을 유발한다는 전제를 바탕으로 한다.

여러 연구가 다양한 RT 볼륨에 대한 급성 반응을 조사하였다. Burd 등 [5]은 70% 1회 최대 반복(1RM, 1 repetition maximum)으로 수행한 단측 레그 익스텐션(unilateral leg extension) 운동에서 3세트를 수행할 경우 단일 세트에 비해 근원섬유 단백질 합성(myofibrillar protein synthesis)이 유의하게 더 많이 증가한다고 보고하였다. 이 결과는 운동 후 5시간과 29시간 모두에서 유지되었다. 세포내 신호 전달 단백질인 진핵 번역 개시 인자 2B 엡실론(eukaryotic translation initiation factor 2B epsilon) 및 리보솜 단백질 S6(ribosomal protein S6)의 인산화 역시 다중 세트 조건에서 더 높은 수준으로 상승하였다. 동 연구실의 후속 연구에서는 통계적 유의성에 도달하지는 못했으나, 참가자들이 단측 레그 익스텐션 3세트를 수행했을 때 AKT, mTOR, P70S6K의 인산화가 1세트보다 더 크게 증가한다는 것을 확인하였다 [6]. 마찬가지로, Terzis 등 [7]은 6RM 강도로 수행한 레그 프레스 1, 3, 5세트 간에 p70S6k 및 리보솜 단백질 S6 모두에서 선형적으로 증가하는 용량-반응 관계가 나타남을 입증하였다. 흥미롭게도, Kumar 등 [8]은 RT 볼륨 증가가 젊은 개인에 비해 노인에서 급성 반응을 더 크게 증폭시킨다는 것을 발견하였다. 이러한 연구 결과들의 총체는 다중 세트 저항 운동이 고볼륨에서 급성 동화 우세성을 나타냄을 시사하지만, 급성 측정값이 반드시 장기적인 근단백질 축적을 반영하지는 않는다는 점에 유의해야 한다 [9]. 따라서 이 결과들의 실제 적용은 어느 정도 신중하게 해석될 필요가 있다.

볼륨과 근비대 간 용량-반응 관계에 관한 종단 연구 결과는 서로 상충된다. 일부 연구에서는 고볼륨이 유의하게 더 큰 적응을 유발한다고 보고하였고 [10–15], 또 다른 연구들은 볼륨에 따른 차이가 없다고 보고하였다 [16–24]. 그러나 종단 트레이닝 연구에 내재한 소규모 표본은 통계적 검정력을 약화시켜 제2종 오류(type II error)의 가능성을 높인다. 효과 크기(ES)의 메타분석은 상충되거나 검정력이 낮은 연구들 사이의 경향을 파악하는 데 도움이 될 수 있으며, 고볼륨 트레이닝에서 근비대 이점이 실제로 존재하는지에 대한 더 깊은 통찰을 제공한다. 2010년 Krieger [4]가 발표한 메타분석에서는 단일 세트 대비 다중 세트 트레이닝을 지지하는 ES 차이가 40% 더 큰 것으로 나타났다. 나아가, 운동당 2–3세트가 1세트보다, 운동당 4–6세트가 단일 세트보다 더 큰 ES와 관련된다는 용량-반응 경향도 확인되었다. 이 연구의 한계는 당시 포함 기준을 충족한 연구가 8편에 불과하였고, 그중 MRI 및 초음파와 같은 영상 기술로 근육 특이적 성장을 측정한 연구는 3편뿐이었다는 것이다. 이 메타분석 발표 이후 다수의 연구가 수행되었으며, 많은 연구들이 트레이닝 볼륨의 중요성을 다루기 위해 발전된 근육 특이적 영상 방식을 활용하였다. 또한, Krieger [4]는 세션당 세트 수가 근육 성장에 미치는 영향만을 분석하였는데, 주간 총 세트 수가 트레이닝 볼륨의 더 적절한 지표일 수 있다.

따라서 본 연구의 목적은 메타회귀분석을 통해 주간 RT 총 볼륨이 근육량 측정 변화에 미치는 영향을 체계적으로 문헌 고찰하고 규명하는 것이다. 이전 메타분석 데이터 [4]를 바탕으로, 우리는 고볼륨 트레이닝이 점진적으로 우월한 근비대 결과를 촉진하는 점진적인 용량-반응 관계가 존재할 것이라는 가설을 세웠다.

연구 방법

포함 기준

다음 기준을 모두 충족하는 연구만 포함 대상으로 선정하였다: (1) 영어 심사 학술지에 게재된 실험적 시험(experimental trial)일 것; (2) 외부 기구(예: 압박 커프, 저산소 챔버 등)를 사용하지 않고, 동심성-원심성 수축(concentric and eccentric actions)을 결합한 전통적인 동적 저항 운동에서 65% 1RM 이상의 강도로 서로 다른 일별 RT 볼륨을 직접 비교하며, 다른 모든 RT 변수는 동일하게 통제할 것; (3) 생검(biopsy), 영상법(imaging) 및/또는 골밀도 측정(densitometry)을 통해 형태학적 변화를 측정할 것; (4) 최소 6주 이상의 기간으로 진행될 것; (5) 근골격 손상이 없거나 근비대 반응에 직접적으로 또는 해당 상태 관리와 관련된 약물을 통해 영향을 줄 수 있는 건강 상태(예: 관상동맥 질환 및 안지오텐신 수용체 차단제)를 지닌 인간 참가자를 대상으로 할 것.

검색 전략

체계적 문헌 검색은 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 위한 선호 보고 항목(PRISMA, Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 가이드라인 [25]에 따라 수행되었다. PubMed, Sports Discus, CINAHL 데이터베이스에서 2014년 12월까지의 모든 시점에 걸쳐 영어 문헌 검색을 실시하였다. 다음 키워드의 조합을 검색어로 사용하였다: "muscle(근육)"; "hypertrophy(근비대)"; "growth(성장)"; "cross sectional area(단면적)"; "fat free mass(제지방량)"; "resistance training(저항 훈련)"; "resistance exercise(저항 운동)"; "multiple sets(다중 세트)"; "single sets(단일 세트)"; "volume(볼륨)"; "dose response(용량-반응)".

총 1,474편의 연구가 검색 기준에 따라 평가되었다. 선택 편향(selection bias)의 가능성을 줄이기 위해, 두 명의 조사자(BJS, DIO)가 각 연구를 독립적으로 검토하고 기본 포함 기준 충족 여부를 공동으로 결정하였다. 검토자 간 의견 불일치는 합의 또는 세 번째 조사자와의 협의를 통해 해결하였다. 초기 검토된 연구 중 36편이 초록 내용을 기반으로 본 논문과 잠재적으로 관련이 있다고 판단되었다. 이후 해당 논문의 전문을 검토하여 15편이 제시된 기준에 부합하는 것으로 판정되었다. 그 다음 검색된 논문들의 참고문헌 목록을 Greenhalgh과 Peacock [26]이 기술한 바와 같이 검토하여 주제와 관련성 있는 추가 논문을 탐색하였다. 이를 통해 2편의 추가 연구가 확인되어 총 적격 연구 수가 17편이 되었다. 이후 검토 과정에서 2편의 연구가 이미 수집된 데이터를 사용한 것으로 확인되어 분석에서 제외되었다. 따라서 분석에 포함된 최종 연구 수는 15편이었다. 분석에 포함된 모든 연구는 각 기관 생명윤리위원회(IRB, Institutional Review Board)의 윤리 승인을 받았다.

자료 추출

두 명의 조사자(BJS, DIO)가 각 연구를 읽고 다음 변수들을 개별적으로 코딩하였다: 군별 참가자 기술 정보(성별, 체질량지수, 트레이닝 상태[최소 1년 이상의 정기적 RT 경험을 가진 참가자를 훈련된 참가자로 정의], 계층화된 참가자 연령[젊은 성인(18–29세), 중년(30–49세), 노인(50세 이상)으로 분류]); 연구 설계(병행 설계 또는 참가자 내 설계 여부); 각 군의 참가자 수; 연구 기간; 세션당 근육군별 수행 세트 수; 주간 총 트레이닝 볼륨(근육군별 세션당 세트 수 × 주간 세션 수); 형태학적 측정 유형(자기공명영상[MRI], 초음파, 생검, 이중에너지 X선 흡수계측법[DXA] 및/또는 공기 변위 체적측정법[air displacement plethysmography]); 측정 신체 부위/근육(상체, 하체, 또는 전체); 근비대 측정이 직접적 또는 간접적 방법인지 여부. 코딩 내용은 코더 간 교차 확인하였으며, 불일치 사항은 상호 합의로 해결하였다. 코더 간 드리프트(drift)를 평가하기 위해 연구의 30%를 무작위 선발하여 재코딩하였다. 사례별 일치도는 동일하게 코딩된 변수 수를 전체 변수 수로 나누어 산출하였으며, 평균 일치도 0.90 이상을 허용 기준으로 설정하였다.

각 근비대 결과에 대해 효과 크기(ES, effect size)를 사전-사후 검사 변화를 사전 검사 합동 표준편차(SD, standard deviation)로 나눈 값으로 산출하였다. 사전-사후 검사 간 비율 변화도 함께 계산하였다. 각 ES에는 소표본 편향 보정(small sample bias adjustment)이 적용되었다 [27]. 각 ES의 분산은 각 연구의 표본 크기와 전체 연구에 걸친 평균 ES를 이용하여 산출하였다 [28].

통계 분석

메타분석은 소표본 보정을 포함한 다수준 자료 구조에 대한 강건 분산 메타회귀분석(robust variance meta-regression)을 사용하여 수행하였다 [29, 30]. 연구 내 상관된 효과를 보정하기 위해 연구(study)를 군집 변수(clustering variable)로 사용하였다. 관찰치는 표집 분산의 역수로 가중하였다. 모형 모수는 제한 최대 우도(REML, restricted maximum likelihood) 방법으로 추정하였다 [31]. 단, 모형 축소 과정에서는 최대 우도(maximum likelihood) 방법으로 모수를 추정하였는데, 이는 REML 추정치로는 중첩 모형(nested model) 비교에 우도비 검정(likelihood ratio test)을 사용할 수 없기 때문이다. 다음의 조절 변수(moderator variable)를 이용한 ES에 대한 별도의 메타회귀분석이 수행되었다: 연속 변수로서의 주당 근육군별 총 세트 수; 낮음(<5), 중간(5–9), 높음(10+)으로 분류한 주당 근육군별 총 세트 수; 낮음(<9) 또는 높음(9+)으로 분류한 주당 근육군별 총 세트 수; 각 연구 내 비교군을 기준으로 낮음 또는 높음으로 분류한 주당 근육군별 총 세트 수.

결과에 대한 연구 수준 조절 변수의 잠재적 혼란 효과를 평가하기 위해, 다음의 예측 변수를 포함하는 추가적인 완전 메타회귀분석 모형을 구성하였다: 주당 근육군별 총 세트 수(연속 변수), 성별(남성, 여성, 혼합), 연령 범주(젊은 또는 노인), 주수(weeks), 근비대 측정 유형(직접 또는 간접), 신체 부위(상체, 하체, 또는 전체). 이후 가장 유의하지 않은 예측 변수부터 하나씩 제거하는 방식으로 모형을 축소하였다 [32]. 최종 모형은 최저 베이즈 정보 기준(BIC, Bayesian Information Criterion)을 가지며, 우도비 검정에서 완전 모형과 유의한 차이가 없는(P > 0.05) 축소 모형으로 결정하였다. 주간 세트 볼륨은 모형 축소 과정에서 제거되지 않았다.

분석을 편향시킬 수 있는 영향력 높은 연구의 존재를 파악하기 위해, 한 번에 한 연구씩 제거한 후 세트 볼륨 예측 변수를 검토하는 방식으로 각 모형에 대한 민감도 분석(sensitivity analysis)을 수행하였다. 예측 변수의 유의성 또는 경향(P ≤ 0.10)이 비유의(P > 0.10)로 변화하거나 그 반대의 경우, 또는 계수의 크기가 크게 변화하는 경우 해당 연구를 영향력 높은 연구로 판정하였다.

모든 분석은 R 버전 3.2.3의 metaphor 패키지를 사용하여 수행하였다. P ≤ 0.05를 유의한 것으로, 0.05 < P ≤ 0.10을 경향이 있는 것으로 선언하였다. 자료는 평균 ± 평균의 표준오차(SEM) 및 95% 신뢰구간(CI, confidence interval)으로 보고하였다.

결과

최종 분석에는 15개 연구의 34개 처치군이 포함되었다. 전체 연구에 걸친 평균 ES는 0.38 ± 0.08(CI: 0.21, 0.56)이었다. 평균 비율 변화는 6.8 ± 1.3%(CI: 3.9, 9.7)였다.

주간 세트 수 (근육당 연속 변수)

주간 세트 수가 근육 크기 변화에 유의한 영향을 미쳤다(P = 0.002). 주당 추가 세트 1개당 ES는 0.023 증가하였다. 이는 추가 주간 세트 1개당 비율 이득이 0.37% 증가하는 것에 해당한다.

주간 세트 수 (연구 내 근육당 저볼륨 대 고볼륨)

볼륨의 유의한 효과가 나타났다(P = 0.03). 고볼륨(HV, higher volume)과 저볼륨(LV, lower volume) 간 ES 차이는 0.241 ± 0.101(CI: 0.026, 0.457)이었으며, 이는 비율 이득 차이 3.9%에 해당한다.

주간 세트 수 (근육당 <5, 5–9, 10+ 세트)

주간 세트 수 효과에 대한 경향이 관찰되었다(P = 0.074). 각 범주의 평균 ES는 <5세트에서 0.307, 5–9세트에서 0.378, 10+세트에서 0.520이었다. 이는 각각 5.4%, 6.6%, 9.8%의 비율 이득에 해당한다.

주간 세트 수 (근육당 <9, 9+ 세트)

주간 세트 수 효과에 대한 경향이 관찰되었다(P = 0.076). <9세트의 평균 ES는 0.320이었고, 9+세트의 평균 ES는 0.457이었다. 이는 각각 5.8% 및 8.2%의 비율 이득에 해당한다.

상호작용

주간 세트 볼륨과 성별(P = 0.55), 신체 절반(P = 0.28), 연령(P = 0.66) 간에는 유의한 상호작용이 없었다. 근비대 측정 유형과의 유의한 상호작용이 확인되었다(P = 0.037). 추가 주간 세트 1개당 평균 ES 증가는 직접 측정의 경우 0.023(CI: 0.009, 0.037)이었으나, 간접 측정의 경우 0.006에 불과하였으며, 이는 0과 유의하게 다르지 않았다(CI: −0.023, 0.12). 이는 직접 측정의 경우 추가 주간 세트 1개당 비율 이득이 0.38% 증가(CI: 0.14, 0.62)하는 것에 해당하지만, 간접 측정의 경우 추가 주간 세트 1개당 0.21%에 불과하였다(CI: −0.28, 0.52).

민감도 분석

민감도 분석(sensitivity analysis)에서 영향력 높은 연구가 1편 확인되었다. Radaelli, Fleck 등(2014)의 연구를 제외하면 근비대에 대한 주간 세트 수의 영향이 감소하였다. 추가 세트 1개당 ES 변화 추정치는 0.013으로 감소하였다(P = 0.008). 이는 추가 주간 세트 1개당 비율 이득이 0.25% 증가하는 것에 해당한다. 연구 수준 ES인 HV와 LV 간 연구 내 차이는 0.147로 감소하였다(CI: 0.033, 0.261; P = 0.016). 이는 비율 이득 차이 3.1%에 해당한다. 3범주 모형에서는 10+세트의 이점이 더 이상 나타나지 않았다. <5, 5–9, 10+세트의 평균 ES는 각각 0.306, 0.410, 0.404였다(비율 이득: 각각 5.5%, 7.2%, 8.6%). 2범주 모형(<9세트, 9+세트)에서는 주간 세트 수 효과에 대한 경향이 더 이상 관찰되지 않았다(P = 0.12). <9세트와 9+세트의 평균 ES는 각각 0.316과 0.425였다(비율 이득: 각각 5.9%, 8.0%).

고찰

본 연구는 현행 문헌의 통합 데이터에 대한 체계적 분석을 바탕으로, 다양한 RT 볼륨이 근육 성장의 확립된 지표에 미치는 영향을 비교하고자 하였다. 결과에 따르면, 주간 트레이닝 볼륨이 높아질수록 더 큰 근비대(muscle hypertrophy)가 유발되는 점진적인 용량-반응(dose-response) 관계가 나타났다. 이러한 결과는 채택된 모든 예측 모형에서 ES의 증가와 근육량의 비율 이득 증가를 통해 일관되게 확인되었다. 이 결과는 이전 메타분석 연구 [4]와 일치하며, 더 정밀한 측정 방법을 적용한 상당량의 새로운 데이터를 포함함으로써 기존 연구 결과를 확장하였다. 또한 다중 세트 대비 단일 세트 프로토콜에서 운동 후 근단백질 합성(MPS, muscle protein synthesis) 및 세포내 동화 신호 전달이 더 크다는 급성 연구 결과와도 일치한다 [5–8].

연속 예측 변수로서 주간 세트 수를 분석했을 때 유의한 용량-반응 효과가 관찰되었다. 주당 추가 세트 1개 수행은 ES의 0.02 증가, 즉 0.36%의 근비대 이득과 관련되었다. 공변량 하위 분석에서 주당 세트 수와 측정 유형 간 유의한 상호작용이 확인되었으며, 이는 이 결과들이 단순한 우연에 의한 것이 아닐 가능성을 매우 높인다 [34]. 추가 주간 세트 1개당 ES 증가는 직접 근육 특이적 측정(MRI 및 초음파)에서는 0.02였으나, 전신 측정(DXA 및 BodPod)에서는 0.01에 불과하였다. 이는 근비대 결과를 평가할 때 직접 측정법이 근육 크기의 미세한 변화를 감지하는 데 더 민감하기 때문에 이를 사용하는 것이 중요하다는 점을 강조한다 [35]. 하체가 아닌 상체 근육에서만 용량-반응 효과를 보고한 Rønnestad 등 [12]의 결과와 달리, 포함된 연구들의 메타회귀분석에서는 RT 볼륨에 따른 신체 부위 간 성장 관련 차이가 검출되지 않았다(P = 0.30). 연령, 성별, 연구 기간 등 다른 공변량은 결과에 유의한 영향을 미치지 않았다.

세트를 저볼륨(≤4 세트·주–1), 중간볼륨(5–9 세트·주–1), 고볼륨(≥10 세트·주–1)으로 계층화할 때 용량-반응 효과가 관찰되었다. 통계적 유의성에는 도달하지 못하였으나, 낮은 관찰 P값(0.074)은 결과가 단순한 우연에 의한 것이 아닐 가능성이 높음을 나타낸다 [34]. 영가설 결과는 모형 계층화로 인한 통계적 검정력 감소 때문일 수 있다. ES는 저볼륨에서 중간볼륨, 고볼륨 조건으로 진행할수록 점진적으로 볼륨 의존적인 증가를 나타냈다(각각 0.30, 0.36, 0.50). 이 수치는 근육 성장의 비율 증가(각각 5.4%, 6.5%, 9.6%)에서도 점진적 증가로 반영되었으며, 이는 근육당 최소 10세트의 주간 훈련을 수행해야 더 큰 근육 발달이 가능함을 시사한다.

주간 세트를 이분 예측 변수(<9세트 대 ≥9 세트·주–1)로 고려했을 때, 조건 간에 통계적 유의성에는 도달하지 못하였다. 그러나 크기 기반 통계적 추론 접근법을 적용하면, 낮은 관찰 P값(0.076)은 결과가 단순한 우연에 의한 것이 아닐 가능성이 높음을 나타낸다 [34]. ES는 저볼륨 대비 고볼륨에서 유리한 방향을 나타내었으며(각각 0.66, 0.43), 이 수치는 근비대의 비율 이득 증가를 반영하였다(각각 8.0%, 5.7%).

주간 볼륨 12세트 초과를 조사한 데이터의 부족으로 인해 매우 높은 트레이닝 볼륨이 근비대 결과에 미치는 영향을 분석하지 못하였다. 따라서 RT 볼륨과 근육 성장 간 용량-반응 관계의 상한 임계값이 어디에 있는지는 아직 명확하지 않다.

본 분석은 근비대 관련 결과에만 초점을 맞추었으며, 용량-반응 관계 이면의 기저 기전을 규명하고자 하지는 않았다. 그럼에도 불구하고, 결과는 적어도 부분적으로 특정 부하에서 발생하는 긴장 시간(time under tension)의 누적 효과에 기인할 것으로 추측할 수 있다. 이론적으로, 세션 내 반복적인 근육 조직의 자극이 RT에 대한 동화 반응을 최대화하는 방식으로 세포내 신호 전달을 촉진하는 데 필요하다. 근비대가 MPS와 분해 사이의 동적 균형에 의해 결정된다는 점을 고려하면 [36], 고볼륨 RT는 저볼륨에 비해 주간 동화 상태를 더 오래 지속시킬 것으로 예상할 수 있다. 또한, 조건 간의 대사적 스트레스(metabolic stress) 차이도 결과에 영향을 미칠 수 있다. 연구에 따르면, 기계적 장력(mechanical tension)에 대한 최소 임계값이 달성될 때 운동으로 유발된 대사적 스트레스가 근단백질 축적을 증강시킨다 [37]. 다중 세트 대비 단일 세트 프로토콜에서 대사산물 축적이 유의하게 더 크다는 근거가 있으므로 [38], 이 현상이 고볼륨 프로토콜에서 동화 작용을 더 크게 촉진시킨다는 근거가 존재한다.

현행 문헌의 주요 한계점은 저항 훈련을 받은 개인을 대상으로 한 통제 연구가 부족하다는 것이다. 현재까지 훈련된 집단에서 RT 볼륨이 근육량 변화에 미치는 영향을 조사한 연구는 두 편에 불과하다. Rhea 등 [18]은 오락적으로 훈련된 남성을 대상으로 3세트 대 1세트 훈련 시 제지방량(fat-free mass)에서 유의한 차이를 발견하지 못하였는데, 이 연구는 간접 측정 기기(BodPod) 사용과 근육 군 특이성 제한이라는 한계가 있었다. Ostrowski 등 [23]은 B-모드 초음파를 사용하여 근육당 3, 6, 12세트를 수행하는 저항 훈련된 젊은 남성의 근비대 변화를 조사하였다. 조건 간에 유의한 효과는 나타나지 않았으나, 최고 볼륨 군은 중간 및 저볼륨 조건에 비해 대퇴직근(rectus femoris) 단면적의 절대적 증가가 현저히 더 컸다. 영가설 결과는 사용된 작은 표본 크기로 인한 제2종 오류의 결과일 수 있다. 저항 훈련된 개인에서 RT 볼륨이 근육 성장에 미치는 영향에 대한 근거 기반 결론을 도출하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.

실제 적용

현재의 근거 체계는 RT 볼륨과 근육 성장 간에 점진적인 용량-반응(dose-response) 관계가 존재함을 나타낸다. 저볼륨 프로토콜(근육군당 주 4세트 이하)로도 상당한 근비대(hypertrophy) 이득을 달성할 수 있음은 분명하다. 따라서 이러한 접근 방식은 시간이 부족하거나 에너지 보존이 지속적인 관심사인 대상자(예: 허약한 노인)에게 실행 가능한 근육 발달 선택지가 된다. 그러나 본 분석에 따르면, 고볼륨(HV, higher volume) 프로토콜은 저볼륨(LV, lower volume) 프로토콜보다 근육 성장을 유의하게 더 크게 증가시킨다. 본 연구 결과에 기반할 때, 근육량 증가를 최대화하기 위해서는 근육군당 최소 주 10세트 이상 수행이 필요한 것으로 보인다. 볼륨에 대한 근비대 적응이 정체되거나 과훈련(overtraining)으로 인해 오히려 퇴보하는 임계값이 분명히 존재하지만, 현재 연구는 이 용량-반응 관계의 상한을 결정하기에 충분하지 않다.

최적의 RT 용량은 궁극적으로 개인마다 다를 것이며, 이러한 차이는 유전적 요소를 가질 수 있다. 예를 들어, 연구에 따르면 안지오텐신 전환 효소(ACE, angiotensin converting enzyme) 유전자형의 변이가 단일 세트 대 다중 세트 루틴에 대한 근력 관련 반응에 영향을 미친다 [39]. ACE 유전자는 RT에 대한 근비대 반응을 매개하지 않는 것으로 보이지만 [40], 다른 유전자들이 볼륨 관련 근육 이득에 영향을 미칠 가능성은 여전히 존재한다. 근거 기반 접근 방식에 따라, 전문가들은 개인의 반응에 기반하여 클라이언트의 진행 상황을 면밀히 모니터링하고 트레이닝 용량을 조정해야 한다.