Indywidualizacja progów prędkości GPS: Wyzwania i złożoność
Wykorzystanie technologii GPS do monitorowania zewnętrznych obciążeń sportowców podczas treningów i zawodów stało się niemal wszechobecne, szczególnie w sporcie zawodowym.
Wraz z rozwojem technologii GPS w ciągu ostatniej dekady, użytkownicy mają teraz dostęp do wielu wskaźników, na podstawie których mogą ocenić obciążenie zewnętrzne i, w połączeniu z trenerami, lepiej informować o procesie treningowym. W ostatnim czasie badacze wprowadzili takie koncepcje, jak pomiar odległości w pasmach przyspieszenia, łączenie danych dotyczących przyspieszenia i prędkości (znane jako "moc metaboliczna") oraz indywidualizacja tradycyjnych stref prędkości dla każdego zawodnika.
Ilość wskaźników może być przytłaczająca, a użytkownik staje przed wyzwaniem wyboru, które z nich są najbardziej odpowiednie dla kontekstu sportowego i jaką wartość dodaną dane podejście może wnieść do interpretacji danych analizy czasowo-ruchowej. Biorąc pod uwagę rolę kondycji w moderowaniu wydolności i reakcji dawki na obciążenie zewnętrzne, intuicyjna wydaje się ocena danych GPS sportowców w odniesieniu do ich profilu sprawności.
W tym miejscu podkreślamy wyzwania i złożoność związane z indywidualizacją danych GPS zgodnie z charakterystyką sprawności i przedstawiamy kilka zaleceń dla zainteresowanych użytkowników.
Branżowe prace badawcze pochodzące z rugby league (Gabbett, 2015), rugby union (Clarke, Anson, & Pyne, 2015; Reardon, Tobin, & Delahunt, 2015), australijskiej piłki nożnej (Colby, Dawson, Heasman, Rogalski, & Gabbett, 2014) i piłki nożnej (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013) dostosowały strefy prędkości poszczególnych graczy do jednej lub więcej cech fizycznych. Badacze ci wykorzystali szeroki zakres atrybutów sprawności fizycznej do indywidualizacji stref prędkości, takich jak laboratoryjne pomiary progu beztlenowego, maksymalnej prędkości aerobowej i szczytowej prędkości sprintu.
Badania w piłce nożnej wykazały, że indywidualizacja progów prędkości może stanowić wartość dodaną do interpretacji danych GPS (Hunter i in., 2015; Lovell i Abt, 2013), co jest intuicyjne, biorąc pod uwagę, że na rozkład "intensywności" obciążenia zewnętrznego sportowca prawdopodobnie wpływają jego własne możliwości fitness. Jednak korzystanie z ocen laboratoryjnych ma niską wykonalność, biorąc pod uwagę bariery ekonomiczne i logistyczne.
Ostatnio wykorzystanie szczytowej prędkości sprintu do wyznaczenia wielu stref prędkości stało się powszechne w literaturze badawczej (Colby i in., 2014; Gabbett, 2015; Reardon i in., 2015) ze względu na łatwość gromadzenia danych na boisku treningowym. Niestety, indywidualizacja stref prędkości nie jest taka prosta, a użytkownicy są ostrzegani, że przyjęcie takiego podejścia może przynieść więcej szkody niż pożytku!
Weźmy jako przykład bajkę o żółwiu i zającu.
Zając jest szybkim, silnym sportowcem z wysoką prędkością szczytową (powiedzmy, że prędkość szczytowa wynosi 35 kmh-1), ale nie jest w stanie utrzymać jej przez długi czas, co odzwierciedla jego zdolność do wytrzymałości przerywanej (Yo-Yo, 30:15 itp.). Jeśli przyjmiemy podejście stosowane w literaturze badawczej, polegające na stosowaniu arbitralnych ułamków prędkości szczytowej Hare'a, powiedzmy 50% dla biegania z dużą prędkością (HSR; co, nawiasem mówiąc, nie ma uzasadnienia fizjologicznego!), daje nam to próg HSR wynoszący 17,5 kmh-1.
W przeciwieństwie do żółwia, którego prędkość szczytowa wynosi zaledwie 25 km/h-1, co daje próg HSR na poziomie 12,5 km/h-1. Ale żółw ma stosunkowo wyższy wynik testu wytrzymałości przerywanej, co pozwala jej efektywnie poruszać się po boisku; częściej wchodzi w strefy dużych prędkości i szybciej się regeneruje.
Podczas wyścigu pokonują ten sam dystans, ale w różny sposób. Wykorzystanie w ten sposób samej prędkości szczytowej do zakotwiczenia progów prędkości powoduje, że HSR zajęcy jest niedoszacowany, a żółwi przeszacowany (bardziej szczegółowe przykłady można znaleźć w Hunter i in., 2015).
Wykorzystanie jednej wydolności do zakotwiczenia wielu stref prędkości w ten sposób zakłada, że szybszy zawodnik ma również wysoką prędkość biegu związaną z jego wydolnością wytrzymałościową i odwrotnie (patrz rysunek 1).
Te błędne informacje mogą mieć niewielki wpływ, gdy są mierzone podczas jednego wyścigu, ale jeśli chcemy ocenić i zalecić przewlekłe reżimy treningowe w oparciu o te dane GPS, możemy popełnić błędy w obciążeniu treningowym, co skutkuje nieoptymalnym przygotowaniem wydajności lub zwiększonym ryzykiem kontuzji (Gabbett, 2016).
Rysunek 1: Przedstawienie błędnego wykorzystania prędkości szczytowej do zakotwiczenia progów prędkości GPS w "żółwiu i zającu". sIFT = prędkość końcowa osiągnięta w hipotetycznym teście wytrzymałościowym.
W rzeczywistości indywidualizacja progów prędkości jest skomplikowana ze względu na rodzaje testów wykorzystywanych do określenia charakterystyki sportowca.
Powszechne oceny wytrzymałości przerywanej w sportach zespołowych nie umożliwiają naukowcom sportowym lub trenerom fitness określenia prędkości biegu, przy których sportowcy przechodzą do domen intensywności ćwiczeń (niska, umiarkowana, wysoka, ciężka). Praktycy muszą również rozważyć, jak często testy sprawnościowe mogą być przeprowadzane podczas napiętych harmonogramów zawodów, aby uwzględnić zmiany w sprawności spowodowane chorobą, kontuzją lub interwencjami treningowymi.
Te złożoności i wyzwania stanowią znaczące bariery we wdrażaniu zindywidualizowanych stref prędkości i mogą pomóc w wyjaśnieniu niskiego wykorzystania tej praktyki przez użytkowników GPS (Akenhead & Nassis, 2015).
Indywidualizacja nie musi być jednak taka trudna. W 2013 roku Alberto Mendez-Villanueva i współpracownicy przedstawili praktyczne, przyjazne dla użytkownika i oparte na dowodach podejście do zindywidualizowanej analizy GPS (Mendez-Villanueva, Buchheit, Simpson i Bourdon, 2013).
Zastosowali oni maksymalną prędkość aerobową każdego gracza z testu terenowego VAM-EVAL, wraz z ich maksymalną prędkością zarejestrowaną w ocenie sprintu na 40 m, aby ocenić obciążenie zewnętrzne w odniesieniu do możliwości fizycznych każdej osoby. Podejście to zapewniło lepszą reprezentację zewnętrznej dawki graczy w meczach piłki nożnej, która może być wykorzystana do optymalizacji programowania fizycznego. Dodatkowo, wynik maksymalnej prędkości aerobowej może być wykorzystany do zindywidualizowania zaleceń dotyczących treningu interwałowego o wysokiej intensywności (HIIT) przy użyciu dobrze ugruntowanych technik treningowych (tj. Dupont, Akakpo i Berthoin, 2004).
Niestety, ani zalecenia dotyczące HIIT, ani indywidualizacja stref prędkości GPS nie mogą być osiągnięte przy użyciu złożonych testów terenowych intermittent-endurance wykonywanych podczas 20-metrowych biegów wahadłowych, na które często duży wpływ ma zmiana kierunku i możliwości przyspieszenia sportowców (Castagna i in., 2006; Berthoin i in. 2014).
Podsumowując, wyznaczanie stref prędkości dla sportowców może stanowić wartość dodaną do interpretacji danych GPS (Hunter i in., 2015; Lovell i Abt, 2013; Mendez-Villanueva i in., 2013), o ile użytkownik bierze pod uwagę złożoność ich wdrożenia.
Użytkownicy mogą zastanowić się nad swoją baterią testów fizycznych i czy wspiera ona holistyczne podejście do zaleceń treningowych i oceny obciążenia zewnętrznego (czytelnicy są kierowani do Mendez-Villanueva & Buchheit [2013] w celu uzyskania dalszych szczegółów w tym zakresie).
Potrzeba znacznie więcej badań, aby określić użyteczność i potencjalną wartość dodaną zindywidualizowanej analizy GPS, ale dopóki nie dowiemy się więcej, zaleca się albo stosowanie ustalonych i opartych na dowodach procedur (patrz Mendez-Villanueva i in., 2013; Hunter i in., 2015), albo całkowite unikanie tej praktyki.
Chcesz dowiedzieć się, jak Catapult może pomóc Twojemu zespołowi znaleźć przewagę konkurencyjną? Skontaktuj się z nami już dziś.
Referencje
Akenhead, R., & Nassis, G. P. (2015). Obciążenie treningowe i monitorowanie zawodników w piłce nożnej na wysokim poziomie: Bieżąca praktyka i postrzeganie. International Journal of Sports Physiology and Performance. http://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331
Berthoin, S., Gerbeaux, M., Turpin, E., Guerrin, F., Lensel-Corbeil, G., & Vandendorpe, F. (1994). Porównanie dwóch testów terenowych w celu oszacowania maksymalnej prędkości aerobowej. Journal of Sports Sciences, 12(4), 355-362.
Clarke, A. C., Anson, J., & Pyne, D. (2015). Fizjologicznie oparte strefy prędkości GPS do oceny wymagań biegowych w kobiecym Rugby Sevens. Journal of Sports Sciences, 33(11), 1101-1108.
Colby, M., Dawson, B., Heasman, J., Rogalski, B., & Gabbett, T. J. (2014). Obciążenia treningowe i meczowe oraz ryzyko kontuzji u elitarnych australijskich piłkarzy. Journal of Strength and Conditioning Research, 28(8), 2244-2252.
Castagna, C., Impellizzeri, F. M., Chamari, K., Carlomagno, D., & Rampinini, E. (2006). Aerobic fitness and yo-yo continuous and intermittent tests performances in soccer players: a correlation study. Journal of Strength and Conditioning Research, 20(2), 320-325.
Dupont, G., Akakpo, K., & Berthoin, S. (2004). Efekt sezonowego treningu interwałowego o wysokiej intensywności u piłkarzy nożnych. Journal of Strength and Conditioning Research, 18(3), 584-589.
Gabbett, T. J. (2015). Korzystanie z relatywnych stref prędkości zwiększa szybkość biegu wykonywanego w meczach sportów zespołowych. Journal of Strength and Conditioning Research, 29(12), 3353-3359.
Gabbett, T. J. (2016). Paradoks treningu i zapobiegania urazom: czy sportowcy powinni trenować mądrzej i ciężej? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273-280.
Hunter, F., Bray, J., Towlson, C., Smith, M., Barrett, S., Madden, J., et al. (2015). Indywidualizacja analizy czasowo-ruchowej: porównanie metod i seria opisów przypadków. International Journal of Sports Medicine, 36(1), 41-48.
Lovell, R., & Abt, G. (2013). Indywidualizacja analizy czasowo-ruchowej: przykład kohorty przypadków. International Journal of Sports Physiology and Performance, 8(4), 456-458.
Mendez-Villanueva, A., & Buchheit, M. (2013). Testy sprawności fizycznej specyficzne dla piłki nożnej: wartość dodana czy potwierdzenie dowodów? Journal of Sports Sciences, 31(13), 1503-1508.
Mendez-Villanueva, A., Buchheit, M., Simpson, B., & Bourdon, P. C. (2013). Rozkład intensywności gry w młodzieżowej piłce nożnej. International Journal of Sports Medicine, 34(2), 101-110.
Reardon, C., Tobin, D. P., & Delahunt, E. (2015). Application of Individualized Speed Thresholds to Interpret Position Specific Running Demands in Elite Professional Rugby Union: A GPS Study. PLoS ONE, 10(7), e0133410.