GPS hız eşiklerinin bireyselleştirilmesi: Zorluklar ve karmaşıklıklar

Antrenman ve müsabaka sırasında sporcuların dış yüklerini izlemek için GPS teknolojisinin kullanımı, özellikle profesyonel sporda neredeyse her yerde görülür hale gelmiştir.

GPS teknolojisi son on yılda geliştikçe, kullanıcılar artık dış yükü değerlendirebilecekleri ve antrenörlerle birlikte antrenman sürecini daha iyi bilgilendirebilecekleri çok sayıda metriğe sahiptir. Son zamanlarda araştırmacılar, hızlanma bantlarında mesafe ölçümü, hızlanma ve hız verilerinin birleştirilmesi ('metabolik güç' olarak bilinir) ve her oyuncu için geleneksel hız bölgelerinin bireyselleştirilmesi gibi kavramları ortaya attılar.

Ölçümlerin hacmi bunaltıcı olabilir ve kullanıcı, spor bağlamına en uygun olanı seçme ve bir yaklaşımın zaman-hareket analizi verilerinin yorumlanmasına ne gibi bir katma değer getirebileceği gibi zorluklarla karşı karşıya kalabilir. Kondisyonun dış yüke karşı kapasite ve doz-yanıtını yönetmedeki rolü göz önüne alındığında, sporcuların GPS verilerini kondisyon profilleriyle ilişkili olarak değerlendirmek sezgisel görünmektedir.

Burada GPS verilerinin fitness özelliklerine göre bireyselleştirilmesinde karşılaşılan zorlukları ve karmaşıklıkları vurguluyor ve ilgili kullanıcılar için bazı öneriler sunuyoruz.

Ragbi ligi (Gabbett, 2015), ragbi birliği (Clarke, Anson, & Pyne, 2015; Reardon, Tobin, & Delahunt, 2015), Avustralya kuralları futbolu (Colby, Dawson, Heasman, Rogalski, & Gabbett, 2014) ve futboldan (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013) kaynaklanan endüstri tabanlı araştırma makaleleri, bireysel oyuncu hız bölgelerini bir veya daha fazla fiziksel özelliğe göre uyarlamıştır. Bu araştırmacılar, hız bölgelerini bireyselleştirmek için anaerobik eşik, maksimal aerobik hız ve en yüksek sprint hızı gibi laboratuvar kaynaklı ölçümler gibi çok çeşitli fiziksel uygunluk özelliklerini kullanmışlardır.

Futbolda yapılan araştırmalar, hız eşiklerinin bireyselleştirilmesinin GPS verilerinin yorumlanmasına değer katabileceğini göstermiştir (Hunter ve ark., 2015; Lovell ve Abt, 2013), bu da bir sporcunun dış yükün "yoğunluk" dağılımının muhtemelen kendi kondisyon yeteneklerinden etkilendiği düşünüldüğünde sezgiseldir. Ancak, laboratuvar temelli değerlendirmelerin kullanılması, ekonomik ve lojistik engeller göz önüne alındığında düşük fizibiliteye sahiptir.

Son zamanlarda, çoklu hız bölgeleri belirlemek için en yüksek sprint hızının kullanılması, antrenman sahasında toplanmasının kolay olması nedeniyle araştırma literatüründe yaygın hale gelmiştir (Colby ve ark., 2014; Gabbett, 2015; Reardon ve ark., 2015). Ne yazık ki hız bölgelerinin bireyselleştirilmesi bu kadar basit değildir ve kullanıcılar bu yaklaşımı benimsemenin yarardan çok zarar getirebileceği konusunda uyarılmalıdır!

Örnek olarak kaplumbağa ve tavşan masalını ele alalım.

Tavşan, yüksek tepe hızına sahip (diyelim ki 35 kmh-1 tepe hızı) hızlı ve güçlü bir atlettir, ancak aralıklı dayanıklılık kapasitesinin (Yo-Yo, 30:15 vb.) yansıttığı gibi bunu uzun süre sürdüremez. Araştırma literatüründeki, yüksek hızlı koşu (HSR; bu arada hiçbir fizyolojik gerekçesi yoktur!) için Hare'in en yüksek hızının %50 gibi keyfi kesirlerini uygulama yaklaşımını benimsersek, bu bize 17,5 kmh-1'lik bir HSR eşiği verir.

Bunu, sadece 25 kmh-1 pik hıza sahip olan ve 12,5 kmh-1 HSR eşiği ile sonuçlanan kaplumbağa ile karşılaştırın. Ancak kaplumbağanın aralıklı dayanıklılık testi puanı nispeten daha yüksektir, bu da sahada verimli bir şekilde dolaşmasını, yüksek hız bölgelerine daha sık girmesini ve daha hızlı toparlanmasını sağlar.

İkisi yarıştığında, aynı mesafeyi ancak farklı şekillerde kat ederler. Bu şekilde hız eşiklerini belirlemek için tek başına en yüksek hızı kullanmak, tavşanların HSR'sinin düşük, kaplumbağaların ise yüksek tahmin edilmesine neden olur (Daha ayrıntılı örnekler için Hunter vd., 2015'e bakınız).

Bu şekilde birden fazla hız bölgesini sabitlemek için bir kondisyon kapasitesinin kullanılması, daha hızlı bir oyuncunun aynı zamanda dayanıklılık kapasitesiyle ilişkili yüksek bir koşu hızına sahip olduğunu ve bunun tersinin de geçerli olduğunu varsayar (Bkz. Şekil 1).

Bu hatalı bilgi, tek bir yarış üzerinden ölçüldüğünde çok az etkiye sahip olabilir, ancak bu GPS verilerine dayanarak kronik antrenman rejimlerini değerlendirmek ve reçete etmek istiyorsak, optimumun altında performans hazırlığı veya artan sakatlık riski ile sonuçlanan antrenman yükü hatalarına maruz kalabiliriz (Gabbett, 2016).

Şekil 1: 'Kaplumbağa ve tavşan' örneğinde GPS hız eşiklerini belirlemek için en yüksek hızın hatalı kullanımının tasviri. sIFT = varsayımsal bir aralıklı dayanıklılık kondisyon testinde ulaşılan son hız.

Gerçekte, hız eşiklerinin bireyselleştirilmesi, sporcu performans özelliklerini belirlemek için kullanılan test türleri nedeniyle karmaşıktır.

Takım sporlarındaki yaygın aralıklı dayanıklılık değerlendirmeleri, spor bilimcinin veya fitness antrenörünün sporcuların egzersiz yoğunluğu alanlarına (düşük, orta, yüksek, şiddetli) geçiş yaptığı koşu hızlarını belirlemesini sağlamaz. Uygulayıcılar ayrıca hastalık, sakatlık veya antrenman müdahaleleri nedeniyle kondisyonda meydana gelen değişiklikleri hesaba katmak için yoğun müsabaka programları sırasında kondisyon testlerinin ne sıklıkta uygulanabileceğini de göz önünde bulundurmalıdır.

Bu karmaĢıklıklar ve zorluklar kiĢiselleĢtirilmiĢ hız bölgelerinin uygulanmasının önünde önemli engeller oluĢturmaktadır ve GPS kullanıcıları tarafından bu uygulamanın az benimsenmesini açıklamaya yardımcı olabilir (Akenhead & Nassis, 2015).

Ancak bireyselleştirmenin bu kadar zor olması gerekmez. Alberto Mendez-Villanueva ve meslektaşları 2013 yılında bireyselleştirilmiş GPS analizi için pratik, kullanıcı dostu ve kanıta dayalı bir yaklaşım sunmuştur (Mendez-Villanueva, Buchheit, Simpson ve Bourdon, 2013).

Her oyuncunun VAM-EVAL saha testinden elde edilen maksimal aerobik hızını, 40 m sprint değerlendirmesinde kaydedilen en yüksek hızlarıyla birlikte, her bireyin fiziksel kapasitelerine referansla dış yükü değerlendirmek için uygulamışlardır. Bu yaklaşım, fiziksel programlamayı optimize etmek için kullanılabilecek, oyuncuların futbol maçlarına yönelik harici dozunun gelişmiş bir temsilini sağlamıştır. Ek olarak, maksimal aerobik hız sonucu, oyuncuların yüksek yoğunluklu aralıklı antrenman reçetesini (HIIT) iyi kurulmuş antrenman tekniklerini kullanarak bireyselleştirmek için kullanılabilir (örn. Dupont, Akakpo ve Berthoin, 2004).

Ne yazık ki, ne HIIT reçetesi ne de GPS hız bölgelerinin bireyselleştirilmesi, genellikle sporcuların yön değiştirme ve hızlanma kapasitelerinden büyük ölçüde etkilenen 20 metrelik mekik koşuları üzerinde gerçekleştirilen bileşik aralıklı dayanıklılık saha testleri kullanılarak elde edilemez (Castagna ve ark., 2006; Berthoin ve ark 2014).

Özetle, sporcuya özel hız bölgeleri belirlemek GPS verilerinin yorumlanmasına değer katabilir (Hunter ve ark., 2015; Lovell ve Abt, 2013; Mendez-Villanueva ve ark., 2013), ancak kullanıcı bunun uygulanmasındaki karmaşıklıkları göz önünde bulundurmalıdır.

Kullanıcılar, fiziksel test bataryaları ve bunun antrenman reçetesi ve dış yükün değerlendirilmesine yönelik bütünsel bir yaklaşımı destekleyip desteklemediği üzerinde düşünebilirler (okuyucular bu konuda daha fazla ayrıntı için Mendez-Villanueva & Buchheit'e [2013] yönlendirilmektedir).

Bireyselleştirilmiş GPS analizinin faydasını ve potansiyel katma değerini belirlemek için çok daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır, ancak daha fazlasını öğrenene kadar, ya yerleşik ve kanıta dayalı prosedürlerin kullanılması (bkz. Mendez-Villanueva vd., 2013; Hunter vd., 2015) ya da uygulamadan tamamen kaçınılması önerilir.

Catapult'un ekibinizin rekabet üstünlüğünü bulmasına nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek ister misiniz? Bugün iletişime geçin.

Referanslar

Akenhead, R., & Nassis, G. P. (2015). Üst Düzey Futbolda Antrenman Yükü ve Oyuncu İzleme: Güncel Uygulama ve Algılar. Uluslararası Spor Fizyolojisi ve Performansı Dergisi. http://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331

Berthoin, S., Gerbeaux, M., Turpin, E., Guerrin, F., Lensel-Corbeil, G., & Vandendorpe, F. (1994). Maksimum aerobik hızı tahmin etmek için iki saha testinin karşılaştırılması. Spor Bilimleri Dergisi, 12(4), 355-362.

Clarke, A. C., Anson, J., & Pyne, D. (2015). Kadınlar Rugby Sevens'te koşu taleplerini değerlendirmek için fizyolojik temelli GPS hız bölgeleri. Spor Bilimleri Dergisi, 33(11), 1101-1108.

Colby, M., Dawson, B., Heasman, J., Rogalski, B., & Gabbett, T. J. (2014). Elit Avustralyalı futbolcularda antrenman ve oyun yükleri ve yaralanma riski. Journal of Strength and Conditioning Research, 28(8), 2244-2252.

Castagna, C., Impellizzeri, F. M., Chamari, K., Carlomagno, D., & Rampinini, E. (2006). Futbolcularda aerobik uygunluk ve yo-yo sürekli ve aralıklı test performansları: bir korelasyon çalışması. Journal of Strength and Conditioning Research, 20(2), 320-325.

Dupont, G., Akakpo, K., & Berthoin, S. (2004). Futbolcularda sezon içi, yüksek yoğunluklu aralıklı antrenmanın etkisi. Journal of Strength and Conditioning Research, 18(3), 584-589.

Gabbett, T. J. (2015). Göreceli Hız Bölgelerinin Kullanımı, Takım Sporu Maç Oyunlarında Gerçekleştirilen Yüksek Hızlı Koşuyu Artırır. Journal of Strength and Conditioning Research, 29(12), 3353-3359.

Gabbett, T. J. (2016). Antrenman-yaralanma önleme paradoksu: Sporcular daha akıllı ve daha sıkı antrenman yapmalı mı? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273-280.

Hunter, F., Bray, J., Towlson, C., Smith, M., Barrett, S., Madden, J., ve diğerleri (2015). Zaman-hareket analizinin bireyselleştirilmesi: bir yöntem karşılaştırması ve vaka raporu serisi. Uluslararası Spor Hekimliği Dergisi, 36(1), 41-48.

Lovell, R., & Abt, G. (2013). Zaman-hareket analizinin bireyselleştirilmesi: bir vaka-kohort örneği. Uluslararası Spor Fizyolojisi ve Performansı Dergisi, 8(4), 456-458.

Mendez-Villanueva, A., & Buchheit, M. (2013). Futbola özgü kondisyon testi: değer mi katıyor yoksa kanıtları mı doğruluyor? Spor Bilimleri Dergisi, 31(13), 1503-1508.

Mendez-Villanueva, A., Buchheit, M., Simpson, B., & Bourdon, P. C. (2013). Gençlik futbolunda maç oynama yoğunluğu dağılımı. Uluslararası Spor Hekimliği Dergisi, 34(2), 101-110.

Reardon, C., Tobin, D. P., & Delahunt, E. (2015). Elit Profesyonel Rugby Birliğinde Pozisyona Özel Koşu Taleplerini Yorumlamak için Bireyselleştirilmiş Hız Eşiklerinin Uygulanması: Bir GPS Çalışması. PLoS ONE, 10(7), e0133410.