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GPS速度しきい値の個別化:課題と複雑さ

2017年8月29日

トレーニングや競技でアスリートの外部負荷を監視するためのGPSテクノロジーの使用は、特にプロスポーツにおいてほぼ遍在するようになりました。

GPSテクノロジーが過去10年間で進化したため、ユーザーは、外部負荷を評価し、コーチと協力してトレーニングプロセスをより適切に通知できる、豊富なメトリックを利用できるようになりました。最近、研究者は、加速帯域での距離の測定、加速と速度のデータの組み合わせ(「代謝力」として知られる)、各プレーヤーの従来の速度ゾーンの個別化などの概念を導入しました。

メトリックの量は圧倒的である可能性があり、ユーザーはスポーツのコンテキストに最も適切なものを選択するという課題に直面し、アプローチが時間運動分析データの解釈にどのような付加価値をもたらすことができるかを選択します。外部負荷に対する容量と用量反応を緩和するフィットネスの役割を考えると、フィットネスプロファイルに関連してアスリートのGPSデータを評価することは直感的に思えます。

ここでは、フィットネスの特性に応じてGPSデータを個別化する際の課題と複雑さを強調し、関心のあるユーザーにいくつかの推奨事項を提供します。

ラグビーリーグ(Gabbett、2015年)、ラグビーユニオン(Clarke、Anson、およびPyne、2015年、Reardon、Tobin、およびDelahunt、2015年)、オーストラリアのルールサッカー(Colby、Dawson、Heasman、Rogalski、およびGabbett、2014)およびサッカー(Hunter et al。、2015; Lovell&Abt、2013)は、1つまたは複数の身体的特徴に応じて個々のプレーヤーのスピードゾーンを調整しました。これらの研究者は、実験室で得られた無酸素性作業閾値、最大有酸素速度、ピークスプリント速度などの速度ゾーンを個別化するために、さまざまな体力属性を使用してきました。

サッカーの研究では、速度しきい値の個別化がGPSデータの解釈に価値を付加できることが示されています(Hunter et al。、2015; Lovell&Abt、2013)。これは、アスリートの外部負荷の「強度」分布がおそらく彼ら自身のフィットネス能力に影響されています。ただし、実験室ベースの評価を使用することは、経済的およびロジスティック上の障壁を考えると実現可能性が低いです。

最近、複数のスピードゾーンを規定するためにピークスプリントスピードを使用することが、トレーニングフィールドでの収集が容易なため、研究文献で一般的になっています(Colby et al。、2014; Gabbett、2015; Reardon et al。、2015)。残念ながら、スピードゾーンの個別化はそれほど単純ではなく、ユーザーは、このアプローチを採用すると、利益よりも害が大きくなる可能性があることに注意してください。

亀とうさぎの寓話を例にとってみましょう。

うさぎは、最高速度が高く(最高速度35 kmh-1としましょう)、速くてパワフルなアスリートですが、断続的な耐久力に反映されているように、長く耐えることができません(Yo-Yo、30 :15など)。研究文献で、Hareのピーク速度の任意の割合(たとえば50%)を高速走行(HSR;ちなみに生理学的根拠はありません!)に適用するアプローチをとると、HSRしきい値は17.5kmh-1になります。 。

これを、最高速度がわずか25 kmh-1のカメと比較すると、HSRのしきい値は12.5kmh-1になります。しかし、カメは比較的高い断続的耐久テストのスコアを持っているため、ピッチを効率的に回避することができます。より頻繁に高速ゾーンに入り、より迅速に回復します。

2つのレースでは、同じ距離をカバーしますが、方法は異なります。このようにピーク速度のみを使用して速度のしきい値を固定すると、ウサギのHSRが過小評価され、カメが過大評価されます(詳細な例については、Hunter et al。、2015を参照してください)。

このように1つのフィットネス能力を使用して複数のスピードゾーンを固定すると、より速いプレーヤーは耐久能力に関連する高い走行速度を持ち、その逆も同様であると想定されます(図1を参照)。

この誤った情報は、1つのレースで測定した場合、ほとんど影響を与えない可能性がありますが、このGPSデータに基づいて慢性的なトレーニング体制を評価および処方する場合、トレーニング負荷エラーが発生し、パフォーマンスの準備が最適化されなかったり、怪我のリスクが高まったりする可能性があります(Gabbett 、2016)。

図1:「カメとウサギ」のGPS速度しきい値を固定するためのピーク速度の誤った使用の描写。 sIFT =仮想の断続的な持久力フィットネステストで達成された最終速度。

実際には、速度のしきい値を個別化することは、アスリートのパフォーマンス特性を決定するために使用されるテストの種類によって複雑になります。

チームスポーツでの一般的な断続的な持久力評価では、スポーツ科学者やフィットネスコーチは、アスリートが運動強度ドメイン(低、中、高、重度)に移行する走行速度を決定できません。開業医はまた、病気、怪我、またはトレーニング介入によるフィットネスの変化を説明するために、忙しい競技スケジュール中にフィットネステストを実施できる頻度を考慮する必要があります。

これらの複雑さと課題は、個別のスピードゾーンの実装に重大な障壁を提供し、GPSユーザーによるこの慣行の低い取り込みを説明するのに役立つ可能性があります(Akenhead&Nassis、2015年)。

しかし、個別化はそれほど難しい必要はありません。 2013年、Alberto Mendez-Villanuevaらは、個別のGPS分析に対する実用的でユーザーフレンドリーな証拠に基づくアプローチを発表しました(Mendez-Villanueva、Buchheit、Simpson、およびBourdon、2013年)。

彼らは、VAM-EVALフィールドテストからの各プレーヤーの最大有酸素速度を、40 mのスプリント評価で記録されたピーク速度とともに適用して、各個人の身体能力を参照して外部負荷を評価しました。このアプローチは、物理的なプログラミングを最適化するために使用できるサッカーの試合へのプレーヤーの外部線量の改善された表現を提供しました。さらに、最大有酸素速度の結果を使用して、確立されたトレーニング手法(Dupont、Akakpo、およびBerthoin、2004)を使用して、プレーヤーの高強度インターバルトレーニング処方(HIIT)を個別化することができます。

残念ながら、HIITの処方もGPS速度ゾーンの個別化も、20mのシャトル走行で実行される複合断続的持久力フィールドテストを使用して達成することはできません。 et al 2014)。

要約すると、アスリート固有のスピードゾーンを処方することで、ユーザーが複雑さに配慮している限り、GPSデータの解釈に付加価値を与えることができます(Hunter et al。、2015; Lovell&Abt、2013; Mendez-Villanueva et al。、2013)。その実装の。

ユーザーは、物理的なテストバッテリーについて、またそれが処方箋のトレーニングと外部負荷の評価に対する全体的なアプローチをサポートしているかどうかについて考えるかもしれません(この点に関する詳細については、Mendez-Villanueva&Buchheit [2013]を参照してください)。

個別のGPS分析の有用性と潜在的な付加価値を判断するには、さらに多くの研究が必要ですが、詳細を知るまでは、確立された証拠に基づく手順を使用することをお勧めします(Mendez-Villanueva et al。、2013; Hunter etal。 al。、2015)、または一緒に練習を避けるために。

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参考文献

Akenhead、R。、およびNassis、GP(2015)。高レベルのサッカーにおけるトレーニング負荷とプレーヤーの監視:現在の実践と認識。スポーツ生理学とパフォーマンスの国際ジャーナル。 http://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331

Berthoin、S.、Gerbeaux、M.、Turpin、E.、Guerrin、F.、Lensel-Corbeil、G。、およびVandendorpe、F。(1994)。最大有酸素速度を推定するための2つのフィールドテストの比較。 Journal of Sports Sciences、12(4)、355–362。

クラーク、AC、アンソン、J。、およびパイン、D。(2015)。女性の7人制ラグビーのランニング需要を評価するための生理学に基づいたGPSスピードゾーン。 Journal of Sports Sciences、33(11)、1101〜1108。

Colby、M.、Dawson、B.、Heasman、J.、Rogalski、B。、およびGabbett、TJ(2014)。エリートオーストラリアのサッカー選手のトレーニングとゲームの負荷と怪我のリスク。 Journal of Strength and Conditioning Research、28(8)、2244-2252。

Castagna、C.、Impellizzeri、FM、Chamari、K.、Carlomagno、D。、&Rampinini、E。(2006)サッカー選手の有酸素フィットネスとヨーヨーの連続的および断続的なテストパフォーマンス:相関研究。 Journal of Strength and Conditioning Research、20(2)、320-325。

Dupont、G.、Akakpo、K。、およびBerthoin、S。(2004)。サッカー選手のシーズン中の高強度インターバルトレーニングの効果。 Journal of Strength and Conditioning Research、18(3)、584–589。

Gabbett、TJ(2015)。相対速度ゾーンを使用すると、チームスポーツのマッチプレーで実行される高速ランニングが増加します。 Journal of Strength and Conditioning Research、29(12)、3353–3359。

Gabbett、TJ(2016)。トレーニング-怪我防止のパラドックス:アスリートはより賢く、よりハードにトレーニングする必要がありますか?ブリティッシュジャーナルオブスポーツ医学、50(5)、273–280。

Hunter、F.、Bray、J.、Towlson、C.、Smith、M.、Barrett、S.、Madden、J.、etal。 (2015)。時間運動分析の個別化:方法の比較と症例報告シリーズ。スポーツ医学の国際ジャーナル、36(1)、41–48。

Lovell、R。、&Abt、G。(2013)時間運動分析の個別化:ケースコホートの例。 International Journal of Sports Physiology and Performance、8(4)、456–458。

Mendez-Villanueva、A。、およびBuchheit、M。(2013)。サッカー特有のフィットネステスト:付加価値または証拠の確認? Journal of Sports Sciences、31(13)、1503〜1508。

Mendez-Villanueva、A.、Buchheit、M.、Simpson、B。、およびBourdon、PC(2013)。ユースサッカーのマッチプレー強度分布。スポーツ医学の国際ジャーナル、34(2)、101-110。

リアドン、C。、トービン、DP、およびデラハント、E。(2015)。エリートプロフェッショナルラグビーユニオンにおける位置固有のランニング需要を解釈するための個別の速度しきい値の適用:GPS研究。 PLoS ONE、10(7)、e0133410。