速度変数: バックスクワットとベンチプレスで異なる相対的な負荷で失敗する予測指標を決定する

科学分野:

• スポーツ科学
• バイオメカニクス
• 筋力 と 体調

背景:

• 抵抗運動の強度と疲労を監視するために,スピードベースのトレーニングは不可欠です.
• 失敗までの繰り返し (RTF) を正確に予測することは,トレーニングの負荷を最適化し,過剰トレーニングを防ぐために不可欠です.
• 異なる速度メトリックは,運動と強度によってRTFの予測精度が異なる可能性があります.

研究 の 目的:

• バックスクワットとベンチプレスの練習中にRTFを予測するための最適な速度変数を特定します.
• 単一の繰り返しの平均同心速度 (ACVSingle),最初の繰り返しのACV (ACVFirst),すべての繰り返しのACV (ACVMean),および最も速い繰り返しの速度 (FRV) の予測性能を比較する.
• 一回の最大 (1RM) の70%,80%,90%の相対負荷に対してRTFの最良の予測モデルを決定する.

主な方法:

• 26人のレジスタンス訓練を受けた個人 (18人の男性,8人の女性) は,1RMの70%,80%,90%で失敗までバックスクワットとベンチプレスを実行しました.
• ACVSingle,ACVFirst,ACVMean,FRVを含む速度変数が記録されました.
• 予測の正確性を評価するために,繰り返し測定された混合効果モデルを使用し,残りの平均誤差 (RME),標準偏差 (SD),Akaike情報基準 (AIC),およびベイジアン情報基準 (BIC) を使用してモデルフィットが評価されました.

主要な成果:

• ACVシングル調整モデルでは,バックスクワットでのRTFの予測に最適であることが示された (RME=0.0056).
• FRVの相互作用モデルはベンチプレスに最適であることが示された (RME = 0.0303).
• すべての強度において,単一の速度変数は優れなかった.ACVシングルとFRVは,特定の条件下で予測誤差の変動率が低いことを示した.

結論:

• RTFを予測するための最適な速度変数は,バックスクワット (ACVシングル) とベンチプレス (FRV) の間で異なります.
• 訓練の強度と運動の種類は,RTFの最も正確な速度ベースの予測値を選択する上で重要な要因です.
• これらの発見は,強度とコンディショニングのRTF予測の精度を高めるための特定の速度メトリックの使用をサポートします.