精英足球运动员每周工作负载评估通过新的训练负载和绩效得分
Guglielmo Pillitteri1, Alessio Rossi2, Tindaro Bongiovanni3
1University of Palermo.
Research quarterly for exercise and sport
|July 9, 2024
概括
在专业U19足球运动员中使用可穿戴传感器和感知到的劳动力来监测训练负载,揭示了关键的外部负载指标. 这种方法有助于通过分析工作负载和体力表现得分来优化绩效并减少受伤风险.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 生物力学 生物力学
- 运动生理学 运动生理学
背景情况:
- 有效监测训练负载对于提高运动员表现和尽量减少职业足球中受伤风险至关重要.
- 在年轻的精英运动员中确定关键的外部负载指标对于定制的训练处方至关重要.
研究的目的:
- 确定专业U19足球运动员的主要外部负载指标.
- 开发和验证评估训练负载和体力表现的客观方法.
主要方法:
- 使用可穿戴惯性传感器和CR-10感知力度 (RPE) 尺度来监测24名意大利U19职业足球运动员.
- 使用主要组件分析 (PCA) 来确定三个关键负载组件:代谢体积,机械强度和代谢/机械强度.
- 计算性能 (PERF) 和总工作负载 (WORK) 分数来分析每周的微循环.
主要成果:
- PERF和WORK得分的相关性较低 (r = -0.20),表明它们的独立性.
- 在所有评估的负载分数中,可以检测到一个每周的微循环模式.
- 对于PCA组件和PERF得分,在比赛日和比赛位置之间观察到统计差异.
结论:
- 提出了一种创新的机器学习方法,通过减少复杂的数据集,客观地评估球员的体力表现和训练负载.
- 这种方法为从业者提供了有价值的见解,以优化培训处方在每周的微循环内,基于不同的PERF和WORK分数.
