Định lượng Tải trọng và Các Biện pháp Sức khỏe Trong Mùa Giải Bóng Chuyền Nữ Đại Học

Natalie Kupperman1, Michael A. Curtis1, Susan Saliba1, Jay Hertel1
1Department of Kinesiology, University of Virginia, United States

Tóm tắt

Mục đích của bài báo này là định lượng tải trọng nội bộ và tải trọng bên ngoài mà các vận động viên bóng chuyền đại học phải hoàn thành trong một mùa giải thi đấu. Mười một cầu thủ đã được lấy mẫu (sử dụng cảm biến gia tốc và các khảo sát sức khỏe chủ quan) trong các buổi tập (n=55) và các buổi thi đấu (n=30) trong suốt mùa giải 2019. Dữ liệu theo chiều dọc được đánh giá để tìm ra xu hướng trong các giai đoạn trước mùa giải, thi đấu không liên kết và thi đấu liên kết. Dữ liệu cũng đã được phân tích theo các nhóm vị trí. Phân tích theo chiều dọc của dữ liệu cảm biến gia tốc cho thấy nhu cầu tải trọng công việc cao hơn trong các buổi tập so với trong các buổi thi đấu. Sự khác biệt giữa các nhóm vị trí lớn nhất khi đánh giá số lần nhảy và độ cao nhảy. Các tay chuyền tích lũy gấp đôi số lần nhảy trong một buổi tập so với trong một buổi thi đấu và có số lần nhảy tổng thể tương tự trong buổi tập so với các vị trí tấn công. Giá trị sức khỏe trung bình của toàn đội có sự thay đổi theo thời gian trong mùa giải, đặc biệt trong những thời điểm di chuyển dồn dập. Đây là nghiên cứu đầu tiên xem xét cả tải trọng trong trận đấu và tập luyện cũng như các biện pháp sức khỏe trong bóng chuyền nữ đại học. Kết quả cho thấy việc theo dõi vận động viên có thể được sử dụng để hiểu về các yêu cầu của môn bóng chuyền và được ứng dụng trong tương lai để nâng cao thiết kế buổi tập và ngày phục hồi nhằm tối ưu hóa sức khỏe của vận động viên.

Từ khóa

#tải trọng #sức khỏe #bóng chuyền #vận động viên đại học #cảm biến gia tốc

Tài liệu tham khảo

Ancillao, 2018, Indirect measurement of ground reaction forces and moments by means of wearable inertial sensors: a systematic, Review, 34, 2564, 10.3390/s18082564

Bittencourt, 2016, Complex systems approach for sports injuries: moving from risk factor identification to injury pattern recognition—narrative review and new concept, Br. J. Sports Med., 50, 1309, 10.1136/bjsports-2015-095850

Bolger, 2013, Intensive Longitudinal Methods: An Introduction to Diary and Experience Sampling Research.

Borg, 1982, Psychophysical bases of perceived exertion, Med. Sci. Sports Exerc., 14, 377, 10.1249/00005768-198205000-00012

Bourdon, 2017, Monitoring athlete training loads: consensus statement, Int. J. Sports Physiol. Perform., 12, S2-161, 10.1123/IJSPP.2017-0208

Casamichana, 2013, Relationship between indicators of training load in soccer players, J. Strength Cond. Res., 27, 369, 10.1519/JSC.0b013e3182548af1

Catapult Sports. (n.d.). Intertial Movement Analysis: White Paper

Charlton, 2017, A simple method for quantifying jump loads in volleyball athletes, J. Sci. Med. Sport, 20, 241, 10.1016/j.jsams.2016.07.007

Clarke, 2008, When can group level clustering be ignored? multilevel models versus single-level models with sparse data, J. Epidemiol. Commun. Health, 62, 752, 10.1136/jech.2007.060798

Conte, 2018, Monitoring training load and well-being during the in-season phase in national collegiate athletic association division i men's basketball, Int. J. Sports Physiol. Perform., 13, 1067, 10.1123/ijspp.2017-0689

Coutts, 2016, Working fast and working slow: the benefits of embedding research in high-performance sport, Int. J. Sports Physiol. Perform., 11, 1, 10.1123/IJSPP.2015-0781

Coutts, 2018, Developing athlete monitoring systems: theoretical basis and practical applications,, Sport, Recovery and Performance: Interdisciplinary Insights, 19

Curran, 2011, The disaggregation of within-person and between-person effects in longitudinal models of change, Annu. Rev. Psychol., 62, 583, 10.1146/annurev.psych.093008.100356

Debien, 2018, Monitoring training load, recovery, and performance of brazilian professional volleyball players during a season, Int. J. Sports Physiol. Perform., 13, 1182, 10.1123/ijspp.2017-0504

Duarte, 2019, Technical and tactical training load in professional volleyball players, Int. J. Sports Physiol. Perform., 14, 1338, 10.1123/ijspp.2019-0004

Foster, 2001, A new approach to monitoring exercise training, J. Strength Condition. Res. Nat. Strength Condition. Assoc., 15, 109, 10.1519/00124278-200102000-00019

Foster, 1995, Effects of specific versus cross-training on running performance, Eur. J. Appl. Physiol. Occup. Physiol., 70, 367, 10.1007/BF00865035

Freitas, 2014, Sensitivity of Physiological and psychological markers to training load intensi- fication in volleyball players, J. Sports Sci. Med., 13, 571

Gabbett, 2016, The training—injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder?, Br. J. Sports Med., 50, 273, 10.1136/bjsports-2015-095788

Gabbett, 2019, How much? how fast? how soon? three simple concepts for progressing training loads to minimize injury risk and enhance performance, J. Orthop. Sports Phy. Therapy, 1, 10.2519/jospt.2020.9256

Gabbett, 2017, The athlete monitoring cycle: a practical guide to interpreting and applying training monitoring data, Br. J. Sports Med., 51, 1451, 10.1136/bjsports-2016-097298

Gastin, 2013, Perceptions of wellness to monitor adaptive responses to training and competition in elite Australian football, J. Strength Condition. Res., 27, 2518, 10.1519/JSC.0b013e31827fd600

Gentles, 2018, The demands of a women's college soccer season, Sports, 6, 16, 10.3390/sports6010016

Halson, 2014, Monitoring training load to understand fatigue in athletes, Sports Med., 44, 139, 10.1007/s40279-014-0253-z

Henderson, 2015, Game and training load differences in elite junior Australian football, J. Sports Sci. Med., 14, 494

Hopkins, 2009, Progressive statistics for studies in sports medicine and exercise science, Med. Sci. Sports Exerc., 41, 3, 10.1249/MSS.0b013e31818cb278

Horta, 2019, Training load, physical performance, biochemical markers, and psychological stress during a short preparatory period in Brazilian elite male volleyball players, J. of Strength Condition. Res., 33, 3392, 10.1519/JSC.0000000000002404

Impellizzeri, 2020, Training load and its role in injury prevention, Part 2: conceptual and methodologic pitfalls, J. Athlet. Train., 55, 893, 10.4085/1062-6050-501-19

“Relationships between accelerometer-derived training loads and RPE,”641 KuppermanN. HertelJ. Collegiate Women's Volleyball Players. 52(5S)2020

Lamb, 1999, Reliability of ratings of perceived exertion during progressive treadmill exercise, Br. J. Sports Med., 33, 336, 10.1136/bjsm.33.5.336

Lima, 2019, Jump performance during official matches in elite volleyball players: a pilot study, J. Hum. Kinet., 67, 259, 10.2478/hukin-2018-0080

McLean, 2019, Quantifying physical demands in the national basketball association—challenges around developing best-practice models for athlete care and performance, Int. J. Sports Physiol. Perform., 14, 414, 10.1123/ijspp.2018-0384

Indianapolis, INNCAAStudent-Athlete Participation 1981-82-2018-192019

Nicolella, 2018, Validity and reliability of an accelerometer-based player tracking device, PLOS ONE, 13, e0191823, 10.1371/journal.pone.0191823

Rabbani, 2018, Monitoring collegiate soccer players during a congested match schedule: heart rate variability versus subjective wellness measures, Physiol. Behav., 194, 527, 10.1016/j.physbeh.2018.07.001

Saw, 2017, Athlete self-report measures in research and practice: considerations for the discerning reader and fastidious practitioner, Int. J. Sports Physiol. Perform., 12, S2, 10.1123/ijspp.2016-0395

Spangler, 2018, Inertial sensors are a valid tool to detect and consistently quantify jumping, Int. J. Sports Med., 39, 802, 10.1055/s-0044-100793

Taberner, 2019, Progressing rehabilitation after injury: Consider the ‘control-chaos continuum.', Br. J. Sports Med., 53, 1132, 10.1136/bjsports-2018-100157

Uchida, 2014, Does the timing of measurement alter session-rpe in boxers?, J. Sports Sci. Med., 13, 59

Vlantes, 2017, Using microsensor technology to quantify match demands in collegiate women's volleyball, J. Strength Condition. Res., 31, 3266, 10.1519/JSC.0000000000002208