Training im Leistungssport: Modellierung und Simulation von Adaptationsprozessen

Vorgestellt wird ein Modell zur Simulation von Belastungs-, Ermüdungs- und Anpassungsprozessen. Dieses SimBEA-Modell lässt sich anhand von Trainingsdaten zur Belastung und Leistungsfähigkeit individuell kalibrieren, so dass es die personenspezifischen Reaktionsweisen eines Athleten simulieren kann. Zur Prüfung des Modells werden trainingsbegleitende Einzelfalluntersuchungen mit einem Läufer und eine Gruppenuntersuchung mit D-Kader-Triathleten (n = 7) durchgeführt. Die Anpassungs- und Ermüdungsdiagnostik erfolgt mit einem dem Ausdauer-Standard-Test (AST) (Hottenrott, 1993) ähnlichen Verfahren. Für die Modellanpassung des SimBEA-Modells an den so gemessenen Trainingszustand ergeben sich hohe Validitäten. Bei mindestens dreiwöchiger Kalibrierung des Modells zeigt sich eine hohe Validität für einwöchige Leistungsprognosen. Weiter bestätigt wird die Modellstruktur u.a. durch Zusammenhänge zwischen Modellparametern und Wettkampfleistung bzw. anaerober Schwelle. Zwei abschließende Beispiele zeigen Einsatzmöglichkeiten des SimBEA-Modells, die sich auf die Analyse von Trainingsprozessen sowie auf die Simulation von Trainingswirkungen bei der Trainingsplanung beziehen

Fraktale Charakteristik der Herzfrequenz in Abhängigkeit von Belastungsgestaltung und ausgewählten Beanspruchungs-indikatoren während erschöpfender Ausdauerbelastungen mit und ohne Endpunktorientierung.

Einleitung: Das größte Schlüsselmerkmal für einen erfolgreichen Langstreckenlauf ist Pacing. Pacing ist die Modulation der Laufgeschwindigkeit für die maximale Ausnutzung der Leistungsfähigkeit in Richtung des bekannten Endpunktes „Ziellinie“. Pacing beinhaltet die kontinuierliche Integration von Informationen über bislang gespeicherte Erfahrungen, der verbleibenden Distanz, den Umgebungsbedingungen und den Grad des subjektiven Belastungsempfindens (RPE). Ergänzend zu der Form des Makro-Pacings belegen Studien, dass hochfrequente Modulationen der Laufgeschwindigkeit, nicht durch Zufall entstehen. Das Skalierungs-verhalten der Geschwindigkeitsvariationen stellt mit seiner Selbstähnlichkeit, eine Form des Mikro-Pacings dar. Die fraktale Skalierung der Geschwindig¬keits¬regulation des Mikro-Profils, ist charakterisiert durch ein nicht stationäres fraktales Brownian motion (fBm) mit inhärenten Langzeitkorrelationen. Aus dieser Erkenntnis heraus testet die Teilstudie I, unter anderem die Hypothese, dass mit zunehmender Laufstrecke das nicht-stationäre fraktale fBm mit inhärenten Langzeitkorrelationen zunimmt. In einer nicht-Endpunkt orientierten Teilstudie II, bestritten die Probanden auf einem Radergometer eine invariante Leistungsvorgabe bis zum Belastungsabbruch. Ziel war der Vergleich zwischen der Entwicklung der nicht-linearen Kenngröße α1 und dem subjektiven Belastungs¬empfinden (RPE). Methodik: In der Teilstudie I nahmen insgesamt 20 männliche Ausdauerathleten (MW ± SD Alter: 37±7a; Größe: 1,78±0,06 m; Gewicht: 73±8,8 kg) teil, die an unterschiedlichen zertifizierten Straßenläufen eine Halbmarathon- und Marathondistanz absolviert haben. Hochauflösende Daten der Geschwindigkeit (V; m/s), Schrittfrequenz (SF; Hz) und Schrittlänge (SL; m) wurden mit einer Leichtbau-Accelerometrie am Fuß gemessen und telemetrisch in einer Pulsuhr gespeichert (Polar RS800sd mit s3-Sensor, Kempele, Finnland). Der spektrale Skalierungsexponent (beta) berechnet sich aus der Steigung zwischen der log-power und log-frequency. Beta Werte zwischen 1,04 und 3 werden als nicht stationäres fraktales Brownian motion (fBm) mit Langzeitkorrelationen klassifiziert. Ist ein fBm detektiert worden, wurde analog dazu die fraktale Dimension (FD) berechnet. In der Teilstudie II nahmen insgesamt n=19 Radsportler (Alter: 24,7±3,5a, Größe: 1,79± 0,06; Gewicht: 74,3±7,4kg) teil. Die Athleten absolvierten auf dem Radergometer, nach einem Ausbelastungstest, eine submaximale Dauerbelastung mit IANS-Leistung bis zum Belastungsabbruch. Alle fünf Minuten wurden subjektives Belastungsempfinden (RPE, CR-10), Blutlaktat, Sauer¬stoff¬aufnahme (VO2) sowie die HRV-Kenngrößen der Gesamtvariabilität (SDNN) und der nichtlinearen Dynamik (α1) erfasst und relativ zur Gesamtbelastungszeit analysiert. Alle Datenverarbeitungsverfahren beider Teilstudien wurden mit selbstprogrammierten Profilen in Origin 8.0 (OriginLab, Northampton/USA) und Autosignal v1.7 (Seasolve Software, Framingham/USA) verarbeitet. Die statistische Analyse (SPSS 20, IBM Chicago) beinhaltete neben dem Test auf Normalverteilung mittels Kolomogorv-Smirnov, die deskriptiven Ergebnisse aus Mittelwert (MW) und Standardabweichung (SD). Ergebnisse: Mittelwerte der v (3,54 ± 0,38 vs 3,39 ± 0,44 m · s-1), SF (1,43 ± 0,07 vs 1,43 ± 0,07 Hz) und SL (2,58 ± 0,22 vs 2,47 ± 0,24 m) und CV von v (4,2 ± 1,05 vs 5,38 ± 1,65%) und SF (1,12 ± 0,26 vs 1,26 ± 0,27%) blieben zwischen der ersten und zweiten Marathonhälfte unverändert. CV von SL (3,84 ± 0,98 vs 4,79 ± 1,46%) erhöhte (p <0,05) sich mit zunehmender Wettkampfbelastung. SL erklärt 79,6 ± 23,3% der Varianz von v, die in einem Model unter Berücksichtigung der SF auf 94,2 ± 18,8% (beide p <0,001) erhöht werden konnte. In der zweiten Hälfte war beta-v (1,73 ± 0,17 vs 1,86 ± 0,2) erhöht (p <0,05) und FD-v (1,63 ± 0,09 vs 1,57 ± 0,1) verringert (p <0,05), während beta-SF (1,31 ± 0,16 vs 1,41 ± 0,19), beta-SL (1,52 ± 0,22 vs 1,65 ± 0,23), FD-SF (1,84 ± 0,08 vs 1,8 ± 0,09), FD-SL (1,74 ± 0,11 vs 1,67 ± 0,11) mit zunehmender Wettkampfbelastung unverändert blieben. Beta und FD von v, SF und SL zeigten unabhängig von der Laufbelastung Unterschiede (p <0,05) auf. Bei Abbruchzeiten von 77,53±15,28min und hochsignifikant steigender Beanspruchung können neben der hohen positiven Korrelation von RPE und Hf erstmals auch hohe negative Korrelationen von RPE und HRV-Kenngrößen der Gesamtvariabilität (SDNN) bzw. des Korreliertheitsgrades (α1) nachgewiesen werden. In beiden Teilstudien (Dauertest vs. Marathon) kam es im Vergleich der beiden Belastungshälften (erste vs. zweite Hälfte) zu einer signifikanten Reduktion der α1 Werte (p <0,05). Diskussion: Fraktale Eigenschaften der Fluktuationen in v, SF und SL während des Marathon-Rennens zeigen ein nicht-stationäres ein fBm mit inhärenter Langzeitkorrelation. Sie deuten auf eine erhöhte systemische Kopplung bei zunehmender Wettkampfbelastung in v, aber nicht in SL, obwohl die Fluktuationen in V hauptsächlich durch SL vermittelt werden. Die hohen RPE-Werte bei erschöpfender Ausdauerbelastung gehen sowohl mit einem Verlust der Gesamtvariabilität, als auch der fraktalen Skaliertheit einher. Dies lässt vermuten, dass Belastungen ohne Endpunktorientierung und invarianter Leistung stärker zu einem Verlust der Skaliertheit neigen, als endpunktorientierte Belastungen mit variabler Leistung. Weitere Zusammenhänge sollten in zukünftigen Untersuchungen weitergehend beleuchtet werden

Detektion und Analyse physiologischer und biokinematischer Parameter mit Körpersensoren

Christ P. Detektion und Analyse physiologischer und biokinematischer Parameter mit Körpersensoren. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2016

Analyse des Einflusses ausgewählter Gestaltungsparameter einer Fahrsimulation auf die Fahrerverhaltensvalidität

Die Bedeutung von Fahrsimulatoren als Untersuchungsumgebung für Fahrversuche steigt zunehmend. Eine wesentliche Voraussetzung für den Rückgriff auf eine Simulation anstelle eines realen Versuchsumfelds ist jedoch die Gewährleistung der Übertragbarkeit des Fahrer-verhaltens auf die Realität. Das Forschungsfeld der Fahrerverhaltensvalidität eines Fahrsimu-lators, das sich mit dieser Frage befasst, gewinnt entsprechend an Relevanz. Es existieren be-reits zahlreiche Untersuchungsreihen in diesem Bereich. Dabei lassen sich jedoch Schwach-stellen in der Untersuchungsmethodik sowie insbesondere ein stark divergierender Erkennt-niswert hinsichtlich der Validität von Fahrsimulatoren erkennen. Als eine mögliche Ursache dieser Abweichungen können die sich zwischen den Studien unterscheidenden Versuchskons-tellationen gesehen werden. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, das komplexe Feld der Fahrerverhaltensvalidität von Fahr-simulatoren näher zu erforschen, indem die Fragen des Einflusses ausgewählter Gestaltungs-parameter eines Fahrsimulators und des Untersuchungsszenarios auf die Fahrerverhaltensva-lidität beantwortet werden. Hierzu wird zunächst im Rahmen einer modellbasierten Betrach-tung die Wirkungskette von Szenario und Gestaltungsparameter auf die einzelnen Validitätskennwerte theoretisch hergeleitet. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf der Wahrnehmungsphysiologie des Menschen. Anschließend wird eine empirische Validierungs-studie vorgestellt, die den zuvor theoretisch hergeleiteten Einfluss näher quantifiziert und so evaluiert. Dabei wird auf eine methodisch saubere Untersuchungsdurchführung Wert gelegt, um die angesprochenen Methodikschwächen bisheriger Studien gezielt zu vermeiden. Ein Abgleich der empirischen Ergebnisse mit den theoretisch aufgestellten Annahmen zeigt, dass die Fahrsimulatorvalidität durchaus von den Einflussgrößen Untersuchungsszenario und Gestaltungsparameter abhängig ist. Die Richtung und Stärke dieser Einflüsse lässt sich jedoch weder theoretisch herleiten noch pauschal von einer empirischen Studie bestimmen, da es sich bei der Fahrerverhaltensvalidität um ein äußerst komplexes Konstrukt handelt. Es existieren vielfältige Zusammenhänge zwischen einzelnen Einflussgrößen und Validitätsaspekten. So zeigt sich im Rahmen der empirischen Studie das interessante Ergebnis, dass eine Gestal-tungsparameter-Erweiterung nicht zwangsläufig zu einer positiven oder zumindest neutralen Beeinflussung des Validitätsergebnisses führt. Vor allem ein vergleichbares Maß an Qualität und Harmonie einzelner dargebotener Reize in einem Fahrsimulator scheint eine hohe Bedeu-tung für die Fahrerverhaltensvalidität und die Immersion des Probanden in das Verkehrsge-schehen zu haben. Um dieser Vielfalt und Komplexität an Zusammenhängen zu begegnen, liefert die vorliegende Arbeit beispielhafte erste wichtige Erkenntnisse dahingehend, welcher Kennwert sich unter Rückgriff auf welches Parameterset und in welchem Szenario valide abbilden lässt

Die sportspezifische Leistungsdiagnostik im Mountainbike-Sport und ihre statistische Validierung

Hintergrund: Die herkömmliche Leistungsdiagnostik im Mountainbike-Sport (MTB) besteht aus einem Stufentest, mit dem aerobe Leistungsparameter erfasst werden. Für die Sportart charakteristisch sind sowohl aerobe als auch wiederkehrende (sub-) maximale Belastungen, die durch den intervallartigen Rennverlauf mit Anstiegen bzw. Abfahrten entstehen. Solche besonderen physiologischen Anforderungen sind in einem Stufentest nicht abgebildet. Die vorliegende Dissertation verfolgte daher das Ziel, eine MTB-spezifische Leistungsdiagnostik zur besseren Wettkampfprognose zu entwickeln. Auf Grundlage der Ergebnisse einer vorausgehenden Studie des selbigen Forschungsvorhabens wurde eine Leistungsdiagnostik erstellt. Nach Überprüfung der Durchführbarkeit konnte die Leistungsdiagnostik an einem größeren Probandenkollektiv sowie an mehreren Rennen validiert werden. Des Weiteren wurde ein multiples Regressionsmodell zur Wettkampfprognose der Sportart MTB-Marathon berechnet. Weitere Ziele waren die geschlechtsabhängige Auswertung der Ergebnisse sowie die Laktatkonzentrationsanalyse. Methode: 49 Athleten (Alter: 38,8 ± 9,1 Jahre.; BMI: 23,2 ± 2,2 kg/cm2; IAS: 3,1 ± 0,4 W/kg) absolvierten innerhalb von 2 Wochen eine Leistungsdiagnostik auf einem SRM-Ergometer und eines von drei offiziellen, nationalen MTB-Rennen (Rennen 1: n = 15, 90 km, 2100 Höhenmeter; Rennen 2: n = 9, 56 km, 950 Hm; Rennen 3: n = 25, 83 km, 1700 Hm). Die Leistungsdiagnostik erfasste mittels Laktat-Stufentest (80/40/3) die individuelle anaerobe Schwelle (IAS) und die Abbruchleistung des Stufentests (PPO) sowie mittels Time-Trials über 10 s, 1 min und 5 min die maximal möglichen Wattleistungen (10-s Trial, 1-min Trial, 5-min Trial). Zur weiteren Berechnung wurden die Parameter zum Körpergewicht relativiert und mit den drei Validierungsrennzeiten auf bivariate Korrelationen überprüft (α < 0,05). Ergänzend wurden die Rennzeiten des jeweiligen Rennens z-transformiert und hiermit eine multiple Regression über alle Rennen berechnet. Ergebnisse: Bis auf den 10-s Trial (r = -0,59) in Rennen 2 zeigten alle untersuchten Messgrößen signifikante Korrelationen mit Rennzeit 1, 2 und 3: 1-min Trial (r = -0,85*; -0,84*; -0,82*), PPO (r = -0,77*; -0,73*; -0,76*), 10-s Trial (r = -0,72*; -0,59; -0,61*), IAS (r = -0,71*; -0,67*; -0,68*) und 5-min Trial (r = -0,57*; -0,85*; -0,76*). Mit 1-min Trial (Std-ß=-0,78*), IAS (Std-ß=-0,46*) und Körpergewicht (Std-ß=0,58*) ließen sich 75,7% der Varianz aller z-transformierten Rennzeiten (p<0,0001) erklären. 86,8% der Varianz der Rennzeit 3 wurden durch die Leistungsdiagnostik erklärt. Die Prädiktoren waren ebenfalls 1-min Trial (Std-ß=-0,88*), IAS (Std-ß=-0,58*) und Körpergewicht (Std-ß=0,648*). Bei weiblichen und männlichen Probanden korrelierte der 1-min Trial (r = -0,90* bzw. -0,81*) am stärksten mit der Rennzeit 3. Vergleichbare Korrelationen zeigten sich bei Frauen und Männern für die IAS (r = -0,80* bzw. r = -0,76*), PPO (r = -0,79* bzw. -0,81*). Im Vergleich zu den Männern fanden sich bei den Frauen schwächere Korrelationen für den 5-min Trial (r = -0,61 bzw. -0,78*) und den 10-s Trial (r = -0,55 bzw. r = -0,66*) mit Rennen 3. Bei der Laktatkonzentrationsanalyse in den Regenerationsphasen zwischen den Trials zeigten sich zu der Fragestellung, ob leistungsstärkere Fahrer besser Laktat eliminieren können, keine einheitlichen Ergebnisse. Schlussfolgerung: Die aufgezeigten Zusammenhänge zwischen aeroben und hochintensiven Leistungsparametern mit der Wettkampfleistung verdeutlichen die Relevanz einer erweiterten Leistungsdiagnostik, in der neben der standardmäßigen Beurteilung der aeroben Leistungskapazität (IAS) auch hoch intensive Belastungsbereiche analysiert werden. Insbesondere der 1-min Trial zeigte einen sehr starken und über alle drei Rennen hinweg stabilen Zusammenhang. Die Ergebnisse verdeutlichen den Mehrwert einer MTB-spezifischen Leistungsdiagnostik und erlauben damit eine umfassendere Charakterisierung des Leistungsniveaus sowie die zuverlässige Rennprognose ambitionierter Fahrer und Fahrerinnen der Sportart Mountainbike-Marathon

Ein Physiologiemodell für Tactical Combat Casualty Care Training in mobilen Serious Games

Julia Hofmann konzipiert in diesem Open Access Buch ein Physiologiemodell für die präzise Simulation bestimmter Verletzungsfolgen und deren Behandlung in einer Computerspielumgebung. Ihre Ergebnisse leisten einen wichtigen Beitrag, um die Ausbildung von Einsatzkräften in der taktischen Verwundetenversorgung mit neuen Medien zu verbessern. Primäre Zielgruppe sind dabei die sogenannten Erst-Helfer-Bravo der Bundeswehr. Die medizinische Grundlage der Arbeit bildet der internationale Erstversorgungsalgorithmus Tactical Combat Casualty Care, der die Überlebenschancen lebensbedrohlich verwundeter Personen erwiesenermaßen deutlich erhöht. Das entworfene Physiologiemodell wurde mithilfe praktizierender Notfallmediziner und Ausbilder der Bundeswehr validiert