Determinación de condición física de deportistas: diferencias entre futbolistas y determinación indirecta de la velocidad de máximo estado estable de lactato

351 p.Esta tesis está compuesta por tres estudios. El objetivo del primer estudio fue comparar las características antropométricas (altura, masa corporal, porcentaje de grasa corporal y masa libre de grasa) y de condición física (altura de salto vertical, potencia desarrollada en el ejercicio de media sentadilla, tiempo de sprint corriendo en 5 m y 15 m, concentración de lactato sanguíneo a velocidades submáximas de carrera) en 15 jugadores profesionales de fútbol sala y 25 jugadores profesionales de fútbol que realizaron los test en el terreno de entrenamiento. Los resultados del estudio mostraron que los jugadores de fútbol sala obtuvieron valores similares de altura, masa corporal, masa libre de grasa y capacidad aeróbica, que los jugadores de fútbol. Sin embargo, elequipo de fútbol mostró menores valores de porcentaje de grasa corporal (28%) y tiempo de sprint (2%), y mayores valores de altura de salto vertical (15%) y de potencia desarrollada en el ejercicio de media sentadilla (20%) que los jugadores de fútbol sala. Se observaron correlaciones inversas significativas entre el tiempo de sprint y: a) la potencia en media sentadilla, y b) la concentración sanguínea de lactato en carrera a una velocidad constante en el test de capacidad aeróbica. Por último, el porcentaje de grasa corporal correlacionó positivamente con el tiempo de sprint máximo y la concentración sanguínea de lactato, y negativamente con la altura del salto vertical.Los objetivos del segundo estudio fueron: 1) predecir la velocidad correspondiente al máximo estado estable de lactato (en inglés: Maximum Lactate Steady State; MLSS) a partir de variables no invasivas obtenidas en un test de campo incremental máximo (test de campo de la universidad de Montreal, UMTT), y 2) determinar si un único test de campo realizado a velocidad constante (CVT) a una intensidad aproximada al 75% de la velocidad máxima alcanzada durante el UMTT (MAV) podría estimar mejor la MLSSint en jugadores de fútbol. En un periodo de tiempo de 3 semanas, veinte futbolistas juveniles realizaron: 1) un UMTT, y 2) varios CVT de 20 minutos para determinar la MLSSint con una precisión media de 0.35 km·h-1. El valor de la MLSSint (media ± SD) fue 12.2 ± 0.6 km·h-1 (rango: 11.0 ¿ 13.5 km·h-1). La MAV y la velocidad correspondiente al 80% de la frecuencia cardíaca máxima (V80%FCmax) calculada durante el UMTT fueron potentes predictores no invasivos de la MLSSint. La ecuación de regresión (R2 = 0.60; P = 0.04) fue la siguiente: MLSSint = (1.106·MAV) ¿ (0.309·V80%FCmax) ¿ 3.024. La velocidad de carrera durante el test constante (VCVT) realizado varios días después del UMTT y la concentración sanguínea de lactato al minuto 10 (La10) y 20 (La20) mejoraron la predicción de la MLSSint (R2 =0.66; P < 0.001) con la siguiente ecuación de regresión: MLSSint = VCVT + 0.26 ¿ (0.812·¿La20-10).Como continuación de este estudio, los objetivos del tercer estudio fueron: 1) estimar la MLSSint a partir de variables no invasivas obtenidas en un test de campo incremental máximo en corredores de fondo, y 2) determinar si un único test de campo constante realizado varios días después del test incremental a una intensidad media del 83% de la MAV obtenida en el test incremental, podría estimar mejor la MLSSint. En 4-5 semanas, veinte atletas entrenados en resistencia llevaron a cabo: 1) un test incremental máximo, y 2) varios test constantes de 30 minutos para determinar la MLSSint con una precisión de 0.25 km·h-1. El valor de la MLSSint (media ± SD) fue 15.2 ± 1.0 km·h-1 (rango: 13.3 ¿ 17.0 km·h-1). La MAV fue el predictor más potente de la MLSSint (R2 = 0.63; P < 0.001), obteniendose la siguiente ecuación de regresión: MLSSint = 1.425 + (0.756 · MAV). La VCVT y la concentración sanguínea de lactato del minuto 6 y 30 mejoraron la predicción de la MLSSint (R2 = 0.66; P < 0.001), con la siguiente ecuación: MLSSint = VCVT + 0.503 ¿ (0.266 · ¿La30-6).Los resultados de estos estudios muestran que: 1) comparado con los jugadores de fútbol de elite, los jugadores de fútbol sala de elite presentan similares valores de resistencia aeróbica, pero peores valores de fuerza, velocidad de sprint y porcentaje de grasa corporal. Esto debería causar una desventaja a los jugadores de fútbol sala durante las acciones cortas realizadas a la máxima intensidad, 2) la MLSSint en jugadores de fútbol puede ser estimada con bastante precisión a partir de la MAV y de la V80%FCmax obtenidas durante un test de campo incremental hasta el agotamiento, mientras que la MLSSint en corredores de fondo puede ser estimada a partir de la MAV obtenida durante un test de campo incremental máximo, y 3) ambas estimaciones pueden ser mejoradas realizando un test adicional de velocidad constante con medidas de laconcentración sanguínea de lactato. En términos de precisión, simplicidad y rentabilidad, las ecuaciones de regresión presentadas en estos estudios pueden ser utilizadas de forma sencilla, barata y rápida para la evaluación y prescripción del entrenamiento en jugadores de fútbol y en corredores de resistencia.Palabras clave: antropometría, condición física, entrenamiento de resistencia, fútbol, futsal, máximo estado estable de lactato, potencia muscular, prescripción del ejercicio, umbral anaeróbic

Dehydration accelerates reductions in cerebral blood flow during prolonged exercise in the heat without compromising brain metabolism

Dehydration hastens the decline in cerebral blood flow (CBF) during incremental exercise, while the cerebral metabolic rate for oxygen (CMRO2) is preserved. It remains unknown whether CMRO2 is also maintained during prolonged exercise in the heat and whether an eventual decline in CBF is coupled to fatigue. Two studies were undertaken. In study 1, ten male cyclists cycled in the heat for ~2 h with (control) and without fluid replacement (dehydration) while internal (ICA) and external (ECA) carotid artery blood flow and core and blood temperature were obtained. Arterial and internal jugular venous blood samples were assessed with dehydration to evaluate the CMRO2. In study 2 (8 males), middle cerebral artery blood velocity (MCA Vmean) was measured during prolonged exercise to exhaustion in both dehydrated and euhydrated states. After a rise at the onset of exercise, ICA flow declined to baseline with progressive dehydration (P < 0.05). However, cerebral metabolism remained stable through enhanced oxygen and glucose extraction (P < 0.05). ECA flow increased for one hour but declined prior to exhaustion. Fluid ingestion maintained cerebral and extra-cranial perfusion throughout non-fatiguing exercise. During exhaustive exercise, however, euhydration delayed but did not prevent the decline in cerebral perfusion. In conclusion, during prolonged exercise in the heat dehydration accelerates the decline in CBF without affecting CMRO2 and also restricts extra-cranial perfusion. Thus fatigue is related to reduction in CBF and extra-cranial perfusion rather than in CMRO2.The study was supported by a grant from the Gatorade Sports Science Institute, PepsiCo Inc, USA

Determinación de condición física de deportistas: diferencias entre futbolistas y determinación indirecta de la velocidad de máximo estado estable de lactato

351 p.Esta tesis está compuesta por tres estudios. El objetivo del primer estudio fue comparar las características antropométricas (altura, masa corporal, porcentaje de grasa corporal y masa libre de grasa) y de condición física (altura de salto vertical, potencia desarrollada en el ejercicio de media sentadilla, tiempo de sprint corriendo en 5 m y 15 m, concentración de lactato sanguíneo a velocidades submáximas de carrera) en 15 jugadores profesionales de fútbol sala y 25 jugadores profesionales de fútbol que realizaron los test en el terreno de entrenamiento. Los resultados del estudio mostraron que los jugadores de fútbol sala obtuvieron valores similares de altura, masa corporal, masa libre de grasa y capacidad aeróbica, que los jugadores de fútbol. Sin embargo, elequipo de fútbol mostró menores valores de porcentaje de grasa corporal (28%) y tiempo de sprint (2%), y mayores valores de altura de salto vertical (15%) y de potencia desarrollada en el ejercicio de media sentadilla (20%) que los jugadores de fútbol sala. Se observaron correlaciones inversas significativas entre el tiempo de sprint y: a) la potencia en media sentadilla, y b) la concentración sanguínea de lactato en carrera a una velocidad constante en el test de capacidad aeróbica. Por último, el porcentaje de grasa corporal correlacionó positivamente con el tiempo de sprint máximo y la concentración sanguínea de lactato, y negativamente con la altura del salto vertical.Los objetivos del segundo estudio fueron: 1) predecir la velocidad correspondiente al máximo estado estable de lactato (en inglés: Maximum Lactate Steady State; MLSS) a partir de variables no invasivas obtenidas en un test de campo incremental máximo (test de campo de la universidad de Montreal, UMTT), y 2) determinar si un único test de campo realizado a velocidad constante (CVT) a una intensidad aproximada al 75% de la velocidad máxima alcanzada durante el UMTT (MAV) podría estimar mejor la MLSSint en jugadores de fútbol. En un periodo de tiempo de 3 semanas, veinte futbolistas juveniles realizaron: 1) un UMTT, y 2) varios CVT de 20 minutos para determinar la MLSSint con una precisión media de 0.35 km·h-1. El valor de la MLSSint (media ± SD) fue 12.2 ± 0.6 km·h-1 (rango: 11.0 ¿ 13.5 km·h-1). La MAV y la velocidad correspondiente al 80% de la frecuencia cardíaca máxima (V80%FCmax) calculada durante el UMTT fueron potentes predictores no invasivos de la MLSSint. La ecuación de regresión (R2 = 0.60; P = 0.04) fue la siguiente: MLSSint = (1.106·MAV) ¿ (0.309·V80%FCmax) ¿ 3.024. La velocidad de carrera durante el test constante (VCVT) realizado varios días después del UMTT y la concentración sanguínea de lactato al minuto 10 (La10) y 20 (La20) mejoraron la predicción de la MLSSint (R2 =0.66; P < 0.001) con la siguiente ecuación de regresión: MLSSint = VCVT + 0.26 ¿ (0.812·¿La20-10).Como continuación de este estudio, los objetivos del tercer estudio fueron: 1) estimar la MLSSint a partir de variables no invasivas obtenidas en un test de campo incremental máximo en corredores de fondo, y 2) determinar si un único test de campo constante realizado varios días después del test incremental a una intensidad media del 83% de la MAV obtenida en el test incremental, podría estimar mejor la MLSSint. En 4-5 semanas, veinte atletas entrenados en resistencia llevaron a cabo: 1) un test incremental máximo, y 2) varios test constantes de 30 minutos para determinar la MLSSint con una precisión de 0.25 km·h-1. El valor de la MLSSint (media ± SD) fue 15.2 ± 1.0 km·h-1 (rango: 13.3 ¿ 17.0 km·h-1). La MAV fue el predictor más potente de la MLSSint (R2 = 0.63; P < 0.001), obteniendose la siguiente ecuación de regresión: MLSSint = 1.425 + (0.756 · MAV). La VCVT y la concentración sanguínea de lactato del minuto 6 y 30 mejoraron la predicción de la MLSSint (R2 = 0.66; P < 0.001), con la siguiente ecuación: MLSSint = VCVT + 0.503 ¿ (0.266 · ¿La30-6).Los resultados de estos estudios muestran que: 1) comparado con los jugadores de fútbol de elite, los jugadores de fútbol sala de elite presentan similares valores de resistencia aeróbica, pero peores valores de fuerza, velocidad de sprint y porcentaje de grasa corporal. Esto debería causar una desventaja a los jugadores de fútbol sala durante las acciones cortas realizadas a la máxima intensidad, 2) la MLSSint en jugadores de fútbol puede ser estimada con bastante precisión a partir de la MAV y de la V80%FCmax obtenidas durante un test de campo incremental hasta el agotamiento, mientras que la MLSSint en corredores de fondo puede ser estimada a partir de la MAV obtenida durante un test de campo incremental máximo, y 3) ambas estimaciones pueden ser mejoradas realizando un test adicional de velocidad constante con medidas de laconcentración sanguínea de lactato. En términos de precisión, simplicidad y rentabilidad, las ecuaciones de regresión presentadas en estos estudios pueden ser utilizadas de forma sencilla, barata y rápida para la evaluación y prescripción del entrenamiento en jugadores de fútbol y en corredores de resistencia.Palabras clave: antropometría, condición física, entrenamiento de resistencia, fútbol, futsal, máximo estado estable de lactato, potencia muscular, prescripción del ejercicio, umbral anaeróbic

Physical Activity Habits and Sleep Duration According to Gender: A Cross-Sectional Study of Elementary School Children

(1) Background: The main goals of this study were to describe the physical activity (PA) and sleep habits of 8–12-year-old children according to their gender and to evaluate the relationship between PA and sleep habits (i.e., duration and timing). (2) Methods: A total of 236 children (114 boys and 122 girls) completed the Physical Activity Questionnaire for Older Children (PAQ-C) and an ad hoc sleep habits questionnaire. (3) Results: Boys were more physically active than girls (2.62 ± 0.51 vs. 2.46 ± 0.48, p = 0.026) and enacted higher PA levels in school recess (3.82 ± 1.36 vs. 3.56 ± 1.38, p = 0.003), during the afternoon (3.37 ± 1.20 vs. 2.89 ± 1.12, p = 0.003), and during weekends (3.54 ± 1.20 vs. 3.18 ± 0.48, p = 0.009). Per sleep habits, boys had a significantly later bedtime (21:53 ± 2:08 vs. 21:34 ± 2:14, p = 0.009) and a significantly smaller total sleep duration (9.64 ± 0.86 vs. 9.89 ± 0.87 h, p = 0.023) than girls. No significant correlations between PA and sleep habits were found. (4) Conclusions: We found differences in the PA and sleep habits between school-age boys and girls. Institutions and entities should consider designing specific interventions to improve PA and sleep habits according to gender.This research was funded by the Basque Government, grant number PRE_2016_1_0171

Estimation of the Maximal Lactate Steady State in Junior Soccer Players

This study aimed to predict the velocity corresponding to the maximal lactate steady state (MLSS(V)) from non-invasive variables obtained during an incremental maximal running test (University of Montreal Track Test, UMTT) and to determine whether a single constant velocity test (CVT), performed several days after the UMTT, could estimate the MLSS(V). During a period of 3 weeks, 20 male junior soccer players performed: (1) a UMTT, and (2) several 20-min CVTs to determine MLSS(V) to a precision of 0.35 km·h(-1). Maximal aerobic velocity (MAV) and velocity at 80% of maximum heart rate (V80%HRmax) were strong predictors of MLSS(V). A regression equation was obtained: MLSS(V)=(1.106·MAV) - (0.309·V(80%HRmax)) - 3.024; R2=0.60. Running velocity during CVT (V(CVT)) and blood lactate at 10 (La10) and 20 (La20) minutes further improved the MLSS(V) prediction: MLSS(V)=V(CVT)+0.26 - (0.812·ΔLa(20-10)); R2=0.66. MLSS(V) can be estimated from MAV and V(80%HRmax) during a single incremental maximal running test among a homogeneous group of soccer players. This estimation can be improved by performing an additional CVT. In terms of accuracy, simplicity and cost-effectiveness, the reported regression equations can be used for the assessment and training prescription of endurance in team sport players

Heart Rate-Based Prediction of Fixed Blood Lactate Thresholds in Professional Team-Sport Players

The aim of this study was to investigate whether the speed associated with 90% of maximal heart rate (S90%HRmax) could predict speeds at fixed blood lactate concentrations of 3 mmol·L−1 (S3mM) and 4 mmol·L−1 (S4mM). Professional team-sport players of futsal (n = 10), handball (n = 16), and basketball (n = 10) performed a 4-stage discontinuous progressive running test followed, if exhaustion was not previously achieved, by an additional maximal continuous incremental running test to attain maximal heart rate (HRmax). The individual S3mM, S4mM, and S90%HRmax were determined by linear interpolation. S3mM (11.6 ± 1.5 km·h−1) and S4mM (12.5 ± 1.4 km·h−1) did not differ (p > 0.05) from S90%HRmax (12.0 ± 1.2 km·h−1). Very large significant (p < 0.001) relationships were found between S90%HRmax and S3mM (r = 0.82; standard error of the estimates [SEE] = 0.87 km·h−1), as well as between S90%HRmax and S4mM (r = 0.82; SEE = 0.87 km·h−1). S3mM and S4mM inversely correlated with %HRmax associated with running speeds of 10 and 12 km·h−1 (r = 0.78–0.81; p < 0.001; SEE = 0.94–0.87 km·h−1). In conclusion, S3mM and S4mM can be accurately predicted by S90%HRmax in professional team-sport players