Untersuchung zur Quantifizierung des Energieeintrags und -transfers innerhalb der oberen Extremitäten und deren Bedeutung für die Wettkampfleistung im Speerwurf der Männer

Für das Erlernen der Technik des Speerwurfs wird ein Technikmodell verwendet, dem sowohl Erkenntnisse aus der Praxis als auch Forschungsergebnisse aus anderen Schlagwurfdisziplinen (Baseball, Handball) teilweise widersprechen. So wird im Baseball ein Antrieb des Wurfarms vor allem durch die vorgeschalteten Segmente beschrieben, während im Technikmodell des Speerwurfs Elemente, die einen aktiven Antrieb des Ellenbogens kennzeichnen, verankert sind. Wie genau der Antrieb der Gelenke und des Speers im Speerwurf erfolgt, war bisher noch nicht Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen. In dieser Arbeit wird die Frage aufgeworfen, inwieweit sich die Antriebsmechanismen im Speerwurf und im Baseball ähneln. Für die Beantwortung dieser Fragestellung wurde ein Körpermodell in Anlehnung an Roach (2012) entwickelt, das sich aus sechs starren Segmenten (Hand, Unterarm, Oberarm, Thorax, Abdomen, Becken) zusammensetzt. Dieses Modell wurde mit den Bewegungsdaten von zehn männlichen Speerwerfern des D/C–A-Kaders gespeist. Die Probanden wurden dazu mit 24 reflektierenden Markern an markanten Körperpunkten präpariert und ihre Speerwurfbewegung mit einem Infrarotkamerasystem aufgezeichnet. Zusätzlich wurde der Einfluss der Gerätelast auf die Antriebsmechanismen durch eine Variation der Gerätemasse untersucht (Unterlast/Überlast). Mithilfe der Fusion der Bewegungsdaten mit dem Körpermodell sowie den Methoden der inversen Kinematik und Kinetik erfolgte die Berechnung verschiedener biomechanischer Verläufe und Kenngrößen. Durch zusammenhangsprüfende Verfahren wurde der Einfluss dieser Kenngrößen auf die Abwurfparameter geprüft. Für Vergleiche zwischen den verschiedenen Speerlasten wurden unterschiedsprüfende Verfahren angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass der Großteil der für die Abwurfgeschwindigkeit nötigen Energie bereits vor dem Einsatz des Wurfarms erzeugt wird; der Arm selbst fungiert nur noch als Energieüberträger. Das Schultergelenk ist das letzte Gelenk, das durch einen Eintrag von Energie zur Endgeschwindigkeit beiträgt; Ellenbogen und Handgelenk sind lediglich Überträger. Dem Ellenbogen kommt trotzdem eine wichtige Rolle zu: Durch seine Beugung kann das Massenträgheitsmoment des Arms und somit die Vorspannung der Schultermuskulatur verändert werden. Eine Veränderung der Gerätemasse bewirkt weiterhin eine Veränderung der Antriebsmechanismen; Lasten, die nicht dem Wettkampfgewicht entsprechen, führen zu einer Störung des Energietransfers auf der Grundlage einer veränderten Belastung des aktiven und des passiven Bewegungsapparats. Aus den Ergebnissen können Ableitungen getroffen werden, die zu einer Ergänzung des Technikmodells und des Lehrwegs beitragen und weiterhin eine bessere Planung beidem Einsatz unterschiedlicher Wurfgeräte ermöglichen.:Abkürzungsverzeichnis VII Verzeichnis der Formelzeichen VIII Abbildungsverzeichnis IX Tabellenverzeichnis XIV 1 Einleitung 1 2 Theoretische Ausgangsposition 3 2.1 Grundlagen des Energietransfers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 Aktueller Stand des Technikmodells im Speerwurf . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.3 Erkenntnisse aus anderen Schlagwurfdisziplinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4 Einfluss schwerer und leichter Wurfgeräte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3 Problemstellung und Forschungsfrage 24 4 Untersuchungsmethoden 26 4.1 Datenerfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.1.1 Probanden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.1.2 Eingesetzte Messverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.1.3 Versuchsablauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.2 Körpermodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.1 Körpersegmentdefinition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.2 Trägheitseigenschaften der Körpersegmente . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.2.3 Modellanpassungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.3 Datenverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.3.1 Bestimmung des Abwurfzeitpunkts und der Abwurfgeschwindigkeit . . . . . 35 4.3.2 Datenauswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.3.3 Datenfilterung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.3.4 Datenaufbereitung und -modellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.4.1 Kinematik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.4.2 Kinetik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.3.5 Gelenkkoordinatensysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.3.6 Normalisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3.6.1 Normalisierung kinetischer Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3.6.2 Normalisierung zeitlicher Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 V INHALTSVERZEICHNIS 4.3.7 Parametrisierung und statistische Auswertung . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.3.7.1 Parametrisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.3.7.2 Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.4 Methodenkritik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 5 Ergebnisse 58 5.1 Veränderungen unter Variation der Gerätelast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.1.1 Unterlast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.1.2 Überlast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 5.1.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 5.1.3.1 Zusammenführung der Ergebnisse von Über- und Unterlast . . . . 77 5.1.3.2 Einordnung der Daten in vorliegende Studien . . . . . . . . . . . . 82 5.2 Energietransfer und -erzeugung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2.1 Energietransfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2.2 Energieerzeugung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2.3 Einfluss des Ellenbogens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 6 Diskussion 103 6.1 Energieerzeugung und -transfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6.2 Variation der Gerätelast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 7 Trainingspraktische Konsequenzen 119 8 Zusammenfassung und Ausblick 121 Literaturverzeichnis 123 Anhang 131 V

THE ROLE OF THE INTERNAL ROTATION OF THE UPPER ARM IN JAVELIN THROWING

We performed a kinematic and inverse dynamic study with javelin throwers in order to assess the role of the internal rotation of the upper arm in javelin throwing and then compare the findings to baseball throwing. On the one hand, the results show an equal behaviour of the angular velocity, torque and power curves compared to baseball pitching. The evaluated peak values differ on the other hand. Hence, the different release velocities in baseball pitching and this study could serve as an explanation for the different values, which can vary enormously

RESULTS OF INVERSE DYNAMICS CALCULATIONS IN JAVELIN THROWING ARE STRONGLY INFLUENCED BY INDIVIDUAL BODY SEGMENT PROPERTIES

The calculation of inverse dynamics (ID) solutions is widely used to examine potential injury risks and sources for performance enhancement. The results of these calculations are influenced, among others, by the chosen set of body segment inertia parameters (BSIP). While throwing movements are frequently analyzed via ID and there exists a broad variety of BSIP models, the influence of the BSIP sets on the outcome is not well examined. Therefore, the aim of this study was to clarify the influence of different BSIP sets on the modelling results in javelin throwing. For this purpose the kinematics of ten male javelin throwers were recorded. Six available models were used to estimate the BSIP values of the upper limp for each thrower. The chosen BSIP model had large influence on the derived BSIP parameters which showed variations between 8% and 120%. Also, the maximum net joint moment varied between 6% and 21%. Hence, our study suggests that for modelling joint kinetics in throwing movements the model should be chosen carefully

Evidence for electronically-driven ferroelectricity in the family of strongly correlated dimerized BEDT-TTF molecular conductors

By applying measurements of the dielectric constants and relative length changes to the dimerized molecular conductor $\kappa$-(BEDT-TTF)$_2$Hg(SCN)$_2$Cl, we provide evidence for order-disorder type electronic ferroelectricity which is driven by charge order within the (BEDT-TTF)$_2$ dimers and stabilized by a coupling to the anions. According to our density functional theory calculations, this material is characterized by a moderate strength of dimerization. This system thus bridges the gap between strongly dimerized materials, often approximated as dimer-Mott systems at 1/2 filling, and non- or weakly dimerized systems at 1/4 filling exhibiting charge order. Our results indicate that intra-dimer charge degrees of freedom are of particular importance in correlated $\kappa$-(BEDT-TTF)$_2$X salts and can create novel states, such as electronically-driven multiferroicity or charge-order-induced quasi-1D spin liquids.Comment: 6 pages, 4 figures + Supplementary Information (8 pages, 8 figures

Glatiramer Acetate Treatment in Multiple Sclerosis-Associated Fatigue—Beneficial Effects on Self-Assessment Scales But Not on Molecular Markers

Although fatigue is a common symptom in multiple sclerosis (MS), its pathomechanisms are incompletely understood. Glatiramer acetate (GA), an immunomodulatory agent approved for treatment of relapsing-remitting MS (RRMS), possesses unique mechanisms of action and has been shown to exhibit beneficial effects on MS fatigue. The objective of this study was to correlate clinical, neuropsychological, and immunological parameters in RRMS patients with fatigue before and during treatment with GA. In a prospective, open-label, multicenter trial, 30 patients with RRMS and fatigue were treated with GA for 12 months. Inclusion criterion was the presence of fatigue as one of the most frequent and disabling symptoms. Before and during treatment, fatigue was assessed using the Fatigue Severity Scale (FSS), the MS-FSS, and the Modified Fatigue Impact Scale (MFIS). In addition, fatigue and quality of life were assessed using the Visual Analog Scales (VAS). Laboratory assessments included screening of 188 parameters using real-time PCR microarrays followed by further analysis of several cytokines, chemokines, and neurotrophic factors. Fatigue self-assessments were completed in 25 patients. After 12 months of treatment with GA, 13 of these patients improved in all three scales (with the most prominent effects on the MFIS), whereas 5 patients had deteriorated. The remaining 7 patients exhibited inconsistent effects within the three scales. Fatigue and overall quality of life had improved, as assessed via VAS. Laboratory assessments revealed heterogeneous mRNA levels of cytokines, chemokines, and neurotrophic factors. In conclusion, we were not able to correlate clinical and molecular effects of GA in patients with RRMS and fatigue