Afdække videnskaben bag effektive træningszoner

At opnå toppræstationer i sport handler ikke kun om hårdt arbejde, dedikation og effektiv teknik – det handler også om at mestre kroppens energisystemer og metaboliske veje. Ved at forstå disse komplekse processer kan atleter og trænere optimere træningsregimerne og forbedre ydeevnen markant. I denne artikel afmystificerer vi disse væsentlige begreber og forklarer, hvordan de påvirker træningsplanlægning og zonedesign.

I vores tidligere artikel, "Swimming Training Zones: Advancing Intensity Prescription - Need for Better Tools," fremhævede vi vigtigheden af ​​personlig intensitetsrecept. Mens nye teknologier som AI tilbyder et stort potentiale, kan de ikke løse alle problemerne i sportstræning af sig selv. Blot at fodre AI med videnskabelige artikler og data er ikke nok. AI kan endnu ikke evaluere og integrere alle de nuancerede sportsteorier effektivt. Derfor er det afgørende først at forfine vores konceptuelle modeller, såsom træningszoner, for at give et solidt grundlag, hvorpå AI kan bygge mere præcise og effektive træningsstrategier.

Behovet for at revidere træningszoner

Træningszoner er specifikke intervaller af træningsintensitet designet til at guide og optimere atletisk træning. Defineret af fysiologiske markører såsom hjertefrekvens (HR), laktatkoncentration, opfattet anstrengelse og procenter af VO2 max, målretter hver zone sig efter specifikke fysiologiske tilpasninger og svarer til forskellige indsatsniveauer. Disse zoner er baseret på træningsfysiologisk forskning, der fremhæver, hvordan kroppen reagerer på varierende træningsintensiteter. Over tid har begrebet træningszoner udviklet sig, påvirket af sportsvidenskab, medicin og coaching. Nøglefysiologiske markører som laktat-tærskel, VO2 max og pulsvariabilitet har været medvirkende til at definere disse zoner, da de fremkalder forskellige fysiologiske reaktioner og tilpasninger ved forskellige træningsintensiteter.

Mens træningszoner er grundlæggende for at strukturere og evaluere effektive træningsprogrammer, imødekommer mange eksisterende systemer ikke svømmernes unikke behov. Generiske træningszoner, især dem med fem eller færre zoner eller dem, der udelukkende er baseret på pulsdata, mangler ofte den præcision, der kræves for optimal præstationsforbedring. Træningszoner er afgørende af flere årsager:

• Specificitet: De gør det muligt for atleter at målrette mod specifikke energisystemer og muskelfibre, hvilket fører til mere effektive træningstilpasninger.

• Optimering: Træning med passende intensitet hjælper atleter med at optimere præstationen og undgå overtræning eller undertræning.

• Overvågning: Træningszoner giver en ramme for overvågning og justering af træningsintensitet, hvilket sikrer atleter træner på det rigtige niveau for at nå deres mål.

• Recovery: De hjælper med at planlægge restitutionssessioner, afgørende for at forebygge skader og fremme langsigtet atletisk udvikling.

• Individualisering: Træningszoner kan skræddersyes til individuelle atleter baseret på deres unikke fysiologiske reaktioner, hvilket gør træningen mere personlig og effektiv.

Omfattende træningszonesystemer kan markant forbedre udviklingen og implementeringen af ​​AI-værktøjer til sportstræning på følgende måder:

• Datadrevet indsigt: AI-værktøjer kan analysere store mængder data fra træningssessioner, hvilket giver indsigt i, hvordan atleter reagerer på forskellige træningszoner. Dette hjælper med at finjustere træningsprogrammer for optimal præstation.

• Personalisering: AI kan bruge data fra omfattende træningszonesystemer til at skabe personlige træningsplaner, der imødekommer individuelle atleters unikke fysiologiske reaktioner.

• Overvågning og feedback: AI-værktøjer kan løbende overvåge træningsintensitet og -volumen, hvilket giver feedback i realtid til atleter og trænere. Dette sikrer atleterne træner med den rigtige intensitet og foretager de nødvendige justeringer.

• Forebyggelse af skader: Ved at analysere data om træningsbelastning og restitution kan AI-værktøjer identificere mønstre, der kan føre til overtræning og skader, hvilket giver mulighed for proaktive justeringer af træningsprogrammer.

• Performanceoptimering: AI kan bruge data fra omfattende træningszonesystemer til at identificere de mest effektive træningsstrategier til at forbedre ydeevnen, herunder optimering af balancen mellem forskellige træningszoner for at nå specifikke mål.

• Tilpasning: AI-værktøjer kan hurtigt tilpasse sig ændringer i en atlets tilstand eller præstation, hvilket giver dynamiske justeringer af træningsprogrammer for at sikre, at træning forbliver effektiv og relevant.

Ved at revidere og udvide træningszonesystemer kan vi udnytte AI-værktøjer til at skabe mere præcise, individualiserede og effektive træningsprogrammer, der forbedrer atletisk præstation og fremmer langsigtet udvikling.

Training Zones Foundations

At forstå samspillet mellem energisystemer er afgørende for at udvikle effektive sportstrænings- og fitnessprogrammer. Traditionelt er resyntesen af ​​ATP - den primære energivaluta i muskler - blevet tilskrevet tre integrerede systemer: ATP-PCr-systemet, anaerob glykolyse og det aerobe system. Nyere forskning fremhæver imidlertid kompleksiteten og overlapningen af ​​disse systemer under træning, hvilket udfordrer denne forenklede opfattelse.

ATP-PCr-systemet giver øjeblikkelig energi til korte, højintensive indsatser, men bliver hurtigt opbrugt. Efterhånden som træningen fortsætter, bliver anaerob glykolyse den dominerende kilde til ATP, hvilket fører til laktatakkumulering. I modsætning til den forældede forestilling om, at det aerobe system først bliver aktuelt ved længerevarende træning, begynder det at bidrage til energiproduktionen meget tidligere og væsentligt mere end hidtil antaget. Dette tidlige engagement af det aerobe system hjælper med at opretholde højintensiv indsats og forsinker træthed.

Forskning af Swanwick og Matthews (2018) og Gastin (2001) understreger, at alle fysiske aktiviteter aktiverer hvert energisystem i varierende grad baseret på intensiteten og varigheden af ​​træningen. Denne interaktion sikrer en kontinuerlig forsyning af ATP og fremhæver vigtigheden af ​​at træne alle energisystemer for at optimere ydeevnen. For eksempel under højintensiv træning, der varer 60-120 sekunder, er der betydelig involvering af både anaerobe og aerobe veje, hvilket viser, at maksimal iltoptagelse (VO2max) kan opnås selv ved traditionelt anaerobe aktiviteter.

Ved at anerkende det dynamiske samspil mellem energisystemer kan trænere og atleter designe træningsprogrammer, der er målrettet mod specifikke metaboliske veje, hvilket fører til mere effektive tilpasninger og forbedret præstation. Denne omfattende forståelse understreger begrænsningerne ved den traditionelle 5-zone pulsmodel, som oversimplifiserer energibidrag og mangler den specificitet, der er nødvendig for konkurrencetræning. Ved at vedtage en mere nuanceret tilgang, såsom et detaljeret multi-zone system, kan det bedre imødekomme de unikke energikrav fra forskellige sportsgrene og optimere den atletiske udvikling.

Procentvis bidrag fra hvert energisystem til den samlede energiforsyning under all-out træning, baseret på data fra Swanwick & Matthews (2018).

Hvorfor ikke bruge eksisterende træningszoner?

Eksisterende træningszonesystemer mangler ofte den specificitet og tilpasningsevne, der kræves til omfattende træning. De fleste af dem er designet med generel kondition i tankerne og tager ikke højde for de særlige fysiologiske krav til specifik sportstræning. Generiske zoner kan føre til utilstrækkelige træningsstimuli, spildt indsats og øget risiko for skader og er ikke egnet til at understøtte udvikling og implementering af AI-værktøjer til personlig sportstræning.

Ulemper ved 5-zone eller færre træningssystemer:

• Overvejende brug af intensitet: De fleste træningszonesystemer, især dem, der kun refererer til puls, tager ikke hensyn til andre afgørende variabler som varighed, hvile, træningsmetoder og tæthed. Disse variabler er vigtige for at ordinere træning effektivt. Variationer eller udeladelser af nogen af ​​disse variabler efterlader træningsbelastningseffekterne ukendte. Omfattende systemer integrerer disse variabler for at give et mere komplet og effektivt træningsprogram.

• Begrænset specificitet i træningstilpasninger: Forenklede systemer giver muligvis ikke den specificitet, der er nødvendig for effektivt at målrette forskellige muskelfibertyper og metaboliske veje. Omfattende systemer som 9-zone modellen giver mulighed for mere præcise træningstilpasninger ved at målrette specifikke energisystemer og muskelfibre.

• Utilstrækkelig udvikling af aerob og anaerob kapacitet: Et forenklet system udvikler muligvis ikke tilstrækkeligt både aerobe og anaerobe kapaciteter. Omfattende systemer kan bedre imødekomme atleternes specifikke behov ved at tilbyde målrettet træning for både aerobe og anaerobe energisystemer.

• Reduceret evne til at optimere ydeevnen: Omfattende systemer giver mulighed for mere præcis kontrol over træningsintensitet og volumen, hvilket fører til bedre optimering af ydeevnen. Et forenklet system kan mangle den granularitet, der er nødvendig for at finjustere træningen til toppræstation.

• Potentiale for overtræning eller undertræning: Uden den detaljerede struktur af et omfattende system kan atleter have en højere risiko for overtræning eller undertræning. Detaljerede systemer giver klare retningslinjer for restitution og intensitet, hvilket reducerer risikoen for træningsfejl.

• Mangel på detaljeret overvågning og feedback: Forenklede systemer giver muligvis ikke den detaljerede overvågning og feedback, der er nødvendig for at spore fremskridt og foretage nødvendige justeringer. Omfattende systemer tilbyder mere præcise målinger til evaluering af træningseffektivitet.

• Manglende evne til at håndtere individuelle forskelle: Atleter har unikke fysiologiske reaktioner på træning. Et omfattende system kan bedre imødekomme individuelle forskelle ved at give et bredere udvalg af træningsintensiteter og restitutionsprotokoller.

• Glip af muligheder for specifikke tilpasninger: Omfattende systemer kan målrette mod specifikke tilpasninger såsom forbedring af laktat-tærskel, VO2max-forbedring og anaerob kraftudvikling. Forenklede systemer kan gå glip af disse specifikke tilpasninger på grund af bredere kategorisering.

• Reduceret fleksibilitet i træningsdesign: Forenklede systemer kan begrænse fleksibiliteten i at designe træningsprogrammer, der imødekommer de forskellige krav fra forskellige svømmebegivenheder og individuelle atletbehov. Omfattende systemer giver mere fleksibilitet til at skræddersy træningsprogrammer.

For at løse disse problemer udviklede Wise Racer et omfattende træningszonesystem, der integrerer en dybere forståelse af energisystemer og metaboliske veje. Ved at revidere traditionelle træningszoner sigter vi mod at give mere præcis og individualiseret træningsstøtte til trænere, atleter og fitnessentusiaster. Følg med i den næste artikel, hvor vi vil dykke ned i de vigtigste metaboliske veje, der driver svømmepræstationer, og hvordan de kan optimeres gennem målrettet træning.

Resumé

Forståelse og beherskelse af kroppens energisystemer og metaboliske veje er afgørende for at optimere atletisk præstation. Selvom traditionelle træningszoner er grundlæggende, mangler de ofte den specificitet, der kræves til sportstræning. Revidering af disse zoner til at inkludere mere præcise markører muliggør mere målrettet og effektiv træning. Integrationen af ​​AI i træning giver betydelige fordele, herunder personlige planer og feedback i realtid, men er afhængig af veldefinerede træningsmodeller. Erkendelsen af ​​energisystemernes kompleksitet fremhæver behovet for omfattende træningstilgange. Forenklede systemer kan føre til suboptimale resultater, hvilket understreger fordelene ved et mere nuanceret, detaljeret træningszonesystem, som det, der er udviklet af Wise Racer, som har til formål at forbedre den individuelle præstation og reducere træningsrelaterede risici.

Vi vil gerne høre fra dig!

Vi vil meget gerne høre dine tanker om de begreber, der diskuteres i denne artikel. Hvordan inkorporerer du en forståelse af energisystemer i din trænings- eller coachingpraksis? Har du eksperimenteret med forskellige træningszonesystemer, og hvilke resultater har du set?

Referencer

• Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
• Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
• Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
• Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
• Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
• Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
• Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
• Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
• Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
• Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
• Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
• Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
• Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
• Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
• van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.