De wetenschap achter effectieve trainingszones onthullen

Topprestaties leveren in de sport draait niet alleen om hard werken, toewijding en efficiënte techniek, maar ook om het beheersen van de energiesystemen en metabolische paden van het lichaam. Door deze complexe processen te begrijpen, kunnen atleten en coaches trainingsregimes optimaliseren en de prestaties aanzienlijk verbeteren. In dit artikel ontmystificeren we deze essentiële concepten en leggen we uit hoe ze de trainingsplanning en het zoneontwerp beïnvloeden.

In ons vorige artikel, "Zwemtrainingszones: Intensiteitsvoorschrift bevorderen - De behoefte aan betere hulpmiddelen", benadrukten we het belang van gepersonaliseerd intensiteitsvoorschrift. Hoewel nieuwe technologieën zoals AI een groot potentieel bieden, kunnen ze niet alle problemen in sporttraining zelf oplossen. AI simpelweg voeden met wetenschappelijke artikelen en gegevens is niet voldoende. AI kan nog niet alle genuanceerde sporttheorieën effectief evalueren en integreren. Daarom is het cruciaal om eerst onze conceptuele modellen, zoals trainingszones, te verfijnen om een solide basis te bieden waarop AI nauwkeurigere en effectievere trainingsstrategieën kan bouwen.

De noodzaak om trainingszones te herzien

Trainingszones zijn specifieke bereiken van trainingsintensiteit die zijn ontworpen om atletische training te begeleiden en optimaliseren. Gedefinieerd door fysiologische markers zoals hartslag (HR), lactaatconcentratie, waargenomen inspanning en percentages van VO2 max, richt elke zone zich op specifieke fysiologische aanpassingen en komt overeen met verschillende niveaus van inspanning. Deze zones zijn gebaseerd op onderzoek naar oefenfysiologie en benadrukken hoe het lichaam reageert op verschillende oefenintensiteiten. In de loop van de tijd is het concept van trainingszones geëvolueerd, beïnvloed door sportwetenschap, geneeskunde en coaching. Belangrijke fysiologische markers zoals lactaatdrempel, VO2 max en hartslagvariabiliteit zijn instrumenteel geweest bij het definiëren van deze zones, omdat ze verschillende fysiologische reacties en aanpassingen oproepen bij verschillende oefenintensiteiten.

Hoewel trainingszones fundamenteel zijn voor het structureren en evalueren van effectieve trainingsprogramma's, voldoen veel bestaande systemen niet aan de unieke behoeften van zwemmers. Generieke trainingszones, met name die met vijf of minder zones of die uitsluitend gebaseerd zijn op hartslaggegevens, missen vaak de precisie die nodig is voor optimale prestatieverbetering. Trainingszones zijn om verschillende redenen cruciaal:

• Specificiteit: Ze stellen atleten in staat om zich te richten op specifieke energiesystemen en spiervezels, wat leidt tot effectievere trainingsaanpassingen.

• Optimalisatie: Trainen met de juiste intensiteit helpt atleten om hun prestaties te optimaliseren en overtraining of ondertraining te voorkomen.

• Monitoring: Trainingszones bieden een raamwerk voor het monitoren en aanpassen van de trainingsintensiteit, zodat atleten op het juiste niveau trainen om hun doelen te bereiken.

• Herstel: Ze helpen bij het plannen van herstelsessies, cruciaal voor het voorkomen van blessures en het bevorderen van de atletische ontwikkeling op de lange termijn.

• Individualisering: Trainingszones kunnen worden afgestemd op individuele atleten op basis van hun unieke fysiologische reacties, waardoor training persoonlijker en effectiever wordt.

Uitgebreide trainingszonesystemen kunnen de ontwikkeling en implementatie van AI-tools voor sporttraining op de volgende manieren aanzienlijk verbeteren:

• Datagestuurde inzichten: AI-tools kunnen grote hoeveelheden gegevens van trainingssessies analyseren en inzicht bieden in hoe atleten reageren op verschillende trainingszones. Dit helpt bij het verfijnen van trainingsprogramma's voor optimale prestaties.

• Personalisatie: AI kan gegevens uit uitgebreide trainingszonesystemen gebruiken om gepersonaliseerde trainingsplannen te maken die inspelen op de unieke fysiologische reacties van individuele atleten.

• Monitoring en feedback: AI-tools kunnen continu de trainingsintensiteit en het trainingsvolume monitoren en realtime feedback geven aan atleten en coaches. Dit zorgt ervoor dat atleten op de juiste intensiteit trainen en de nodige aanpassingen doen.

• Blessurepreventie: Door gegevens over trainingsbelasting en herstel te analyseren, kunnen AI-tools patronen identificeren die kunnen leiden tot overtraining en blessures, waardoor proactieve aanpassingen aan trainingsprogramma's mogelijk zijn.

• Prestatieoptimalisatie: AI kan gegevens uit uitgebreide trainingszonesystemen gebruiken om de meest effectieve trainingsstrategieën te identificeren voor het verbeteren van prestaties, inclusief het optimaliseren van de balans tussen verschillende trainingszones om specifieke doelen te bereiken.

• Aanpassingsvermogen: AI-tools kunnen zich snel aanpassen aan veranderingen in de conditie of prestaties van een atleet en dynamische aanpassingen aan trainingsprogramma's bieden om ervoor te zorgen dat de training effectief en relevant blijft.

Door trainingszonesystemen te herzien en uit te breiden, kunnen we AI-tools gebruiken om nauwkeurigere, individuelere en effectievere trainingsprogramma's te maken die atletische prestaties verbeteren en ontwikkeling op de lange termijn bevorderen.

Training Zones Foundations

Het begrijpen van de interactie van energiesystemen is cruciaal voor het ontwikkelen van effectieve sporttrainingen en fitnessprogramma's. Traditioneel wordt de resynthese van ATP, de primaire energievaluta in spieren, toegeschreven aan drie geïntegreerde systemen: het ATP-PCr-systeem, anaërobe glycolyse en het aerobe systeem. Recent onderzoek benadrukt echter de complexiteit en overlapping van deze systemen tijdens het sporten, waardoor deze vereenvoudigde visie in twijfel wordt getrokken.

Het ATP-PCr-systeem levert onmiddellijke energie voor korte, intensieve inspanningen, maar raakt snel uitgeput. Naarmate de training vordert, wordt anaërobe glycolyse de dominante bron van ATP, wat leidt tot lactaataccumulatie. In tegenstelling tot het achterhaalde idee dat het aerobe systeem alleen relevant wordt tijdens langdurige training, begint het veel eerder en aanzienlijk meer bij te dragen aan de energieproductie dan eerder werd gedacht. Deze vroege betrokkenheid van het aerobe systeem helpt bij het volhouden van intensieve inspanningen en stelt vermoeidheid uit.

Onderzoek van Swanwick en Matthews (2018) en Gastin (2001) benadrukt dat alle fysieke activiteiten elk energiesysteem in verschillende mate activeren, afhankelijk van de intensiteit en duur van de oefening. Deze interactie zorgt voor een continue aanvoer van ATP en benadrukt het belang van het trainen van alle energiesystemen om de prestaties te optimaliseren. Tijdens intensieve oefeningen van 60-120 seconden is er bijvoorbeeld sprake van een aanzienlijke betrokkenheid van zowel anaërobe als aerobe routes, wat aantoont dat piekzuurstofopname (VO2max) zelfs bij traditioneel anaërobe activiteiten kan worden bereikt.

Door de dynamische wisselwerking van energiesystemen te erkennen, kunnen coaches en atleten trainingsprogramma's ontwerpen die gericht zijn op specifieke metabolische routes, wat leidt tot effectievere aanpassingen en verbeterde prestaties. Dit uitgebreide begrip onderstreept de beperkingen van het traditionele 5-zone hartslagmodel, dat energiebijdragen te simplificeert en de specificiteit mist die nodig is voor competitieve training. Door een genuanceerdere aanpak te hanteren, zoals een gedetailleerd multi-zone systeem, kan beter worden ingespeeld op de unieke energiebehoeften van verschillende sporten en kan de atletische ontwikkeling worden geoptimaliseerd.

Percentage bijdrage van elk energiesysteem aan de totale energievoorziening tijdens een volledige training, gebaseerd op de gegevens van Swanwick & Matthews (2018).

Waarom bestaande trainingszones niet gebruiken?

Bestaande trainingszonesystemen missen vaak de specificiteit en aanpasbaarheid die nodig zijn voor uitgebreide training. De meeste zijn ontworpen met algemene fitheid in gedachten en houden geen rekening met de specifieke fysiologische eisen van specifieke sporttrainingen. Generieke zones kunnen leiden tot ontoereikende trainingsstimuli, verspilde moeite en een verhoogd risico op blessures, en zijn niet geschikt om de ontwikkeling en implementatie van AI-tools voor gepersonaliseerde sporttrainingen te ondersteunen.

Nadelen van 5-zone of minder trainingssystemen:

• Overheersend gebruik van intensiteit: De meeste trainingszonesystemen, met name die welke alleen verwijzen naar de hartslag, houden geen rekening met andere cruciale variabelen zoals duur, rust, trainingsmethoden en dichtheid. Deze variabelen zijn essentieel voor het effectief voorschrijven van oefeningen. Variaties of weglatingen van een van deze variabelen laten de effecten van de trainingsbelasting onbekend. Uitgebreide systemen integreren deze variabelen om een completer en effectiever trainingsregime te bieden.

• Beperkte specificiteit in trainingsaanpassingen: Vereenvoudigde systemen bieden mogelijk niet de specificiteit die nodig is om verschillende spiervezeltypen en metabolische paden effectief aan te pakken. Uitgebreide systemen zoals het 9-zonemodel maken nauwkeurigere trainingsaanpassingen mogelijk door te richten op specifieke energiesystemen en spiervezels.

• Onvoldoende ontwikkeling van aerobe en anaerobe capaciteiten: Een vereenvoudigd systeem ontwikkelt mogelijk niet zowel aerobe als anaerobe capaciteiten. Uitgebreide systemen kunnen beter inspelen op de specifieke behoeften van atleten door gerichte training te bieden voor zowel aerobe als anaerobe energiesystemen.

• Verminderd vermogen om prestaties te optimaliseren: Uitgebreide systemen maken nauwkeurigere controle over trainingsintensiteit en -volume mogelijk, wat leidt tot betere optimalisatie van prestaties. Een vereenvoudigd systeem mist mogelijk de granulariteit die nodig is om training af te stemmen op piekprestaties.

• Potentieel voor overtraining of ondertraining: Zonder de gedetailleerde structuur van een uitgebreid systeem lopen atleten mogelijk een groter risico op overtraining of ondertraining. Gedetailleerde systemen bieden duidelijke richtlijnen voor herstel en intensiteit, waardoor het risico op trainingsfouten wordt verminderd.

• Gebrek aan gedetailleerde monitoring en feedback: Vereenvoudigde systemen bieden mogelijk niet de gedetailleerde monitoring en feedback die nodig zijn om voortgang bij te houden en noodzakelijke aanpassingen te maken. Uitgebreide systemen bieden nauwkeurigere statistieken voor het evalueren van de effectiviteit van trainingen.

• Onvermogen om individuele verschillen aan te pakken: Atleten hebben unieke fysiologische reacties op training. Een uitgebreid systeem kan beter inspelen op individuele verschillen door een breder scala aan trainingsintensiteiten en herstelprotocollen te bieden.

• Gemiste kansen voor specifieke aanpassingen: Uitgebreide systemen kunnen zich richten op specifieke aanpassingen zoals verbetering van de lactaatdrempel, verbetering van de VO2max en ontwikkeling van anaërobe kracht. Vereenvoudigde systemen kunnen deze specifieke aanpassingen missen vanwege een bredere categorisering.

• Verminderde flexibiliteit in trainingsontwerp: Vereenvoudigde systemen kunnen de flexibiliteit beperken bij het ontwerpen van trainingsprogramma's die inspelen op de uiteenlopende eisen van verschillende zwemevenementen en de behoeften van individuele atleten. Uitgebreide systemen bieden meer flexibiliteit bij het op maat maken van trainingsprogramma's.

Om deze problemen aan te pakken, heeft Wise Racer een uitgebreid trainingszonesysteem ontwikkeld dat een dieper begrip van energiesystemen en metabolische paden integreert. Door traditionele trainingszones te herzien, willen we coaches, atleten en fitnessliefhebbers nauwkeurigere en meer geïndividualiseerde trainingsondersteuning bieden. Blijf op de hoogte voor het volgende artikel, waarin we dieper ingaan op de belangrijkste metabolische paden die zwemprestaties aansturen en hoe deze kunnen worden geoptimaliseerd door middel van gerichte training.

Samenvatting

Het begrijpen en beheersen van de energiesystemen en metabolische paden van het lichaam zijn cruciaal voor het optimaliseren van atletische prestaties. Traditionele trainingszones zijn weliswaar fundamenteel, maar missen vaak de specificiteit die nodig is voor sporttraining. Door deze zones te herzien met nauwkeurigere markeringen, wordt een meer gerichte en effectieve training mogelijk. De integratie van AI in training biedt aanzienlijke voordelen, waaronder gepersonaliseerde plannen en realtime feedback, maar is afhankelijk van goed gedefinieerde trainingsmodellen. Het erkennen van de complexiteit van energiesystemen benadrukt de noodzaak van uitgebreide trainingsbenaderingen. Vereenvoudigde systemen kunnen leiden tot suboptimale resultaten, wat de voordelen onderstreept van een genuanceerder, gedetailleerder trainingszonesysteem, zoals dat ontwikkeld door Wise Racer, dat gericht is op het verbeteren van individuele prestaties en het verminderen van trainingsgerelateerde risico's.

We willen graag van u horen!

We horen graag wat u vindt van de concepten die in dit artikel worden besproken. Hoe integreert u een begrip van energiesystemen in uw trainings- of coachingspraktijken? Heeft u geëxperimenteerd met verschillende trainingszonesystemen en welke resultaten heeft u gezien?

Referenties

• 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.