Avdekke vitenskapen bak effektive treningssoner

Å oppnå topp ytelse i sport handler ikke bare om hardt arbeid, dedikasjon og effektiv teknikk – det handler også om å mestre kroppens energisystemer og metabolske veier. Ved å forstå disse komplekse prosessene kan idrettsutøvere og trenere optimalisere treningsregimene og forbedre ytelsen betydelig. I denne artikkelen avmystifiserer vi disse essensielle konseptene og forklarer hvordan de påvirker treningsplanlegging og sonedesign.

I vår forrige artikkel, "Swimming Training Zones: Advancing Intensity Prescription - The Need for Better Tools," fremhevet vi viktigheten av personlig intensitetsresept. Mens nye teknologier som AI tilbyr et stort potensial, kan de ikke løse alle problemene innen sportstrening på egen hånd. Bare å mate AI med vitenskapelige artikler og data er ikke nok. AI kan ikke evaluere og integrere alle de nyanserte sportsteoriene effektivt ennå. Derfor er det avgjørende å først avgrense våre konseptuelle modeller, for eksempel treningssoner, for å gi et solid grunnlag som AI kan bygge mer presise og effektive treningsstrategier på.

Behovet for å revidere treningssoner

Treningssoner er spesifikke intervaller for treningsintensitet designet for å veilede og optimalisere atletisk trening. Definert av fysiologiske markører som hjertefrekvens (HR), laktatkonsentrasjon, opplevd anstrengelse og prosentandeler av VO2 max, målretter hver sone seg mot spesifikke fysiologiske tilpasninger og tilsvarer ulike nivåer av innsats. Disse sonene er basert på treningsfysiologisk forskning, og fremhever hvordan kroppen reagerer på varierende treningsintensitet. Over tid har konseptet med treningssoner utviklet seg, påvirket av idrettsvitenskap, medisin og coaching. Viktige fysiologiske markører som laktatterskel, VO2 maks og hjertefrekvensvariasjoner har vært medvirkende til å definere disse sonene, siden de fremkaller distinkte fysiologiske responser og tilpasninger ved forskjellige treningsintensiteter.

Mens treningssoner er grunnleggende for å strukturere og evaluere effektive treningsprogrammer, dekker mange eksisterende systemer ikke de unike behovene til svømmere. Generiske treningssoner, spesielt de med fem eller færre soner eller de som utelukkende er basert på pulsdata, mangler ofte presisjonen som kreves for optimal ytelsesforbedring. Treningssoner er avgjørende av flere grunner:

• Spesifisitet: De gjør det mulig for idrettsutøvere å målrette mot spesifikke energisystemer og muskelfibre, noe som fører til mer effektive treningstilpasninger.

• Optimalisering: Trening med passende intensitet hjelper idrettsutøvere med å optimalisere ytelsen og unngå overtrening eller undertrening.

• Overvåking: Treningssoner gir et rammeverk for overvåking og justering av treningsintensitet, og sikrer at idrettsutøvere trener på riktig nivå for å nå målene sine.

• Restitusjon: De hjelper til med å planlegge restitusjonsøkter, avgjørende for å forebygge skader og fremme langsiktig atletisk utvikling.

• Individualisering: Treningssoner kan skreddersys til individuelle idrettsutøvere basert på deres unike fysiologiske responser, noe som gjør treningen mer personlig og effektiv.

Omfattende treningssonesystemer kan forbedre utviklingen og implementeringen av AI-verktøy for sportstrening betydelig på følgende måter:

• Datadrevet innsikt: AI-verktøy kan analysere store mengder data fra treningsøkter, og gir innsikt i hvordan idrettsutøvere reagerer på ulike treningssoner. Dette hjelper til med å finjustere treningsprogrammer for optimal ytelse.

• Personliggjøring: AI kan bruke data fra omfattende treningssonesystemer for å lage personlige treningsplaner som imøtekommer de unike fysiologiske responsene til individuelle idrettsutøvere.

• Overvåking og tilbakemelding: AI-verktøy kan kontinuerlig overvåke treningsintensitet og -volum, og gir tilbakemeldinger i sanntid til idrettsutøvere og trenere. Dette sikrer at idrettsutøvere trener med riktig intensitet og gjør nødvendige justeringer.

• Forebygging av skader: Ved å analysere data om treningsbelastning og restitusjon, kan AI-verktøy identifisere mønstre som kan føre til overtrening og skader, noe som muliggjør proaktive justeringer av treningsprogrammer.

• Ytelsesoptimalisering: AI kan bruke data fra omfattende treningssonesystemer for å identifisere de mest effektive treningsstrategiene for å forbedre ytelsen, inkludert optimalisering av balansen mellom ulike treningssoner for å oppnå spesifikke mål.

• Tilpasning: AI-verktøy kan raskt tilpasse seg endringer i en idrettsutøvers tilstand eller ytelse, og gir dynamiske justeringer av treningsprogrammene for å sikre at trening forblir effektiv og relevant.

Ved å revidere og utvide treningssonesystemer kan vi utnytte AI-verktøy for å lage mer presise, individualiserte og effektive treningsprogrammer som forbedrer atletisk ytelse og fremmer langsiktig utvikling.

Training Zones Foundations

Å forstå samspillet mellom energisystemer er avgjørende for å utvikle effektive sportstrenings- og treningsprogrammer. Tradisjonelt har resyntesen av ATP – den primære energivalutaen i muskler – blitt tilskrevet tre integrerte systemer: ATP-PCr-systemet, anaerob glykolyse og det aerobe systemet. Nyere forskning fremhever imidlertid kompleksiteten og overlappingen av disse systemene under trening, og utfordrer dette forenklede synet.

ATP-PCr-systemet gir umiddelbar energi for korte, høyintensive anstrengelser, men blir raskt oppbrukt. Etter hvert som treningen fortsetter, blir anaerob glykolyse den dominerende kilden til ATP, noe som fører til laktatakkumulering. I motsetning til den utdaterte forestillingen om at det aerobe systemet først blir aktuelt ved langvarig trening, begynner det å bidra til energiproduksjon mye tidligere og betydelig mer enn tidligere antatt. Dette tidlige engasjementet av det aerobe systemet bidrar til å opprettholde høyintensiv innsats og forsinker tretthet.

Forskning av Swanwick og Matthews (2018) og Gastin (2001) understreker at all fysisk aktivitet aktiverer hvert energisystem i ulik grad basert på intensiteten og varigheten av treningen. Denne interaksjonen sikrer en kontinuerlig tilførsel av ATP og fremhever viktigheten av å trene alle energisystemer for å optimalisere ytelsen. For eksempel, under høyintensiv trening som varer 60-120 sekunder, er det betydelig involvering av både anaerobe og aerobe veier, noe som viser at maksimalt oksygenopptak (VO2max) kan oppnås selv ved tradisjonelle anaerobe aktiviteter.

Ved å anerkjenne det dynamiske samspillet mellom energisystemer, kan trenere og idrettsutøvere designe treningsprogrammer som retter seg mot spesifikke metabolske veier, noe som fører til mer effektive tilpasninger og forbedret ytelse. Denne omfattende forståelsen understreker begrensningene til den tradisjonelle 5-soners hjertefrekvensmodellen, som forenkler energibidrag og mangler spesifisiteten som trengs for konkurransedyktig trening. Ved å ta i bruk en mer nyansert tilnærming, for eksempel et detaljert flersonesystem, kan man bedre møte de unike energikravene til forskjellige idretter og optimalisere atletisk utvikling.

Prosentvis bidrag fra hvert energisystem til den totale energiforsyningen under all-out trening, basert på data fra Swanwick & Matthews (2018).

Hvorfor ikke bruke eksisterende treningssoner?

Eksisterende treningssonesystemer mangler ofte spesifisiteten og tilpasningsevnen som kreves for omfattende opplæring. De fleste av dem er designet med generell kondisjon i tankene og tar ikke hensyn til de distinkte fysiologiske kravene til spesifikk sportstrening. Generiske soner kan føre til utilstrekkelig treningsstimuli, bortkastet innsats og økt risiko for skade, og er ikke egnet til å støtte utvikling og implementering av AI-verktøy for personlig sportstrening.

Ulemper med 5-sone eller færre treningssystemer:

• Overveiende bruk av intensitet: De fleste treningssonesystemer, spesielt de som kun refererer til hjertefrekvens, tar ikke hensyn til andre avgjørende variabler som varighet, hvile, treningsmetoder og tetthet. Disse variablene er avgjørende for å foreskrive trening effektivt. Variasjoner eller utelatelser av noen av disse variablene gjør treningsbelastningseffektene ukjente. Omfattende systemer integrerer disse variablene for å gi et mer komplett og effektivt treningsopplegg.

• Begrenset spesifisitet i treningstilpasninger: Forenklede systemer gir kanskje ikke spesifisiteten som trengs for å målrette mot ulike muskelfibertyper og metabolske veier effektivt. Omfattende systemer som 9-sonemodellen tillater mer presise treningstilpasninger ved å målrette mot spesifikke energisystemer og muskelfibre.

• Utilstrekkelig utvikling av aerob og anaerob kapasitet: Et forenklet system kan ikke utvikle både aerob og anaerob kapasitet tilstrekkelig. Omfattende systemer kan bedre møte de spesifikke behovene til idrettsutøvere ved å tilby målrettet trening for både aerobe og anaerobe energisystemer.

• Redusert evne til å optimalisere ytelsen: Omfattende systemer gir mer presis kontroll over treningsintensitet og volum, noe som fører til bedre optimalisering av ytelsen. Et forenklet system kan mangle granulariteten som trengs for å finjustere treningen for topp ytelse.

• Potensial for overtrening eller undertrening: Uten den detaljerte strukturen til et omfattende system, kan idrettsutøvere ha en høyere risiko for overtrening eller undertrening. Detaljerte systemer gir klare retningslinjer for restitusjon og intensitet, og reduserer risikoen for treningsfeil.

• Mangel på detaljert overvåking og tilbakemelding: Forenklede systemer gir kanskje ikke den detaljerte overvåkingen og tilbakemeldingen som trengs for å spore fremdriften og foreta nødvendige justeringer. Omfattende systemer tilbyr mer presise beregninger for å evaluere treningseffektiviteten.

• Manglende evne til å håndtere individuelle forskjeller: Idrettsutøvere har unike fysiologiske responser på trening. Et omfattende system kan bedre imøtekomme individuelle forskjeller ved å tilby et bredere spekter av treningsintensiteter og restitusjonsprotokoller.

• Glippede muligheter for spesifikke tilpasninger: Omfattende systemer kan målrette mot spesifikke tilpasninger som forbedring av laktatterskel, VO2max-forbedring og anaerob kraftutvikling. Forenklede systemer kan gå glipp av disse spesifikke tilpasningene på grunn av bredere kategorisering.

• Redusert fleksibilitet i treningsdesign: Forenklede systemer kan begrense fleksibiliteten ved utforming av treningsprogrammer som dekker de varierte kravene til ulike svømmebegivenheter og individuelle idrettsutøvers behov. Omfattende systemer gir mer fleksibilitet når det gjelder å skreddersy treningsprogrammer.

For å løse disse problemene utviklet Wise Racer et omfattende treningssonesystem som integrerer en dypere forståelse av energisystemer og metabolske veier. Ved å revidere tradisjonelle treningssoner, tar vi sikte på å gi mer presis og individualisert treningsstøtte til trenere, idrettsutøvere og treningsentusiaster. Følg med for neste artikkel, der vi vil fordype oss i de viktigste metabolske banene som driver svømmeprestasjonen og hvordan de kan optimaliseres gjennom målrettet trening.

Sammendrag

Å forstå og mestre kroppens energisystemer og metabolske veier er avgjørende for å optimalisere atletisk ytelse. Tradisjonelle treningssoner, selv om de er grunnleggende, mangler ofte spesifisiteten som kreves for sportstrening. Å revidere disse sonene for å inkludere mer presise markører, muliggjør mer målrettet og effektiv trening. Integreringen av AI i trening gir betydelige fordeler, inkludert personlige planer og tilbakemeldinger i sanntid, men er avhengig av veldefinerte treningsmodeller. Å erkjenne kompleksiteten til energisystemer fremhever behovet for omfattende opplæringstilnærminger. Forenklede systemer kan føre til suboptimale resultater, og understreker fordelene med et mer nyansert, detaljert treningssonesystem, som det utviklet av Wise Racer, som har som mål å forbedre individuell ytelse og redusere treningsrelaterte risikoer.

Vi ønsker å høre fra deg!

Vi vil gjerne høre dine tanker om konseptene som diskuteres i denne artikkelen. Hvordan inkorporerer du en forståelse av energisystemer i trenings- eller coachingspraksisen din? Har du eksperimentert med ulike treningssonesystemer, og hvilke resultater har du sett?

Referanser

• 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.