Contabilidade compartilhando pesquisas e idéias sobre a variabilidade da freqüência cardíaca no esporte e na saúde. data de aprovação do bitcoin etf

Frequência cardíaca variabilidade (VFC) é um marcador fisiológico de adaptação ao treinamento entre atletas. No entanto, a interpretação da VFC é desafiadora quando avaliada isoladamente devido à sua sensibilidade a vários fatores relacionados ao treinamento e a fatores não relacionados ao treinamento. O objetivo deste estudo foi determinar a associação entre as medidas de recuperação do auto-relato do atleta (ASRM) e a VFC ao longo de um período de treinamento preparatório. O logaritmo natural ultra-curto da raiz quadrada média das diferenças sucessivas (LnRMSSD) e as classificações subjetivas de qualidade do sono, fadiga, dor muscular, estresse e humor foram adquiridos diariamente durante 4 semanas entre nadadores de divisão 1 (n = 17 homens) . ASRM foram convertidos em escores z e classificados como média (escore z −0,5–0,5), melhor que a média (escore ‐ z > 0,5) ou pior que a média (z-score < −0,5).


Modelos lineares mistos foram utilizados para avaliar as diferenças no LnRMSSD com base nas classificações de ASRM. LnRMSSD foi maior (p < 0,05) quando a qualidade do sono percebida, fadiga, estresse e humor foram melhores que a média versus piores que a média. As correlações intra-sujeito revelaram que 15 dos 17 sujeitos demonstraram pelo menos uma relação (p < 0,05) entre as variáveis ​​LnRMSSD e ASRM. Mudanças na VFC podem ser o resultado de fatores não relacionados ao treinamento e, portanto, os profissionais são encorajados a incluir medidas subjetivas para facilitar intervenções direcionadas para apoiar adaptações de treinamento.

Este estudo de caso comparou os efeitos de dois campos de treinamento usando planejamento flexível (FP) versus planejamento inflexível (IP) a 3.860 m de altitude nas respostas fisiológicas e de desempenho de um atleta de cadeira de rodas de maratona de elite com doença de Charcot-Marie-Tooth (CMT). Durante o IP, o atleta completou as sessões de treinamento pré-planejadas. Durante o PF, o treinamento foi ajustado com base em medições frequência cardíaca variabilidade (VFC) com sessões específicas sendo realizadas quando um valor de referência da VFC foi atingido. As fases do acampamento foram linha de base em normóxia (BN), linha de base em hipóxia (BH), treinamento específico semanas 1-4 (W1, W2, W3, W4) e pós-acampamento (pós). As medidas de resultado incluíram a raiz quadrada média das diferenças sucessivas do intervalo R-R (rMSSD), frequência cardíaca (HRrest), saturação de oxigênio (SO2), pressão arterial diastólica e pressão arterial sistólica, potência e teste de 3.000m. Um maior comprometimento do rMSSD normalizado (BN) foi mostrado em PI durante a BH (57,30 ± 2,38% vs. 72,94 ± 11,59%, p = 0,004), W2 (63,99 ± 10,32% vs. 81,65 ± 8,87%, p = 0,005), e W4 (46,11 ± 8,61% vs. 59,35 ± 6,81%, p = 0,008). No Post, apenas em FP foi restaurada a rMSSD (104,47 ± 35,80%). Mudanças relativas foram mostradas na saída de potência (+3 W em IP vs. +6 W em FP) e 3.000-m em teste (-7s em IP vs. -16s em FP). Este estudo de caso demonstrou que o FP resultou em menos supressão e restauração mais rápida de rMSSD e mudanças mais positivas no desempenho do que IP em um maratonista de cadeira de rodas de elite com CMT

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Uma abordagem de modelagem de sistemas pode ser usada para descrever e otimizar respostas a estímulos de treinamento dentro de indivíduos. No entanto, a exigência de testes regulares de desempenho máximo impediu a implementação generalizada de tais abordagens de modelagem em ambientes de equipe esportiva. Frequência cardíaca variabilidade (VFC) pode ser usada para medir a adaptação de um atleta à carga de treinamento, sem interromper o processo de treinamento. Como tal, o objetivo do presente estudo foi avaliar se as respostas crônicas da VFC, como um marcador representativo da adaptação do treinamento, poderiam ser previstas a partir das cargas de treinamento realizadas pelos jogadores de elite do Rugby Sevens. Oito jogadores masculinos internacionais foram acompanhados prospectivamente durante um período de pré-temporada de oito semanas, com cargas de HRV e treinamento (sessão-RPE [sRPE] e distância de alta velocidade [HSD]) registradas diariamente. O modelo de Banister foi usado para estimar as respostas crônicas da VFC mediadas pelo vago às cargas de treinamento durante as primeiras quatro semanas (conjunto de dados de ajuste); essas estimativas foram então usadas para prever respostas crônicas da VFC no período subsequente de quatro semanas (conjunto de dados de validação). Ao longo do conjunto de dados de ajuste, foram observadas altas correlações entre a VFC modelada e registrada para ambas as medidas sRPE (r = 0,66 ± 0,32) e HSD (r = 0,69 ± 0,12). Em todo o conjunto de dados de validação sRPE, sete dos oito atletas preencheram o critério de validade (erro típico 0,30), em comparação com um atleta no conjunto de dados de validação do HSD. Os dados de validação do sRPE produziram provavelmente valores de viés médios mais baixos e, provavelmente, maiores correlações de Pearson, em comparação com o conjunto de dados de validação do HSD. Esses dados sugerem que uma abordagem da teoria de sistemas pode ser usada para modelar com precisão as respostas crônicas da VFC a cargas internas de treinamento dentro de jogadores de elite do Rugby Sevens, o que pode ser útil para otimizar o processo de treinamento em uma base individual.

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Ao revisar esses documentos, ele me levou a reconsiderar o que todos utilizamos como período de critério. Meus colegas e eu publicamos 5 artigos usando uma amostra R-R de 5 min precedida por um período de ‘estabilização’ de 5 min (10 min de duração total) como critério (como outros grupos), o que está de acordo com os procedimentos tradicionais. Mas acho que não conseguimos abordar uma limitação importante desses procedimentos …

A questão é que os “procedimentos tradicionais” não foram concebidos com o propósito de estabelecer especificamente o LnRMSSD (ao contrário, eles precisavam acomodar a análise espectral), nem foram projetados para refletir a fadiga e a adaptação aos programas de treinamento. Portanto, para estes propósitos específicos, pode-se argumentar que os procedimentos tradicionais podem não ser tão relevantes, ou pelo menos, questionar se o período de 5-10 min após a estabilização de 0-5 min é de fato um critério dentro neste contexto.

• Deveríamos ser tão céticos com as gravações de “critérios” quanto com gravações de 60 s? Como sabemos se um é melhor que o outro no contexto do monitoramento de atletas? Agora, há numerosos estudos de diferentes grupos que mostram a utilidade de medidas de 60 s para refletir respostas de treinamento, associação com condicionamento físico etc.

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• Talvez a pergunta não deva ser sobre a duração ideal da gravação, mas sim qual é o procedimento mais curto e conveniente que ainda oferece informações significativas sobre o status do treinamento? Não acho que um atleta ou treinador se importe se o seu HRV de 60 s não for o mesmo que o critério, se ainda estiver fornecendo informações úteis.

• Pesquisas futuras devem tentar determinar quais são as melhores maneiras de realizar uma medida de HRV de ~ 60 segundos para limitar o ruído de fatores de confusão? Como podemos melhorar a validade e confiabilidade das medidas de 60 segundos? Quanto tempo de ingestão de alimentos / líquidos devemos esperar? Podemos obter isso com o PPG, em vez de usar as tiras de RH? Qual é a melhor posição para medir? etc.

Apesar de ter que suportar um rigoroso cronograma de treinamento na temporada, a pesquisa avaliando os marcadores de status de recuperação fisiológica diária entre os jogadores de futebol americano é limitada. O objetivo deste estudo foi determinar se a recuperação da atividade autonômica cardíaca para os valores de repouso ocorre entre sessões de treinamento consecutivas durante a temporada entre jogadores de futebol universitário. Os sujeitos (n = 29) foram divididos em grupos com base na posição: receptores e costas defensivas (SKILL, n = 10); running backs, linebackers e tight-ends (MID-SKILL, n = 11) e linemen (LINEMEN, n = 8). Em repouso frequência cardíaca (RHR) e o logaritmo natural do quadrado da raiz das diferenças sucessivas multiplicadas por vinte (LnRMSSD) foram adquiridos em repouso na posição sentada antes das sessões de treinos de terça e quarta e repetidos durante três semanas durante o primeiro mês da temporada competitiva . A interação posição x tempo foi observada para LnRMSSD (p = 0,04), mas não para RHR (p = 0,33). Não foram observadas diferenças no LnRMSSD entre os dias para SKILL (Terça-feira = 82,8 ± 9,3, quarta-feira = 81,9 ± 8,7, p > 0,05). Pequenas reduções no LnRMSSD foram observadas para MID-SKILL (terça-feira = 79,2 ± 9,4, quarta-feira = 76,2 ± 9,5, p < 0,05) e LINEMEN (terça-feira = 79,4 ± 10,5, quarta-feira = 74,5 ± 11,5, p < 0,05). As variações médias individuais no LnRMSSD de terça a quarta foram relacionadas ao PlayerLoad (r = 0,46, p = 0,02) e massa corporal (r = -0,39, p = 0,04). A atividade cardíaca-parassimpática não retornou aos valores de repouso para LINEMEN ou MID-SKILL antes da próxima sessão de treinamento. Reduções maiores no LnRMSSD tendem a ocorrer em jogadores com maior massa corporal, apesar de terem realizado cargas de trabalho menores, embora tenha sido observada alguma variabilidade individual. Essas descobertas podem ter implicações sobre como os treinadores e a equipe de suporte abordam as intervenções de treinamento e recuperação para os jogadores, demonstrando uma recuperação cardiovascular inadequada entre as sessões.

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