Forschungsstudie
Im Rahmen meiner Abschlussarbeit meines Magisterstudiums “Sportwissenschaft” am Institut für Sportwissenschaft an der TU Darmstadt nutze ich die Teilnahme an “The Andes Trail” zur Durchführung einer Langzeitstudie zum Übertraining.
Untersuchung psychophysischer Beanspruchungseffekte mehrtägiger Ausdauerbelastungen.
Ziel der Magisterarbeit ist die Untersuchung psychophysischer
Beanspruchungseffekte mehrtägiger Ausdauerbelastungen.
Durchgeführt wird die Studie während dem 132 Tage dauernden
Mountainbikerennen „The Andes Trail“, bei welchem an 107 Etappen insgesamt
11.000 km zurückgelegt werden.
Zum einen werden Belastungswerte (Dauer, Distanz, Höhe, Höhenmeter) jeden
Tages dokumentiert, zum anderen wird die Beanspruchung (physisch, psychisch) der
Probanden erfasst.
Die Dokumentation der Belastungswerte wird mit einem Herzfrequenzmessgerät
(Typ Polar CS600X) der Firma Polar Electro Oy durchgeführt.
Als physischer Beanspruchungsparameter wird für die Dauer der Belastung die
Herzfrequenz (HF) aufgezeichnet (ebenfalls mit dem Modell Polar CS600X,
Speicherintervall: 1s). Als psychische Beanspruchungsparameter werden Werte mit
dem Fragebogen „Brief Assessment of Mood“ (BAM; ursprüngliche Bezeichnung:
ISP: “Incredible Short POMS“) (vgl. Bourgeois et al., im Druck) und eines
modifizierten RPE-Wertes (Rate of Perceived Exertion) (vgl. Foster et al., 1997;
1998) erhoben.
Mit Hilfe des „Profile of Mood States“ (POMS) werden in der psychologischen
Diagnostik mentaler Zustände (vgl. McNair et al., 1992) die Skalen depression
(Depression), tension (Spannung), anger (Reizbarkeit), fatigue (Müdigkeit), confusion
(Verwirrung) und vigor (Tatkraft) gemessen. Der POMS berücksichtigt dabei die
Stimmungen der zurückliegenden Woche und kann durch wiederholte Nutzung
Änderungen der Stimmungslage zeigen. Daraus lassen sich Rückschlüsse auf das
Erholungs-Belastungs-Empfinden ziehen, so dass der POMS auch in der
Übertrainingsdiagnostik verwendet wird (vgl. Verde et al., 1992; Armstrong et al.,
2002; O’Conner, 2007; Vernacchia, 2007).
Als Instrument zur täglichen Erfassung der Befindlichkeit wird anstelle des POMS der
BAM verwendet, welcher mit sechs Items (je ein Item pro Skala) eine sehr
zeitökonomische Alternative zu den gängigen POMS-Versionen darstellt. In einer
Studie von Bourgeois et al. (im Druck) wird der BAM aufgrund seiner – im Verhältnis
zur Anzahl der Items – hohen Reliabilität gegenüber der Standardversion des POMS,
als sinnvoll anwendbar erachtet, wo eine längere Version als weniger praktikabel
angesehen werden müsste.
Eine Berechnungsmethode, die Belastungs- und Beanspruchungswerte verbindet,
findet sich bei Foster et al. (1997; 1998). Im Zusammenhang mit der hinsichtlich der
Entstehung von Übertraining formulierten Monotonie-Hypothese wurde eine Formel
entwickelt, mit welcher sich ein Monotoniewert für eine Trainingswoche errechnen
lässt. Ausgangswerte der Berechnungen sind dabei immer die Trainingsdauer in
Minuten und ein leicht modifizierter RPE-Wert (zehnstufige Skala) nach Borg. Das
Produkt aus Trainingsdauer und RPE-Wert ergibt die Trainingslast (engl.:
training load). Die Monotonie errechnet sich als Quotient aus der mittleren
Trainingslast pro Tag (engl.: mean daily load) und der Standardabweichung
dieser mittleren täglichen Trainingslast (engl.: daily standard deviation of load).
Als weiterer Wert wird die Beanspruchung (engl.: strain) als Produkt von
wöchentlicher Trainingslast und Monotonie gebildet, da davon ausgegangen
wird, dass niedrige wöchentliche Trainingslasten untypisch für das Entstehen
eines Übertrainings-Syndroms sind (vgl. Foster et al., 1997, S. 181ff; 1998; Vogel, 2001, S. 158). So konnten „Zusammenhänge zwischen niedrigem ,strain’ mit
geringer Monotonie und einer erfolgreichen Wettkampfsaison bzw. zwischen hohem
,strain’ und Krankheiten“ dargestellt werden (Vogel, 2001, S. 158).
Als abhängige Variable wird die Herzfrequenzvariabilität (HRV) betrachtet. Die
Veränderung der HRV kann Aufschluss über den Einfluss der verschiedenen
Anteile des vegetativen Nervensystems geben, welche sich für die Regulierung des
Herzrhythmus verantwortlich zeigen. Es wird angenommen, dass durch
monotone Beanspruchung, im Sinne der Monotonie-Hypothese von Foster et al.,
und einem ggf. daraus resultierenden Übertraining das Gleichgewicht der
antagonistisch arbeitenden Anteile Sympathikus und Parasympathikus gestört
wird (vgl. Berbalk et al., 2001; Löllgen, 1999; Hoos, 2006). Hiermit soll überprüft
werden, inwieweit sich die HRV als Marker für die Übertrainingsdiagnostik eignen
könnte.
Datenerhebung:
Stichprobe
In der Untersuchung sollen 3 Radsportler anhand einer Längsschnittstudie
untersucht werden. Die Auswahl der Probanden erfolgt nach Möglichkeit aufgrund
ähnlicher Leistungsfähigkeit um eine möglichst homogene Gruppe von
Versuchspersonen zu haben. Berücksichtigt werden dabei das Alter und die
durchschnittliche Trainingskilometer/Jahr.
Versuchsplan und Intervention
1. Zu Beginn der Studie:
a. Erfassung der anthropometrischen Daten der Probanden sowie
Durchführung eines OwnIndex-Fitnesstests mit einem HF-Gerät der
Firma Polar Electro Oy b. Überprüfung der Erwartungen und der Vorbereitung der einzelnen
Probanden in einem qualitativen Interview (sportlicher Lebenslauf,
Vorbereitung, Erwartungen, Ängste)
2. Täglich:
a. morgendliche 5-minütige Ruhemessung der HRV (Aufzeichnung aller
einzelnen RR-Intervalle in Millisekunden);
b. morgendliche Erfassung der Befindlichkeit mit dem BAM-Fragebogen;
c. Erfassung der Beanspruchung mittels der HF und durch individuelle
Einschätzung (mod. RPE-Wert)
d. Dokumentation der Belastungswerte der jeweiligen Etappe
3. Zum Abschluss der Studie:
a. Überprüfung der Erfüllung der Erwartungen der Probanden sowie der
aufgetretenen Probleme während der Studie in einem qualitativen
Interview (Schwierigkeiten des Rennens, Probleme bei der Studie,
Erfüllung der Erwartungen)
b. Erfassung der anthropometrischen Daten der Probanden sowie
Durchführung eines OwnIndex-Fitnesstests mit einem HF-Gerät der
Firma Polar Electro Oy
Variablen
• Die abhängige Variable ist:
o HRV
• Die unabhängigen Variable sind:
o Belastungsindikatoren
o Psychische Beanspruchungsparameter (RPE, BAM)
o Physischer Beanspruchungsparameter (HF)
o Monotonie-Wert nach Foster
Hypothesen
- Je höher die Belastungswerte, desto größer der Einfluss auf die HRV-Parameter
- Es gibt einen Zusammenhang zwischen der physischen Beanspruchung und den
HRV-Parametern
- Es gibt einen Zusammenhang zwischen den Parametern der psychischen
Beanspruchung und den HRV-Parametern
- Je größer die Belastung, desto höher die Werte der physischen Beanspruchung
- Je größer die Belastung, desto höher die Werte der psychischen Beanspruchung
- Es gibt keinen signifikanten Zusammenhang zwischen den Parametern der
physischen und der psychischen Beanspruchung
- Je größer das Maß der Trainingsmonotonie ist, desto schlechter entwickeln sich
die Werte der HRV-Parameter
- Die Berechnung der Trainingmonotonie anhand der HF-Daten unterscheidet sich
nicht von der Berechnung anhand der RPE-Werte
Datenanalyse:
Die Messungen der HRV-Daten werden mit Hilfe der Software Polar ProTrainer 5
ausgewertet. Die integrierte Auswertung berücksichtigt sowohl Zeitbereichs- als auch
Frequenzanalysen.
Die erhobenen Daten werden als Zeitreihen dargestellt und können so eine
Abbildung der psychophysischen Beanspruchungseffekte als Verlauf über die Zeit
darstellen. Die Auswertung der Zeitreihen mittels des Aroma-Modells soll Aufschluss
darüber geben, inwieweit der Zeitreihe ein bestimmter stochastischer Prozess
zugrunde liegt. Hierbei interessieren in erster Linie die Kenngrößen Autokorrelation,
partielle Autokorrelation sowie autoregressive Prozesse (vgl. Lames, 1994; Wilhelm,
1999).
Neben der Untersuchung auf Muster und Periodizitäten innerhalb eines Parameters
soll der Zusammenhang zwischen den verschiedenen Parametern (HRV-Parameter,
Belastung, physische Beanspruchung, psychische Beanspruchung, Monotonie nach
Foster et al.) untersucht werden
Die Datenanalyse soll mit der Software SPSS für Windows vorgenommen werden.
Die Berechnung der Monotonie erfolgt anhand der Formel von Foster und Lehmann
(vgl. Foster et al., 1997) mit Hilfe des Tabellenkalkulationsprogramms Microsoft
Excel.
Literaturauswahl:
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2.3/ovidweb.cgi?&S=OPDDFPDGOEDDCJKENCELMAJLBBFPAA00&Link+
Set=S.sh.15.16.20.41|23|sl_10
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