Rannelaitteeseen sisällytetyn harjoitusohjelma-algoritmin vaikutus kestävyysominaisuuksien kehittymiseen

Abstract

Kestävyysharjoittelulla tähdätään kestävyysominaisuuksien parantamiseen hetkittäisellä elimistön ylikuormittamisen ja siitä palautumisen avulla. Useasti toistetun kuormituksen avulla elimistö oppii toimimaan kuormitustilanteessa tehokkaammin kuin ennen. Kestävyysharjoittelua on perinteisesti ohjelmoitu valmentajan, urheilijan itsensä tai jonkun muun ulkopuolisen tahon toimesta. Nykyään rannelaitteissa, jotka mittaavat käyttäjästään erilaisia muuttujia on myös erilaisia valmennusohjelmia. Näiden vaikutuksista kestävyysominaisuuksien kehittymiseen ei kuitenkaan ole paljoa tutkimusnäyttöä. Työn tarkoitus on selvittää Garmin rannelaitteista löytyvän Daily Suggested Workout (DSW)-harjoitusohjelma-algoritmin mukaisen kestävyysharjoittelun vaikutuksia kestävyysominaisuuksien kehittymiseen.

Tutkimus koostui 10 viikon harjoitusinterventiosta, joka suoritettiin juosten sekä sitä edeltäneestä ja seuranneesta laboratoriomittauskäynnistä, joissa mitattiin kehonkoostumus sekä suoritettiin suora maksimaalinen hapenottokyvyn testi juosten. Testistä määritettiin tutkittavien maksimaalinen hapenottokyky (VO2max), laktaattikynnykset (aerobinen kynnys ja anaerobinen kynnys) sekä juoksun taloudellisuus 10 km/h vauhdilla. Tutkimukseen rekrytoitiin 18 tutkittavaa, joista lopullisen otannan kriteerit täyttivät 8 tutkittavaa. Tutkittavien 10 viikon harjoitusintervention ohjelmoinnista vastasi Daily Suggested Workout -harjoitusohjelma-algoritmi. DSW ohjeisti eri taustamuuttujien avulla tutkittaville eri intensiteetin kestävyysharjoituksia tai lepoa.

Tutkittavien maksimaalinen hapenottokyky parani harjoitusintervention myötä kehonpainoon suhteutettuna (5,3 %, p=0.090) ja absoluuttisena arvona (2,9 %, p=0.096). Aerobinen kynnys parani 3,4 % (p=0.086) ja anaerobinen kynnys parani 6,1 % (p=0.062). Juoksun taloudellisuuden puolestaan havaittiin heikentyneen harjoitusintervention myötä 2,1 % (p=0.100). Muutokset eivät olleet tilastollisesti merkitseviä (p≤0.05).

Daily Suggested Workout -harjoitusohjelma-algoritmin mukaisen juoksuharjoittelun havaittiin parantavan käyttäjänsä maksimaalista hapenottokykyä sekä laktaattikynnystasoja. Vaikka tulokset eivät olleetkaan tilastollisesti merkitseviä, voivat ne olla tutkittavalle itselleen merkittäviä parannuksia kestävyyssuorituskyvyssä. Tutkimus toteutettiin ilman varsinaista kontrolliryhmää, joten näiden ominaisuuksien parantuminen juuri DSW:n mukaisen harjoittelun seurauksena jää vielä hieman epäselväksi. Tämän tutkimuksen perusteella voidaan kuitenkin todeta, että algoritmipohjainen kestävyysharjoittelu kehittää käyttäjänsä kestävyysominaisuuksia.

Endurance training aims to improve aerobic capacity by overloading the body and recovering from that overload. With repeated loads, the body learns to work more efficiently. Endurance training has traditionally been programmed by a coach, the athlete themselves or by someone else. These days, heart rate monitors, which measure several different variables from their user, have different kinds of training program features integrated into their user interface. However, there is little knowledge about how these affect the development of aerobic capacity.

This study consisted of a 10-week running intervention that included pre- and post -testing. Pre and post testing included measuring body composition as well as performing a maximal oxygen uptake (VO2max) test on a treadmill. The treadmill test determined maximal oxygen uptake capacity, lactate thresholds (aerobic threshold and anaerobic threshold), and running economy at the speed of 10 km/h. The 10-week training intervention was programmed by the Daily Suggested Workout (DSW) Training feature. DSW used different background variables to guide subjects (n=8) to perform different intensities of endurance exercises or to take rest days.

The maximum oxygen uptake capacity relative to body weight of subjects improved during the exercise intervention (5.3 %, p=0.090). Also, absolute VO2max values improved (2.9%, p=0.096). The aerobic threshold improved by 3.4% (p=0.086) and the anaerobic threshold improved by 6.1% (p=0.062). Running economy decreased by 2.1% (p=0.100). These changes were not statistically significant (p≤0.05).

The endurance training by the DSW feature was found to improve the maximum oxygen uptake capacity and lactate threshold levels of the subjects. The study did not include a proper control group, so it is unclear if these improvements are result of training by DSW feature. However, based on this study, it can be concluded that algorithm-based endurance training can develop the aerobic capacity of the user.