Orientador : Prof. Dr. Sergio Gregório da Silva / Dissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Biológicas, Programa de Pós-Graduaçao em Educaçao Física. Defesa: Curitiba,30/03/2011 / Bibliografia: fls. 98-115 / Área de concentraçao: Exercício e esporte / Resumo: Objetivo: Correlacionar os indicadores fisiológicos e físicos com os aspectos técnicos e o tempo de jogo em atletas de elite de futsal. Métodos: Foram investigados 11 atletas de futsal (24,1 ± 2,4 anos), submetidos a 3 sessões experimentais: 1) avaliação antropométrica seguido de teste incremental na esteira; 2) teste de força isocinética; 3) testes de sprint de 5, 15 e 30 m e capacidade de sprint repetido (CSR). Para análise estatística, foi empregada correlação de Person seguido de regressão linear Stepwise. Teste T pareado foi usado para determinar possíveis diferenças do pico de torque entre os membros inferiores. O valor de p < 0,05 foi considerado como nível de significância estatística. Resultados: Valores de correlações foram reportadas entre as variáveis desarme e FCMax (r= -,740;p<0,01), passe errado e FCMax (r= -,752;p<0,01), passe errado e FCLV (r= -,640;p<0,05), gols e PTCF-nd 60°/s (r= ,64 ;p<0,05), gols e PTCE-nd 60°/s (r= ,638;p<0,05), desarme e sprint de 5 m (r= ,643;p<0,05), gols e sprint de 5 m (r= ,637;p<0,05), sprint de 5 m e PTCF-d 240°/s (r= -,643; p<0,05), sprint de 15 m e PTCF-d 240°/s (r= -,627; p<0,05), sprint de 30 m e PTCE-d 60°/s (r= -,736; p<0,01), PTCE-nd 60°/s (r= -,740; p<0,01) e PTCE-nd 240°/s (r= -,654; p<0,01). A FCMáx predisse 50% do desarme e 51% do passe errado, já a FCLV 32,1% da variação do passe errado. Quando agregadas no mesmo modelo a FCMax e FCLV predisseram 47,1% da variação do passe errado. O PTCF-nd 60°/s e PTCE-nd 60°/s predisseram 35% e 34% do número de gols. Quando agregadas no mesmo modelo, estas variáveis foram capazes de predizer 33% do número de gols. Sprint de 5 m predisse 35% do número de desarmes e 34% do número de gols. O PTCF-d 240°/s predisse 37% do sprint de 5 metros e 32% do sprint de 15 m. O PTCE-d 60°/s, PTCE-nd 60°/s e PTCE-nd 240°/s predisseram 49%, 50% e 36% do sprint de 30 metros. As variáveis PTCE-d 60°/s, PTCE-nd 60°/s e PTCE-nd 240°/s, quando agregadas, predisseram aproximadamente 50% do desempenho do sprint de 30 metros. Conclusão: A relação entre as respostas fisiológicas associadas aos aspectos técnicos deve ser analisada com cautela, pois pode não refletir a realidade quando extrapoladas a prática. Porém a associação, entre os índices técnicos, sprint e força isocinética encontrados no estudo, pode ser considerado uma relação importante quando aplicado prática. / Abstract: Purpose: To correlate physiological and physical indicators with technical aspects and the time of the game of elite futsal players. Methods: Eleven elite futsal playes (24.1 ± 2,4 years) were investigated, underwent three experimental sessions: 1) anthropometric assessment followed by an incremental treadmill test; 2) isokinetic strength test; 3) sprint tests of 5, 15 and 30m and repeated sprint ability (RSA). For statistical analysis, Person correlation followed by a stepwise linear regression. Paired t-test were used to examine possible differences between lower limbs. The p<0.05 was considered as statistical significance level. Results: Significant correlations were reported between disarm and HRMax (r= -,740; p<0,01), wrong pass and HRMax (r= -,752; p<0,01), wrong pass and FCLT (r= -,640 p<0,05), goals and TPCF-nd 60°/s (r= ,643; p<0,05), goals and sprint of 5 m (r= ,638; p<0,05), disarm and sprint of 5 m ( = ,643; p<0,05), goals and sprint of 5 m (r= ,637; p<0,05). sprint of 5 m and TPCF-d 240°/s (r= -,643; p<0,05), sprint of 15 m and TPCF-d 240°/s (r= -,627; p<0,05), and sprint of 30 m and TPCE-d 60°/s (r= -,7 6; p<0,01), TPCE-nd 60°/s (r= -,740; p<0,01), TPCE-nd 240°/s (r= -,654; p<0,01). The HRMax predicted 50% of disarm and 51% of wrong pass, since the FCLT 32,1% of the variation pass wrong. When aggregated in the same model, the HRMax and FCLT predicted 47,1% of the variation wrong pass. The TPCF-nd 60°/s and TPCE-nd 60°/s predicted 35% and 34% of the number goals. When aggregated in the same model, these variables predicted 33% of the number of goals. The TPCFd 240°/s predicted 37% of the sprint 5m and 32% of the sprint 15m. The TPCEd 60°/s, TPCE-nd 60°/s and TPCE-nd 240°/s predicted 49%, 50% and 36% of the sprint 30m. When in the same model predicted about 50% of the performance sprint 30m. Conclusion: The relationship between physiological responses associated with the technical aspects must be viewed with caution, because it can not reflect reality when extrapolated to reality. However, the association between tecnical aspects, sprint and isokinetic strenght found in the study can be considered na important when applied to sports.

Orientador : Sérgio Gregório da Silva / Dissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Biológicas, Programa de Pós-Graduaçao em Educaçao Física. Defesa: Curitiba, 2004 / Inclui bibliografia e anexos / Área de concentraçao: Exercício e esporte