Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-06T19:29:45Z No. of bitstreams: 1 danielgustavoschimitzdefreitas.pdf: 1309773 bytes, checksum: e5ade848d669bd4b8171d58d8a3b0a0c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-07T16:11:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 danielgustavoschimitzdefreitas.pdf: 1309773 bytes, checksum: e5ade848d669bd4b8171d58d8a3b0a0c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-07T16:11:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 danielgustavoschimitzdefreitas.pdf: 1309773 bytes, checksum: e5ade848d669bd4b8171d58d8a3b0a0c (MD5) Previous issue date: 2009-03-23 / Introdução: o jogo de futebol exige dos jogadores uma grande capacidade física. Assim, faz-se necessário que os mesmos estejam regularmente envolvidos no processo de treinamento para que possam aprimorar sua condição física. O estresse provocado pelas cargas de cada sessão de treinamento pode acarretar alterações positivas ou negativas nas respostas fisiológicas, psicológicas, bioquímicas e hematológicas. Estas podem proporcionar a melhora do rendimento do atleta ou a queda do mesmo com uma possibilidade de ocorrência do overreaching ou do overtraining. Assim, o melhor entendimento destas respostas e a utilização das mesmas no controle dos treinamentos podem ser de grande valia no futebol. Objetivo: verificar os efeitos da carga de treinamento sobre variáveis fisiológica, psicológicas, bioquímicas e hematológica durante uma pré-temporada no futebol profissional. Métodos: oito jogadores profissionais de futebol (22,1 ± 2,2 anos, 9,37 ± 1,19 % de gordura e velocidade de limiar anaeróbico - 13,53 ± 0,79 Km/h) foram monitorados durante 21 dias de uma pré-temporada e submetidos a 4 avaliações (T1, T2, T3 e T4). Foram realizados os seguintes procedimentos nas avaliações: coleta de sangue para análise da hemoglobina (Hgb), creatina quinase (CK) e lactato desidrogenase, aplicação do questionário de POMS (vigor e fadiga) e a mensuração dos intervalos RR em repouso para análise da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) no domínio do tempo e da frequência. A carga de cada sessão de treino foi quantificada pelo TRIMP modificado (Stagno et al., 2007). Resultados: A CK aumentou significativamente (p<0,05) em T2 e T3 em relação a T1. As outras variáveis não apresentaram diferença significativa em nenhuma das avaliações realizadas e não foi observada correlação entre as mesmas. Conclusão: a CK parece ser a variável mais reativa à carga de treino em relação às outras e, assim, sua utilização no monitoramento do treinamento seria mais confiável. Os valores da VFC no domínio da freqüência apresentaram uma tendência de resposta às alterações da carga que merece atenção. Outros estudos são necessários para confirmar estes resultados. / Introduction: The soccer game demands from players a great physical capacity. Thus, it is necessary the regular and controlled involvement in training process to improve their physical condition. The stress generated by the training load of each session may cause positive and negative changes on physiological, psychological, biochemical and hematological responses. These responses can provide the improvement of athletes’ performance or its decrement, when overreaching or overtraining can occur. Therefore, a better understanding of physiological, psychological, biochemical and hematological responses and the use of them in training control would have a great value in soccer. Objective: To verify the effects of training load on physiological, psychological, biochemical and hematological variables during a pre season in professional soccer. Methods: Eight professional soccer players (22,1 ± 2,2 years, 9,37 ± 1,19 % body fat and anaerobic threshold velocity - 13,53 ± 0,79 Km/h) were monitored during 21 days during a pre season and were submitted to four evaluations (T1, T2, T3 and T4). The following procedures were carried out: blood sample collection to analyze of hemoglobin concentration (Hgb), creatine kinase (CK) and lactate dehidrogenase (LDH), application of POMS questionnaire (fatigue and vigor) and the measurement of resting RR intervals to analyze the heart rate variability (HRV) in time and frequency domain. Training load of each session was quantified by modified TRIMP. Results: CK significantly increased (p<0,05) in T2 and T3 in relation to T1, following the training load behavior. The other variables did not present significant differences (p>0,05) in any of the evaluations and significant correlations among the variables were not observed. Conclusion: It seems that CK is a more sensitive variable to training load compared to other variables, so its use in training monitoring would be more reliable. HRV values in frequency domain a trend to respond training load changes what deserves attention for future studies that are necessary to confirm these results.