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Previous issue date: 2018-03-29 / Outra / O objetivo do presente estudo foi determinar a influênc ia de variáveis biomecânicas na capacidade anaeróbia e no desempenho avaliado com um único esforço supramáximo , e se essa relação é dependente da experiência de treinamento refletida na técnica de corrida. Participaram n este estudo descritivo 22 homens s audáveis ( 29,18 ± 7,13 anos, 175,27 ± 5,8 estatura e 71,54 ± 8,52 de massa), divididos em dois grupos, fisicamente ativo (n = 11) e corredores amadores (n = 11) com V O 2máx de 43,17 ± 4,46 mL·kg - 1 ·min - 1 para atividade física e 55,45 ± 5,58 mL·kg - 1 ·min - 1 para corredores amadores, respectivamente. Os voluntários realizaram três esforços supramáximos em dias diferentes a 115% da intensidade associada a V O 2max (i V O 2max115% ) para estimar a capacidade anaeróbia (CA), calcular o trabalho mecânico total (W [tot] ) e testar a confiabilidade dos dados biomecânicos variáveis (isto é, trabalho mecânico e cinemática de corrida). Foram calculadas as correlações de Pairwise Person entre todas as variáveis biomecânicas e AC, bem como o desempenho de esforço supramáxi mo para verificar as correlações e uma análise de regressão múltipla foi calculada para obter o melhor preditor de AC e desempenho do esforço supramáximo. Uma ANOVA two way foi utilizada para verificar a confiabilidade dos cálculos do trabalho mecânico e v erificar as diferenças nas variáveis biomecânicas ao longo do esforço supramáximo (dividido em quatro períodos de tempo). Os principais achados do estudo foram: 1) O tempo de balanço (SWT) e a frequência de passos (SF) foram encontrados associados a vari áveis metabólicas nos corredores e somente o trabalho interno (W [int] ) em ati vos . A análise de regressão pareada revelou que essas variáveis explicaram 52,6% e 42,4% da variabilidade na CA. 2) Além disso, em relação ao desempenho supramáximo, a energia potencial (E PE ) explica 47,2% da variabilidade em corredores e o SwT explica 40,8% da variabilidade em ativos . 3) o re - teste teve um efeito de aprendizagem entre os corredores, porque eles usaram 27,42% menos trabalho mecânico no teste válido. É pos sível concluir que SF é o melhor preditor de AC em corredores e o W [int] é o melhor preditor de AC em ativos. A familiarização afeta o trabalho mecânico de acordo com a experiência de corrida. No entanto, o trabalho mecânico pode precisar de mais de dois t estes para se estabilizar. / The purpose of the present study was t o determine the influence of biomechanical variables on anaerobic capacity and performance assessed with a supramaximal effort and if this relationship is depend ing on training expe rience reflected in the running technique . 22 healthy men participated in this descriptive study (29.18 ± 7.13 years , 175.27 ± 5.8 height and 71.54 ± 8.52 of mass ) , divided in two groups, physical active (n=11) and amateur runners (n=11) with a V O 2max of 43.17±4.46 mL · kg - 1 · min - 1 for physical active and 55.45±5.58 mL · kg - 1 · min - 1 for amateur runners respectively. T he volunteers performed three supramaximal effort s in different days at 115% of the intensity associated to V O 2max ( i V O 2max 115% ) i n order to esti mate the anaerobic capacity (AC) , calculate the total mechanical work (W [tot] ) and to test reliability of biomechanical variables (i.e. mechanical work and running kinematics ) . Pairwise Person correlations were calculated between all the biomechanical vari ables and AC as well as supramaximal effort performance to verify correlations and a multiple stepwise regression analysis were calculated in order to obtain the best predictor of AC and supramaximal effort performance. An ANOVA two way was used to verify the reliability of mechanical work calculations and to verify differences in biomechanical variables along the supramaximal effort (divided in four - time periods) . The major findings of the study were : 1) The swing time (SwT) and the step frequency (SF) were found to be associated with metabolic variables in the runners and only the internal work (W [int] ) in physical active . Pairwise regression analysis revealed that these variables explained 52.6% and 42.4% of the variability in AC . 2) In addition, regarding the supramaximal performance, the potential energy ( E PE ) explains 47.2% of the variability in runners and SwT explains 40.8% of the variability in physical active. 3) the re test had a learning effect among runners because they used 27.42% less mechanical w ork in the valid test. It is possible to conclude that SF is the best predictor of AC in runners and the W [int] is the best predictor of AC in physical actives. The familiarization affects the mechanical work according to running experience. However, mecha nical work expenditure may need more than two trials to stabilized.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/154156 |
| Date | 29 March 2018 |
| Creators | Martínez González, Joel Abraham |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Zagatto, Alessandro Moura [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600 |
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