InleidingBlessures zijn een groot probleem voor hardlopers. Zo raakt jaarlijks 64% van de midden-lange afstandslopers, 32% van de lange afstandslopers en 52% van de marathonlopers geblesseerd (1). Blessures veroorzaken niet alleen persoonlijk leed, maar hierdoor kunnen hardlopers ook niet (goed) trainen om hun prestatiedoel te bereiken. Daarom is het van groot belang om te bepalen wat de risicofactoren zijn om een blessure te krijgen. Een van de risicofactoren waar sporters en coaches zelf invloed op hebben is de trainingsbelasting (2). Daarom is in deze studie onderzocht of er patronen zijn in de trainingsbelasting die voorafgaan aan een blessure. Daarnaast is uitgezocht in hoeverre de blessures te voorspellen zijn op basis van deze patronen. MethodeDe trainingsbelasting en blessures van 23 hardlopers is twee jaar lang bijgehouden. Deze gegevens zijn met verschillende datamining technieken onderzocht om patronen te herkennen. Er is gekozen om dagelijkse acute trainingsbelasting (over 7 dagen) te delen door dagelijkse chronische trainingsbelasting (over 28 dagen), genaamd acute:chronic ratio (2). Dit is per hardloper over 720 dagen bepaald. Daarbij is specifiek gekeken naar het patroon van verandering in acute:chronic ratio over vier weken voorafgaand aan elke blessure. ResultatenDe resultaten laten zien dat de hardlopers twee weken voorafgaand aan een blessure hun acute:chronic ratio met gemiddeld 11,5% verhoogden ten opzichte van de twee weken daarvoor. Met deze verhoging van 11,5% is het relatieve risico op een blessure significant verhoogd met 9,4. De sensitiviteit van voorspellingen is 0,51 en de specificiteit is 0,94.DiscussieDit betekent dat een toename van 11,5% of meer in trainingsbelasting gedurende twee weken een verhoogde kans geeft op blessures bij hardlopers. Ondanks het verhoogde risico is de voorspelling van een blessure nog niet goed mogelijk met alleen trainingsgegevens. Toch kunnen hardlopers het risico op blessures misschien verkleinen door individueel goed te kijken naar verhogingen in trainingsbelasting.(1) Kluitenberg B et al. (2015) What are the Differences in Injury Proportions Between Different Populations of Runners? A Systematic Review and Meta-Analysis. Sport Med. 45(8):1143–61.(2) Gabbett, TJ. (2016) The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder?. Br J Sports Med, bjsports-2015.
DOCUMENT
De daadwerkelijke trainingsbelasting van een sporter komt vaak niet overeen met de door de coach beoogde trainingsbelasting. Bekende oorzaken zijn een verkeerde inschatting van de belastbaarheid van de sporter en moeite met het gebruik van de RPE schaal. Op basis van recent onderzoek wordt het belang van een goede instructie bij het gebruik van de RPE schaal benadrukt.
LINK
Voor optimale wedstrijdprestaties in het voetbal is een juiste verhouding tussen belasting en herstel noodzakelijk.2 Het monitoren van trainingen en het systematisch analyseren van wedstrijden kan helpen bij het optimaliseren van prestaties en het voorkomen van onder en overbelasting. Het eerste deel van dit tweeluik, dat verscheen in Sportgericht 5/2014, was gewijd aan trainingsmonitoring. In dit tweede deel worden mogelijkheden voor wedstrijdanalyse besproken, die door de trainer/coach en zijn staf gebruikt kunnen worden.
DOCUMENT
De balans tussen de belastbaarheid van sporters en de belasting moeten zo goed mogelijk afgestemd zijn om optimale trainingseffecten te realizeren. Er wordt onderscheid gemaakt tussen externe en interne trainingsbelasting, wat duidt op de belasting die extern of intern door de sporter wordt ervaren. Het sturen en bewaken van de balans wordt bij professionele sporters doorgaans verzorgd door (para)medische professionals en/of sportwetenschappers. Doordat er tegenwoordig vele manieren van test- en meettechnologie zijn om o.a. interne en externe belasting te meten is er een grote hoeveelheid aan data beschikbaar in de praktijk, waarvan het verwerken en analyseren arbeidsintensief is. Daarom is er vanuit de praktijk de behoefte om deze data snel inzichtelijk te maken. Vanuit het project is daarom een belastingsmonitor ontwikkeld o.b.v. big data technologieën. Het doel van dit rapport is een praktijkvalidatie van de belastingmonitor. Hierbij wordt enerzijds gekeken naar de verzamelde data door de praktijkpartners en anderzijds wordt onderzocht of veranderingen in ratio's tussen interne:externe belasting een valide manier is om veranderingen in fysieke fitheid te meten?Data door de praktijkpartners zijn op diverse manieren en voor diverse variabelen verzameld. De variabelen zijn onder te delen in de kopjes: (I) individuele kenmerken, (II) externe belasting, (III) interne belasting, (IV) herstel en (V) psychosociale stress. Doordat de diverse sportclubs variabelen verzamelen die zij van belang achten is het niet mogelijk geweest om 1 database op te stellen welke alle variabelen bevat. Hierin zou immers duidelijk moeten zijn wat per variabelen de definitie is, welke per sportclub kan verschillen. Voor toekomstige projecten is het wenselijk om hier uniformiteit in aan te brengen voor aanvang van het project. Dit zal eenvoudiger zijn naarmate ruwe data beschikbaar is, omdat het onwaarschijnlijk is dat de sportclubs hun definities aanpassen. De gebruikte meetinstrumenten en -methodes zijn voor het overgrote deel overeenkomstig uit de wetenschappelijke literatuur en tevens overeenkomstig met de wetenschappelijke standaard. Kanttekening is dat er voor dit rapport geen zicht is op de daadwerkelijke uitvoering van de betreffende metingen.De vraag of de veranderingen in ratio's tussen interne:externe belasting een valide manier is om veranderingen in fysieke fitheid te meten is beantwoord door gebruik te maken van een dataset van 1 voetbalclub (van 3 teams) over 2 seizoenen. Er gekeken of veranderingen in ratio's opgesteld uit diverse maten voor interne belasting (ervaren mate van inspanning en load) en externe belasting (totaal gelopen afstand en totaal gelopen afstand op hoge snelheid) met diverse tijdsintervallen een relatie vertoonden met veranderingen in fysieke fitheid, gemeten met gestandaardiseerde submaximale inspanningstesten. Uit de resultaten bleek dat er geen relatie is gevonden tussen vooraf genoemde variabelen. Er blijken diverse obstakels te zijn waardoor de verandering in ratio’s mogelijk niet correleren met de verandering in interne belasting tijdens fysieke testen. De belastingsmonitor kan dus niet gebruikt worden om fysieke fitheid van sporters inzichtelijk te maken wanneer gekeken wordt naar de opgestelde ratio’s tussen interne en externe belasting. Fysieke testen blijven hiervoor nog steeds noodzakelijk, omdat deze het beste beeld geven van de huidige fysieke fitheid van de sporters. De belastingsmonitor is daarom, voor nu, alleen geschikt voor het afzonderlijk inzichtelijk maken van de diverse variabelen uit de dataset.
DOCUMENT
Een juiste verhouding tussen de trainingsbelasting en het herstel is cruciaal om prestaties te optimaliseren en overbelasting te voorkomen. Uit onderzoek blijkt echter dat de inspanning van trainingen zwaarder kan worden ervaren door spelers dan beoogd door de coach (Brink e.a. 2014). Of coaches in staat zijn om de inspanning van trainingen en wedstrijden na afloop in te schatten is niet bekend. Hetzelfde geldt voor de mate waarin spelers herstellen. Het doel van deze studie is daarom om de mate van inspanning en herstel tussen spelers een coaches te onderzoeken gedurende een intensieve training- en wedstrijdperiode.
DOCUMENT
This scoping review aimed to systematically explore the breadth and extent of the literature regarding the relationship between contextual factors (CFs) and training load (TL) in adolescent soccer players. Further aims included comprehending potential underlying mechanisms and identifying knowledge gaps. CFs were defined as factors not part of the main training process, such as the coach–athlete relationship and educational responsibilities. PubMed, EBSCO APA PsycINFO, Web of Science, ProQuest Dissertations & Theses A&I, and SportRxiv were searched. Studies involving adolescent soccer players that investigated the CF–TL relationship and measured TL indicators were deemed eligible. Seventeen studies were included, reflecting the limited number of articles published regarding the CF–TL relationship. CFs were mostly related to match-play (N = 13) and phase of the season (N = 7). Moreover, these factors appeared to affect TL. CF related to players’ personal environment (N = 3) were underrepresented in the reviewed studies. Overall, the CF–TL relationship appears to be rarely scrutinized. A likely cause for this lack of research is the segregation of the physiological and psychological research domains, where the CF–TL relationship is often speculated upon but not measured. Therefore, a holistic approach is warranted which also investigates the effect of personal environment, such as stressful life stress events, on TL.
DOCUMENT
Dit artikel ligt momenteel ter beoordeling bij een reviewer van het European Journal of Sport Sciences.
DOCUMENT
Bij overtraindheid is er sprake van een disbalans tussen fysieke en psychosociale stress en het herstel op deze vlakken. De belangrijkste symptomen zijn een afname van het prestatieniveau en een uitgesproken vermoeidheid. Een diagnostische test om overtraindheid aan te tonen dan wel uit te sluiten is tot op heden nog niet voorhanden. Daarom is het belangrijk om ander onderliggend somatisch lijden uit te sluiten. Wel lijken er intra-individuele verschillen te zijn in scores op vragenlijsten zoals de Ervaren Mate van Herstel (EMH) en de Ervaren Mate van Inspanning (EMI). Deze scores kunnen in de huisartspraktijk inzicht verschaffen in het herstel en de trainingsbelasting van de atleet en kunnen ondersteuning geven bij het verantwoord en gedoseerd opbouwen van sportieve activiteiten.
DOCUMENT
