Wie genau ist MPG? Eine Pilot Studie

Einleitung

Seit 2008 befindet sich die MPG in einem kontinuierlichen Fortschritt. Das Ziel war es, ein leistungsbasiertes System zu schaffen, das die Besonderheiten des Ausdauertrainings genau vorschreiben kann. 2008 begannen wir mit Schwimmern, Radfahrern, Läufern und Triathleten aller Leistungsstufen zu experimentieren und zu dokumentieren. Im weiteren Verlauf haben wir viele verschiedene Leistungsteststrategien ausprobiert; einige davon sind seit vielen Jahren in Trainerkreisen im Einsatz. Das einzige Problem, das wir bei jedem dieser Leistungstests festgestellt haben, war, dass sie nur für einen relativ kleinen Teil der Sportlerpopulation genau waren. Wir haben festgestellt, dass ein einzelner 5-km-Lauftest oder ein einzelnes 20-Minuten-Zeitfahren nicht genügend Informationen liefert, um die Leistung eines Athleten auf der ganzen Linie genau vorherzusagen. Wenn man die Literatur der letzten 17 Jahre durchsieht, wird sehr deutlich, dass Herzfrequenzzonen, selbst wenn sie mit strengen Herzfrequenz-Testprotokollen wie der Conconi-Methode bestimmt werden, keine sehr genaue Korrelation zur Laktat- oder Muskel-physiologie bieten ^14,15, wobei sich die Leistung, gemessen in Geschwindigkeit und Power(w), als viel genauer erwiesen hat.

Wenn Die Trainer nicht genau vorhersagen können, wie schnell ihre Athleten über eine Vielzahl von Distanzen fahren werden, können sie diesem Athleten letztendlich keine genauen und hochspezifischen Trainingszonenintensitäten vorschreiben. Als Trainer müssen Sie wissen, wo die Stärken und Schwächen Ihres Athleten liegen. Obwohl die meisten Trainer behaupten, diese Informationen über ihre Athleten zu kennen, haben Trainer, mich eingeschlossen, eine Inkonsistente Genauigkeitsrate, wenn man die Leistungszahlen der Athleten auf die Probe stellt. Sie brauchen einen wissenschaftlichen Ansatz, der evidenzbasiert ist und auch Ergebnisse testet. Beim Coaching benötigen wir genaue Informationen, die uns über die sich verändernde Physiologie jedes Athleten informieren. Da eine Reihe von Berechnungen angestellt werden müssen, benötigt man auch eine beträchtliche Menge an Mathematik, um dies richtig zu machen.

Wir haben einen zweiteiligen Leistungstest entwickelt und einen Algorithmus formuliert, der die Leistungs-/Dauer-Kurve eines Sportlers vorhersagen kann; Leistungen von 30s bis über 5 Stunden. Mit den Daten der Athleten, die am MPG-System waren, konnten wir diese Algorithmen verfeinern und perfektionieren, um sicherzustellen, dass die Daten zu jedem Athleten passen. Auf diese Weise bleibt das System für jeden Sportlertyp, vom Anfänger bis zum Profi, hochpräzise.

Der Algorithmus ist im Grunde eine Hypothese, die Folgendes berechnet: Wenn die Leistung über eine Zeit von 4 Minuten X ist und die Leistung über eine Zeit von 20 Minuten Y ist, dann ist die Leistung über 60 Minuten Z. Jeder der 14 Punkte (Zeit /distanz), die auf der Leistungs/Dauer-Kurve aufgeführt ist, hat einen eigenen Algorithmus. Diese Algorithmen wurden mit den Daten von Tausenden von Sportlern verfeinert.

Wir waren von Anfang an mit unserer Methodik sehr transparent. Dies hat dazu geführt, dass Trainer und Sportwissenschaftler unsere Methoden unabhängig im sportwissenschaftlichen Labor testen, indem sie Laktatstudien an MPG-Athleten durchführen. Dazu wurde die klassische Laktat-/Leistungskurve erstellt. Diese Werte werden dann mit den MPG-Trainingszahlen verglichen. Wir haben jedes Mal positive Rückmeldungen erhalten und wurden dafür gelobt, dass wir ein so genaues System entwickelt haben. Wir hatten jedes Mal keine Ahnung, dass die Tests überhaupt durchgeführt wurden, und wurden erst im Nachhinein informiert. Die klassische Laktatkurve gilt jedoch nicht als Goldstandard zur Bestimmung des Laktatwendepunktes. Der aktuelle Goldstandard wird in sportwissenschaftlichen Kreisen weithin dem Maximal Lactate Steady State (MLSS) zugeschrieben. In dieser Studie werden wir testen, ob MPG den MLSS des Athleten bei Läufern mithilfe des 2-teiligen Leistungstests genau berechnen kann.

Ziele der Pilotstudie:

1) Unser Ziel war es zu bestimmen, ob der MPG-Algorithmus, der aus einem zweiteiligen Leistungstest abgeleitet wurde, in der Lage ist, das Tempo im Maximal-Lactate-Steady-State (MLSS) mit einem hohen Maß an Genauigkeit bei einem unterschiedlichen Leistungsspektrum des Athleten zu bestimmen .
2) Wir wollten feststellen, ob MPG in der Lage ist, das Renntempo einer Reihe von Personen über eine Vielzahl von Distanzen genau vorherzusagen.
3) Erstellen von ein fortlaufendes Experiment, um selbstgesteuerte Trainingseinheiten mit den von MPG vorgeschriebenen Trainingseinheiten zu vergleichen.

Teil 1: Testen des Maximalen-Laktat-Steady-State (MLSS)

Hintergrund
Es wurde gezeigt, dass die Laufgeschwindigkeit bei einem RER von 1,00 eng mit der MLSS¹ korreliert. Außerdem hat sich gezeigt, dass die Leistung bei MLSS ein sehr guter Prädiktor für die Rennleistung ist². Darüber hinaus hat sich MLSS als wertvoll für die Erstellung genauer Trainingsintensitäten³ erwiesen und zeigt eine hervorragende Korrelation zum Marathontempo⁶. Wenn der MPG-Algorithmus MLSS unter Verwendung des MPG-vorhergesagten Marathontempos bei einer Vielzahl von Personen genau bestimmen kann, bestätigt er daher die Genauigkeit des MPG-Algorithmus.

Selbst durchgeführte Leistungstests sind im Vergleich zu Labortests hoch reproduzierbar, kostengünstiger und benutzerfreundlicher. Außerdem haben sich unter realen Bedingungen durchgeführte Tests als genauer bei der Vorhersage der realen Leistung erwiesen^4,5. Wir verwendeten den selbst durchgeführten Leistungstest von MPG, der beobachtet und überwacht wurde. Die gegebenen Anweisungen waren identisch mit denen in der MPG-Mobile-App.

Es hat sich gezeigt, dass intensives Training eine Erhöhung der zirkulierenden Stresshormone bewirkt, während ein Training mit geringer Intensität eine Senkung der zirkulierenden Stresshormone bewirkt⁷. Daher ist es wichtig, die richtige Balance zwischen leichtem und hartem Training zu haben. Auch die wahrgenommene Anstrengung ist sehr wichtig. Harte Workouts müssen entsprechend hart sein und leichte Workouts müssen sich leicht anfühlen. Wenn Sportler ihre Trainingsziele nicht erreichen, verspüren sie ein Gefühl des Versagens. Wenn sich die harten Trainingseinheiten zu leicht anfühlen, hat der Athlet das Gefühl, nicht ausreichend gefordert zu werden. Wenn sich die einfachen Trainingseinheiten zu hart anfühlen, wirkt sich dies auch auf die Erholung vor den härteren Trainingseinheiten aus⁷.

Zusammenfassend ist es wichtig, dass jede Trainingseinheit die perfekte Intensität hat, damit die Ziele des jeweiligen Trainings erreicht werden können. Die Erstellung von Trainingsprogrammen muss den Prinzipien der wissenschaftlichen Trainingsvorschrift folgen, bei der Intensität, Frequenz, Distanz und Zeit für jeden Sportler optimal vorgegeben werden. Der letzte Teil dieser Studie zielt darauf ab, festzustellen, ob MPG diese Kriterien erfüllt.

Materialien und Methoden

8 Läufer (3 Männer, 5 Frauen) beendeten die Studie. Alle Läufer konnten mindestens 40 Minuten ununterbrochen laufen. Die Athleten wurden in 4 Gruppen eingeteilt: Professional (1), Elite Amateur (2), Amateur (3) und Novice (2).

Die Athleten erhielten mündliche Anweisungen zur Durchführung des Tests. Die Informationen waren identisch mit den Anweisungen in der MPG Mobile App: Athleten führten einzeln einen 2-teiligen Leistungstest unter Beobachtung durch: Zuerst ein 1000m Zeitfahren auf einer Leichtathletikbahn, gefolgt von einer vollständigen Erholung. Als die Athleten fertig waren, liefen sie ein 5km Zeitfahren, ebenfalls auf der Bahn. Die Athleten wurden angewiesen, einen negativen Split anzustreben und sich so zu bewegen, dass sie so schnell wie möglich ins Ziel kommen.

Die erreichten Zeiten für 1km und 5km wurden dann in die MPG Mobile App eingetragen, wo dann die Leistungs-/Distanzkurve erstellt wurde. Das in der App angezeigte MPG-vorhergesagte Marathontempo wurde dann als Schrittmacherrichtlinie für das Experiment verwendet.

3 bis 7 Tage später liefen die Athleten 30 Minuten lang mit dem MPG-bestimmten MLSSv, der unter Verwendung des MPG-vorhergesagten Marathontempos für jeden Einzelnen bestimmt wurde. Blutlaktatmessungen wurden nach 10, 20 und 30 Minuten durchgeführt. Danach strebten die Athleten an, weitere 10 Minuten mit 5 % schneller als der MLSSv zu laufen. Die folgenden Kriterien wurden verwendet, um den Grad der Korrelation des MPG-vorhergesagten Marathontempos mit dem MLSS zu beurteilen:

• Ist der Laktatspiegel im Blut zwischen 10 und 30 Minuten um 1,0 mmol/L oder weniger gestiegen? Wenn dies der Fall ist, würde das Tempo als innerhalb oder auf der MLSSv liegen.¹⁰
• War die Blutlaktatkonzentration nach 40 Minuten um mindestens 50 % höher als nach 30 Minuten, obwohl sie nur 5 % schneller war? Dies würde auf einen exponentiellen Anstieg des Laktats hindeuten, der für eine Anstrengung an oder über der Laktatschwelle charakteristisch ist.
• Hat der Athlet sein Tempo zwischen 30 und 40 Minuten um weniger als 10 % erhöht?
• Fühlte sich die wahrgenommene Anstrengung der 30-minütigen Steady-State-Anstrengung angenehm an?
• Fühlte sich das geringfügig erhöhte Tempo zwischen 30 und 40 Minuten deutlich härter an, obwohl es nur geringfügig schneller war?

Jüngste Studien haben gezeigt, dass LT zwischen Sportlern stark variieren kann und der Bereich zwischen 2 und 8 mmol/l liegt. Daher haben wir uns entschieden, die klassische 4mmol/L-Messung nicht als Indikator zu verwenden. Die Athleten erhielten dann eine Punktzahl von 1 bis 5.

Ergebnisse

Geschlecht	Level	1km	5km	42km
M	Pro	02:54	16:44	03:45
M	Elite	03:11	18:04	04:02
F	Nov	04:13	26:22	06:04
M	Elite	03:12	18:32	04:05
F	Am	04:01	24:54	05:42
F	Am	03:55	26:17	06:10
F	Nov	05:54	35:05	08:00
F	Am	05:11	31:56	07:12

Laktatmessungen und Tempo

(La) 10'	(La)20'	(La)30'	Tempo 30'	Diff.(La)	Tempo 40'	(La)40'	% Zunahme (La)	% Zunahme (Tempo)
3,8	3,1	3,8	03:45	0	03:35	15,3	402,6	4,65
2,2	1,6	1,6	04:00	-0,6	03:49	2,3	143,8	4,80
4,3	4,8	5,5	06:00	1,2	05:46	9,3	169,1	4,05
2,9	2,9	3,7	04:07	0,8	03:53	6,3	170,3	6,01
3,7	2,9	2,3	05:42	-1,4	05:20	4,6	200,0	6,88
2,2	2,2	2,2	06:10	0	05:40	4	181,8	8,82
3,6	2	2,5	07:52	-1,1	07:30	3,6	144,0	4,89
1,2	3,2	1,5	07:14	0,3	06:53	1,8	120,0	5,08

• 4 (50%) der Athleten konnten alle 5 Kriterien erfüllen. Die MPG-Tempo war sehr genau. Diese Athleten liefen alle 30 Minuten in einem Tempo, das sicherlich unter der Laktatschwelle lag. Alle diese Athleten konnten den Laktat-Wendepunkt erfolgreich überschreiten, indem sie ihr Tempo im Durchschnitt nur um 6% erhöhten.
• 1 Athlet erfüllte 4 der Kriterien.
• 3 Athleten erfüllten 3 der Kriterien.

Diskussion

Die Schwierigkeit eines Experiments wie dieses besteht darin, die Athleten dazu zu bringen, in einem konstanten Tempo zu laufen, ohne automatisch geschritten zu werden, wie man es auf einem Laufband tun würde. Wir haben uns jedoch für diese Studie entschieden, weil sie realistischer ist für die Art und Weise, wie sich Sportler unter realen Bedingungen verhalten würden.

Es ist interessant, dass die Athleten 2, 5 und 7 nach 10 Minuten einen höheren Blutlaktat hatten als nach 30 Minuten. Es ist möglich, dass das Aufwärmen, das in einigen kurzen harten Durchläufen gipfelte, vor dem Start des Steady-State-Durchlaufs zu erhöhtem Blutlaktat führte und der Test gestartet wurde, bevor sich das Laktat normalisierte. In zukünftigen Tests werden wir mehr Zeit zwischen dem Aufwärmen und dem eigentlichen Test einplanen.

Der Vorteil einer Studie mit einer relativ kleinen Stichprobengröße besteht darin, dass wir Personen genauer und objektiver betrachten können. Die Schwierigkeit besteht darin, die Athleten dazu zu bringen, mit einem konstanten Tempo nahe der Laktatschwelle zu laufen, ohne diese jemals zu überschreiten. Meine Sorge war, dass die Mikrobeschleunigungen und -verzögerungen das Laktat vorzeitig über die Schwelle drücken würden. Glücklicherweise war dies nicht der Fall. Auch bei dem Sportler, der einen Anstieg von 1,2 mmol/L hatte; dieser Unterschied ist sicherlich kein Anstieg, der auf das Überschreiten der Laktatschwelle hinweist, aber er ist hoch genug, um darauf hinzuweisen, dass das MLSS-Tempo etwas langsamer ist.

Wenn wir uns diesen Sportler genauer ansehen: Ihr Laktat stieg von 10 auf 30 Minuten um 1,2 mmol/L. Wenn wir jedoch das Tempo der Athleten analysieren, waren sie geringfügig schneller als vorgeschrieben. Vermutlich hätte ein etwas langsameres Laufen im vorgeschriebenen Tempo zu einer Zunahme von weniger als 1,2 mmol/l und wahrscheinlich weniger als 1 mmol/l geführt. Die Tatsache, dass das Laktat des Sportlers von 10 auf 20 Minuten um nur 0,5 mmol/l gestiegen ist, deutet darauf hin, dass dies wahrscheinlich ist.

Ein Athlet mit der Note 3 (Athlet 8) absolvierte den Leistungstest bei Temperaturen um die 30 Grad Celsius. Hohe Temperaturen würden den Sportler unabhängig von der Laktatproduktion erheblich ausbremsen. Die Leistungstestergebnisse waren daher langsamer als bei kühleren Temperaturen. Bei dieser Pilotstudie musste das Treffen mit den Athleten für die Tests im Voraus geplant werden und daher konnten wir die Temperatur nicht vorhersagen, obwohl wir den Test für den frühen Abend geplant hatten. Die nachfolgenden Laktatmessungen der Athletin waren daher vorhersehbar alle niedrig, und wir konnten den MLSS nicht nachweisen, und er unterschätzte auch vorhersehbar die Laufgeschwindigkeit der Athletin in ihrer Renntempo-Vorhersage.

Interessanterweise absolvierten die beiden verbleibenden Athleten, die 3/5 erzielten, beide die Leistungstests mit dem Gefühl, dass sie schneller hätten laufen können, und dies hatte eindeutig einen konservativen Einfluss auf ihre Marathon-Pace-Vorhersage. Mit der Erfahrung bei der Wiederholung dieser Tests können die Athleten ihre Fähigkeit verbessern, ihr Tempo zu beurteilen. Auf der anderen Seite haben alle 4 Athleten, die volle 5 Punkte erzielen konnten, diese Leistungstests regelmäßig gemacht. Ein weiterer Faktor, der eine Rolle spielte, war die Tatsache, dass die Leistungstests der langsameren Athleten länger dauerten als die der schnelleren. Je länger der Test dauert, desto geistig anspruchsvoller ist es, diese Tests regelmäßig zu wiederholen. Zukünftig werden wir die langsameren Sportler dazu bringen, den kürzeren 2-teiligen Leistungstest zu absolvieren, der in der MPG App vorgeschrieben ist (600m/3000m).

Teil 2: Eine Analyse der Genauigkeit der MPG-Renngeschwindigkeitsvorhersagen

5 der 8 in dieser Pilotstudie getesteten Athleten hatten während des Trainingsblocks unserer Studie ein wichtiges Rennen geplant. Die Richtlinien für das Renntempo umfassten Rennen von 10,5 km bis zum Marathon. Wie Sie der folgenden Tabelle entnehmen können, liefen die meisten Athleten genau wie vorhergesagt. Zwei Athleten schafften es etwas schneller zu laufen als vorhergesagt, aber das wurde erwartet, weil:

• Athletin 8 absolvierte den Leistungstest bei extremer Hitze, wodurch ihre vorhergesagten Zeiten langsamer wurden.
• Athlet 6 war der Meinung, dass sein 5-km-Teil des Leistungstests etwas weniger konservativ hätte laufen können. Dies wurde durch ihren relativ niedrigen Blutlaktat während der ersten 30 Minuten ihres MLSS-Tests bestätigt.

Ergebnisse des Rennens

Geschlecht	Level	Rennen	MPG-Tempo	Tatsächlich
M	Elite	21,1km	4:01-4:09	04:02
F	Am	10,5km	5:02-5:11	05:03
F	Am	10,5km	5:11-5:20	05:04
F	Nov	10,5km	7:10-7:31	07:12
F	Am	10,5km	6:31-6:51	06:13

Langfristig ist es sehr wichtig, das Beste aus jedem Training herauszuholen. Jedes Training ist eine Chance, schneller zu werden. Sich während dieser Trainingseinheiten konstant perfekt zu bewegen, macht einen großen Unterschied für die Leistung des Athleten. Darüber hinaus muss der spezifische Zweck des Trainings erreicht werden. Für dieses Experiment testen wir ein Tempo-Training, bei dem es darum geht, die Laktatschwelle in den Intervallen geringfügig zu überschreiten, jedoch mit ausreichender Erholung, damit fortgesetzte Wiederholungen so schnell wie möglich abgeschlossen werden können. Je schneller das gesamte Training abgeschlossen werden kann, desto effektiver ist das Training.

Beginnen Sie das Training zu schnell und die Erholungsabschnitte werden zu langsam oder das Tempo kann in nachfolgenden Intervallen nicht gehalten werden. Das Ziel ist es, die harten Teile im Durchschnitt so schnell wie möglich zu machen, aber auch das gesamte Training so schnell wie möglich abzuschließen. Laufen Sie die Erholungsabschnitte zu schnell und das Tempo wird auch in den folgenden Intervallen nicht gehalten. Für diesen Test verwenden wir ein Tempo-Intervall-Training, das aus 5 Intervallen von 5 Minuten hartem Laufen mit 1 Minute Erholungsjogging dazwischen besteht, um das vorgeschriebene Tempo zu testen. Wir schließen das Aufwärmen und Abkühlen aus der Analyse aus. Die Dauer des harten Teils beträgt fast 30 Minuten, was ein genaues Tempo sehr wichtig macht.

Teil 1: Die Athleten werden zunächst angewiesen, das Training so schnell wie möglich zu laufen, und zwar nach „Gefühl“. Sie werden angewiesen, nach „Gefühl“ laufen, um das schnellstmögliche Durchschnittstempo für ihre Intervalle, aber auch das schnellstmögliche Tempo für das gesamte Training zu erreichen. Teil 2: 2-3 Tage später werden die Athleten angewiesen, dasselbe Training zu absolvieren, erhalten jedoch das Tempo aus der MPG-App, das aus ihren Leistungsbewertungen abgeleitet wird. Dies umfasst die Richtlinien sowohl für das Intervall- als auch für das Erholungssegment. Die beiden Trainings werden dann verglichen.

Wir wollen sehen, welche Strategie zu Folgendem führt:

1) Das schnellste durchschnittliche Intervalltempo.
2) Das schnellste durchschnittliche Gesamttempo, einschließlich Intervall- und Erholungssegmenten.

In allen Fällen ergab das von MPG verordnete Training das schnellere durchschnittliche Intervalltempo und auch das schnellste Gesamttrainingstempo. Bei Sportlern, bei denen das schnellste Intervall die MPG-Richtlinien überschritt, war das durchschnittliche erzielte Intervalltempo immer langsamer als das Tempo, das bei Einhaltung des vorgeschriebenen MPG-Intervalltempos erreicht wurde. Interessanterweise gelingt es Sportlern, die es schaffen, sich selbst gleichmäßig zu steuern, fast immer zu konservativ und laufen schneller, wenn sie die MPG-Richtlinien befolgen, während Sportler, die schneller als die MPG-Richtlinien starten, in den folgenden Intervallen fast nie in der Lage sind, ihr Intervalltempo beizubehalten. Wenn dies der Fall ist, müssen sie sich länger als 1 Minute erholen und das Protokoll brechen, was zu einer langsameren Gesamtzeit führt.

Diese Pilotstudie wurde in keiner Journal veröffentlicht. Wir bereiten eine formellere Studie vor, die von einer führenden Universität durchgeführt wird und eine größere Stichprobengröße und eine genauere Methodik umfasst. Bleiben Sie mit uns in Verbindung, um weitere Details dazu in Kürze zu erhalten!