Zoekresultaten

How do runners experience personalization of their training scheme

Among runners, there is a high drop-out rate due to injuries and loss of motivation. These runners often lack personalized guidance and support. While there is much potential for sports apps to act as (e-)coaches to help these runners to avoid injuries, set goals, and maintain good intentions, most available running apps primarily focus on persuasive design features like monitoring, they offer few or no features that support personalized guidance (e.g., personalized training schemes). Therefore, we give a detailed description of the working mechanism of Inspirun e-Coach app and on how this app uses a personalized coaching approach with automatic adaptation of training schemes based on biofeedback and GPS-data. We also share insights into how end-users experience this working mechanism. The primary conclusion of this study is that the working mechanism (if provided with accurate data) automatically adapts training sessions to the runners’ physical workload and stimulates runners’ goal perception, motivation, and experienced personalization. With this mechanism, we attempted to make optimal use of the potential of wearable technology to support the large group of novice or less experienced runners and that by providing insight in our working mechanisms, it can be applied in other technologies, wearables, and types of sports.

Big data-analyse voor detectie overbelasting topsporters.

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.

Predicting Perceived Training Load in Professional Football

Sport injuries are most often caused by overstraining. Injuries not only have an impact on the quality of life of athletes but can also incur high costs to sports clubs, due to the players’ absence. The main goal is to have a tool, which can advise trainers to optimise training per individual athlete in order to reach peak performace and reduce injuries.

Trainingsmonitoring in het voetbal

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.

Feasibility of muscle activity assessment with surface electromyography during bed cycling exercise in intensive care unit patients

Perceived Training of Junior Speed Skaters versus the Coach’s Intention:

The aim of this observational study was to examine the differences between training variables as intended by coaches and perceived by junior speed skaters and to explore how these relate to changes in stress and recovery. During a 4-week preparatory period, intended and perceived training intensity (RPE) and duration (min) were monitored for 2 coaches and their 23 speed skaters, respectively. The training load was calculated by multiplying RPE by duration. Changes in perceived stress and recovery were measured using RESTQ-sport questionnaires before and after 4 weeks. Results included 438 intended training sessions and 378 executed sessions of 14 speed skaters. A moderately higher intended (52:37 h) versus perceived duration (45:16 h) was found, as skaters performed fewer training sessions than anticipated (four sessions). Perceived training load was lower than intended for speed skating sessions (−532 ± 545 AU) and strength sessions (−1276 ± 530 AU) due to lower RPE scores for skating (−0.6 ± 0.7) or shorter and fewer training sessions for strength (−04:13 ± 02:06 hh:mm). All training and RESTQ-sport parameters showed large inter-individual variations. Differences between intended–perceived training variables showed large positive correlations with changes in RESTQ-sport, i.e., for the subscale’s success (r = 0.568), physical recovery (r = 0.575), self-regulation (r = 0.598), and personal accomplishment (r = 0.589). To conclude, speed skaters that approach or exceed the coach’s intended training variables demonstrated an increased perception of success, physical recovery, self-regulation, and personal accomplishment.