Tijdens dit onderzoek is de fysieke belasting van brandweermannen tijdens uitrukken en sporttrainingen in kaart gebracht met het Zephyr Bioharness. Vervolgens is er gekeken naar de mate van overeenkomst tussen de uitrukken en de sporttrainingen.
INTRO: Tijdens voetbaltrainingen worden vaak kleine partijspelen gebruikt omdat verondersteld wordt dat ze de fysieke belasting van wedstrijden goed nabootsen. Fysieke belasting kan worden opgedeeld in interne belasting, oftewel de daadwerkelijke fysiologische belasting en in externe belasting, zoals het lopen van een bepaalde afstand. Primair doel van het onderzoek is om te achterhalen of de fysieke belasting veranderd naarmate de veldgrootte bij kleine partijspelen verandert. METHODE: Er participeerden 31 talentvolle voetballers (15,6 ± 2,6 jaar) uit drie leeftijdscategorieën in het onderzoek. Zij speelden totaal vier partijspelen op een klein veld (40x30m) en totaal vier op een groot veld (50x37,5m), verdeeld over twee weken. Elk partijspel duurde 4 minuten met 2 minuten rust tussen elk partijspel. In de eerste week werd eerst tweemaal op het kleine veld gespeeld, gevolgd door tweemaal op het grote veld. De tweede week werd de volgorde omgedraaid. Er werd 4 tegen 4 gespeeld plus keepers. Tevens golden er aangepaste regels. Voor de interne belasting werd hartslag gemeten. Voor externe belasting werden gelopen afstand en aantal sprints gemeten met de Zephyr BioHarness 3.RESULTATEN: Hartslagwaarden tussen het grote en het kleine veld verschilden niet. Spelers legden 50 meter meer afstand af op het grote veld en sprintten ongeveer twee keer vaker op het grote veld.CONCLUSIE: Veldgrootte heeft geen invloed op de interne belasting. Wel heeft veldgrootte invloed op externe belasting. Het is voor trainers belangrijk om veldgrootte zorgvuldig te kiezen, zodat juiste trainingsdoeleinden worden bereikt.
Verpleegkundigen (i.o.) ervaren emotionele belasting door de werkzaamheden tijdens de eerste golf van de COVID-19 uitbraak. Verpleegkundigen (i.o.) ervaren peer support binnen hun eigen team of vanuit de opleiding als positief tijdens hun werkzaamheden in de COVID-19 uitbraak. Het toepassen van de drie- vragen-methode kan bijdragen aan het effectief omgaan met de emotionele belasting tijdens en na de COVID-19-uitbraak. De drie-vragen-methode kan informeel en structureel worden toegepast binnen het onderwijs door docenten en verpleegkundigen i.o., bijvoorbeeld tijdens bijeenkomsten voor intervisie, werkbegeleiding of studieloopbaanbegeleiding. De drie-vragen-methode kan informeel en structureel worden toegepast in de zorgpraktijk door leidinggevenden en collega's, bijvoorbeeld tijdens de koffie- of lunch- pauze, overdrachtsmomenten of dag- evaluaties.
LINK
De energietransitie van fossiele naar duurzame energie krijgt brede maatschappelijk aandacht. Er zijn projecten voor het plaatsen van zonnepanelen en windturbines. Dit betreft zowel nationale projecten (zoals windparken op de Noordzee en de discussies over waterstof) als kleinere lokale projecten in huizen in woonwijken en bedrijfsgebouwen op bedrijventerreinen. Netcongestie is een recente ontwikkeling, wat betekent dat het elektriciteitsnet niet meer genoeg transportcapaciteit heeft om afspraken te kunnen maken voor nieuwe aansluitingen. Netcongestie beperkt de uitbreiding en vestiging van nieuwe bedrijven in sterke mate. De opschaling van de installatie van duurzame bronnen zoals zon- en windenergie wordt er door onmogelijk. Dit leidt tot een sterke vermindering van de toekomstige economische activiteiten en brengt het halen van duurzame-energiedoelstellingen in gevaar. Op korte termijn is volledig fysieke versterking van het net onmogelijk door gebrek aan mankracht en trage vergunningsprocedures. Een tussentijdse oplossing is het optimaal benutten van de netcapaciteit door de werkelijke vraag en aanbod te meten en beter op elkaar af te stemmen. In deze aanvraag stellen wij een onderzoeksaanpak voor om op lokaal bedrijventerreinenniveau deze sturing, vanuit een nauwe samenwerking tussen de netbeheerder, de parkorganisatie en de lokale (MKB) bedrijven op een bedrijvenpark, vorm te geven. Dit verkennend onderzoek begint met het in kaart te brengen van lokale (energie-)behoeftes en oplossingsmogelijkheden op laagspanningsniveau. Dit gebeurt door de informatie van slimme meters en de laagspanningstrafo’s momentaan uit te lezen en met AI de te verwachtte belasting te bepalen. Als bekend is wat de lokale regelmogelijkheden zijn, kan er met de bedrijven worden nagegaan hoe het huidige laagspanningsnet beter kan worden benut voorafgaand aan grote netverzwaring. Wij inventariseren hoe de opties en de voordelen voor de ondernemers op een begrijpelijke manier kunnen worden gepresenteerd, bijvoorbeeld met behulp van een dashboard.
Big data spelen een steeds grotere rol in de (semi)professionele sport. De hoeveelheid gegevens die opgeslagen wordt, groeit exponentieel. Sportbegeleiders (coaches, inspanningsfysiologen, sportfysiotherapeuten en sportartsen) maken steeds vaker gebruik van sensoren om sporters te monitoren. Tijdens trainingen en wedstrijden worden de hartslagen, afgelegde afstanden, snelheden en versnellingen van sporters gemeten. Het analyseren van deze data vormt een grote uitdaging voor het begeleidingsteam van de sporters. Sportbegeleiders willen big data graag inzetten om meer grip te krijgen op sportblessures. Blessures kunnen namelijk desastreuze gevolgen hebben voor teamprestaties en de carrière van (semi)professionele sporters. In totaal stopt maar liefst 33% van de topsporters door blessures met hun sportloopbaan. Daarnaast is uitval door blessures een belangrijke oorzaak van stagnatie van talentontwikkeling. Het lectoraat Sportzorg van de Hogeschool van Amsterdam heeft veel expertise op het gebied van blessurepreventie in de sport. Sportbegeleiders hebben het lectoraat Sportzorg benaderd om antwoord te krijgen op de onderzoeksvraag: Wat zijn op data gebaseerde indicatoren om sportblessures te voorspellen? Deze onderzoeksvraagstelling is opgesplitst in de volgende deelvragen: 1. Hoe kan met sensoren relevante data van sporters verzameld worden om de sportbelasting in kaart te brengen? 2. Welke parameters kunnen blessures voorspellen? 3. Hoe kunnen deze parameters op betekenisvolle en eenvoudige wijze naar sportbegeleiders en sporters teruggekoppeld worden? Het project resulteert in de volgende projectresultaten: - Een overzicht van nauwkeurige en gebruiksvriendelijke sensoren om sportbelasting in kaart te brengen - Een overzicht van relevante parameters die blessures kunnen voorspellen - Een online tool dat per sporter aangeeft of de sporter wel of niet training- of wedstrijdfit is Bij dit project zijn de volgende organisaties betrokken: Hogeschool van Amsterdam, Universiteit Leiden, VUmc, Rijksuniversiteit Groningen (RuG), Amsterdam Institute of Sport Science (AISS), Johan Sports, Centrum voor Topsport en Onderwijs (CTO) Amsterdam, Koninklijke Nederlandse Voetbalbond (KNVB), de Nederlandse Vereniging voor Fysiotherapie in de Sport (NVFS), VV Noordwijk (voetbalclub) en Black Eagles (basketbalclub).
Er ontstaan in Nederland veel blessures als gevolg van overbelasting in alle lagen van de sport. Hoe kunnen deze blessures worden voorkomen? Insteek van dit project is het gebruik van (sensor)technologie en big data analyse voor het vroegtijdig detecteren van signalen van overbelasting en daarmee het voorkomen van blessures. Een grote hoeveelheid technologie wordt momenteel al gebruikt voor het meten aan sporters (quantified self). Professionele sportclubs investeren in dure systemen. Diepte-interviews tonen echter aan dat er twee grote problemen zijn: ten eerste de grote hoeveelheid data en ten tweede de kennis voor een juiste interpretatie van de data benodigd voor een omzetting naar een trainingsadvies. Computermodellen opgebouwd uit systematische data-analyse van de enorme hoeveelheden trainingsdata en aangevuld met domeinkennis kunnen deze problemen oplossen. Er is behoefte aan een systeem waarin informatie uit verschillende bronnen in één systeem wordt opgeslagen en toegankelijk gemaakt om vervolgens geïntegreerd geanalyseerd te kunnen worden. Individuele profielen moeten gebouwd worden uit de data voor een snelle, automatische interpretatie. Hiermee kan grensbewaking voor overbelasting plaatsvinden en kunnen trainingsaanpassingen gedaan worden waar nodig. Vanuit deze behoefte richt het project zich op de praktijkvraag “Hoe kunnen we een praktisch toepasbaar gereedschap ontwikkelen dat valide de externe en interne trainingsbelasting kan meten, de (para)medische staf en/of fysiek trainer helpt bij het detecteren van (potentiële) overbelasting en daarmee helpt bij het plegen van de juiste interventies voor het voorkomen van blessures?”. Het principe van een dergelijke ‘belastingmonitor’ is al aangetoond. Voor een volwaardig prototype zal echter zowel het computermodel als de gebruikersapplicatie technisch gezien moeten worden doorontwikkeld, geoptimaliseerd, uitgebreid en vooral getest. Daar richten de onderzoeksvragen van dit project zich op. De focus ligt in eerste instantie op het (betaalde) voetbal, maar kan ook naar andere teamsporten en de breedtesport vertaald worden.
