Was sind (a) die Quelle und (b) die Rechtfertigung (z. B. experimentell) für das Konzept der „normalisierten Kraft“, das im körperlichen Ausdauertraining verwendet wird?

Mein Verständnis ist, dass hochintensive Anstrengungen unverhältnismäßig anstrengend sind, und NP ist eine Möglichkeit, dies widerzuspiegeln. Das heißt, wenn Sie eine Fahrt machen würden, bei der Sie eine konstante FTP-Leistung von 75 % beibehalten, und eine andere, bei der Ihre Leistung variiert, aber im Durchschnitt 75 % FTP beträgt, wäre die zweite anstrengender.

Andy Coggan stellte das Konzept in seinem Aufsatz „Training and racing using a power meter“ vor (später zu einem gleichnamigen Buch erweitert). Dies nähert sich empirischen Beobachtungen der Leistungsabgabe, der Blut-Laktat-Konzentration und anderer Laborbeobachtungen mathematisch an. Er diskutiert es in der Zeitung. Im Training Peaks-Blog finden Sie einige Artikel dazu (Coggan ist einer der Direktoren bei Training Peaks).

Konzentrieren Sie sich mehr auf den empirischen Teil der Frage und betrachten Sie den Link , den R. Chung in seinem ersten Kommentar zur Antwort von Adam Rice gegeben hat. Das ist das Einführungskapitel zu Andrew Coggans Buch, Training und Rennen mit einem Leistungsmesser. Ich glaube, Coggan wird in einem späteren Kapitel ausführlicher darauf eingehen, aber ich habe das eigentliche Buch nicht.

Ab Seite 9 beschrieb Coggan, wie die normalisierte Leistung abgeleitet wird. Wie wir wissen, ist die durchschnittliche Leistung ein Maß dafür, wie anstrengend eine Fahrt war, aber eine Fahrt mit sehr unterschiedlichen Anstrengungen ist physiologisch anspruchsvoller als eine Fahrt mit der gleichen Leistung. Im Labor können sie den Laktatspiegel im Blut messen. Coggan schlug vor, dass der Blutlaktatspiegel ein besseres Maß für den physiologischen Bedarf als für die Leistung ist. Milchsäure wird von unseren Muskeln während des Trainings produziert, aber es ist (noch?) nicht praktikabel, sie auf dem Fahrrad zu messen. Coggan erklärte:

Diese Wahl wurde getroffen, weil viele physiologische Reaktionen (z. B. Muskelglykogen- und Blutzuckerverwertung, Katecholaminspiegel, Ventilation) zu parallelen Veränderungen des Blutlaktats während des Trainings neigen – in diesem Zusammenhang kann der Blutlaktatspiegel also als Gesamtindex von angesehen werden physiologischer Stress.

Coggan und ungenannte Mitarbeiter ließen eine Reihe von trainierten Radfahrern in einem Labor auf verschiedenen Anstrengungsniveaus über und unter ihrer Laktatschwelle trainieren . Die Leistung, die Sie an Ihrer Laktatschwelle erbringen können, entspricht wahrscheinlich ungefähr Ihrer funktionellen Schwellenleistung beim Radfahren.

Danach hatten sie eine Reihe von Datenpunkten für den Prozentsatz der Laktatschwelle und Leistung. Sie verwendeten eine Technik wie die lineare Regression, um die beiden Variablen in Beziehung zu setzen. Die Beziehung war nicht linear, und Coggan sagt:

Es überrascht vielleicht nicht, dass eine Exponentialfunktion die beste Anpassung lieferte, aber eine Potenzfunktion der folgenden Form erwies sich als fast genauso gut:

Blutlaktat (% des Laktats bei LT) = Leistung (% der Leistung bei LT) 3,90; R2 = ^0,806 , n=76

Basierend auf diesen Daten wurde im Algorithmus zur Bestimmung des IF eine Funktion 4. Ordnung verwendet (der Exponent wurde der Einfachheit halber von 3,90 auf 4,00 gerundet).

Um dem Konzept der normalisierten Leistung zu vertrauen, braucht man also mindestens zwei Dinge. Am wichtigsten ist, dass Sie darauf vertrauen müssen, dass der Blutlaktatspiegel (normalisiert auf % der Laktatschwelle) ein guter Indikator für die physiologischen oder metabolischen Kosten ist. Es muss kein perfekter oder gar der beste Proxy sein, er muss nur gut genug sein.

Dies ist wahrscheinlich weniger wichtig als das obige Gebot, aber Sie müssen auch in der Lage sein, der obigen Gleichung zu vertrauen, die die Leistung mit dem Blutlaktatspiegel in Beziehung setzt. Es ist möglich, dass die von ihnen verwendete Gleichung fehlerhaft ist oder dass sie unter den meisten Bedingungen gut, aber unter einigen fehlerhaft ist. Ein Kunstbegriff, der (zumindest) in Statistik und Ökonometrie verwendet wird, ist, dass die funktionale Form des Modells korrekt sein muss. Ohne Zugang zu den Rohdaten von Coggan und/oder zu anderen Daten, die auf die gleiche Weise gewonnen wurden, ist es schwierig, die Gleichung zu widerlegen. Beachten Sie die Kommentare von R. Chung in dieser Antwort und die von Adam Rice; Es gibt andere Formeln, die besser sein könnten (NB: Ich habe die Beweise dafür nicht geprüft, dass dies bessere Formeln sind, ich behaupte lediglich, dass sie existieren und dass sie besser sein könnten.)

Einige andere Überlegungen sind, dass die Stichprobe von Radfahrern repräsentativ sein muss. Ich glaube, Coggans Stichprobe waren trainierte Radfahrer. Weniger trainierte Personen könnten unterschiedliche physiologische Reaktionen haben, z. B. sind sie weniger effizient beim Abbau von Milchsäure, und daher könnte NP den physiologischen Bedarf über- oder unterbewerten. Wenn sich die Testprotokolle außerdem wesentlich von den Erfahrungen in der realen Welt unterscheiden, funktioniert die Formel im wirklichen Leben möglicherweise weniger gut. Es ist nicht möglich, diese Faktoren von meinem Sitzplatz aus zu beurteilen.

Ich spreche diese Punkte nicht an, um das Konzept von NP zu kritisieren. Ich habe keinen übungswissenschaftlichen Hintergrund. Ich versuche lediglich, die Beweisspur aufzuzeigen, zu zeigen, was erforderlich wäre, um den Beweisen Glauben zu schenken, und einige Wege aufzuzeigen, die die Probe möglicherweise nicht auf jeden Athleten überträgt. Eine gewisse Skepsis gegenüber jeder Formel ist immer berechtigt, aber ich sage auch nicht, dass Sie dem Konzept von NP nicht vertrauen sollten. Ohne in der Lage zu sein, spezifische Mängel in der Formel zu artikulieren, bin ich der Meinung, dass ich das Konzept akzeptieren und verwenden werde, aber ich werde mir bewusst sein, dass es fehlerhaft sein könnte und in Zukunft überarbeitet werden könnte.

Betrachten Sie als Beispiel für verschiedene funktionelle Formen, die zwei physiologische Parameter in Beziehung setzen, die maximale Herzfrequenz, die auch zum Tempo der Anstrengung verwendet werden kann (Hinweis: Ohne Leistungsmesser wäre es besser, Ihre Schwellenherzfrequenz zu finden und diese zu verwenden, anstatt sie zu verwenden Versuchen Sie, Ihre maximale Herzfrequenz zu ermitteln.) Viele von uns kennen das 220-Alter - dies ist eine Formel, die verwendet wird, um Ihre maximale Herzfrequenz zu schätzen. Dies ist etwas, das Sie aus der linearen Regression herausbekommen würden. Als einige Forscher versuchten, die akademische Quelle für 220-age zu finden, stellten sie fest, dass die ursprüngliche Quelle ihre Methode etwas vage formulierte:

Die Formel maximale Herzfrequenz = 220 – Alter in Jahren definiert eine Linie, die nicht weit von vielen der Datenpunkte entfernt ist

Trotz meines letzten Satzes sollte "nicht weit von vielen Datenpunkten entfernt" sehr nach der Regression der kleinsten Quadrate klingen, wenn Sie diese Technik kennen - sie zeichnet eine Linie, die die Summe der quadrierten Abstände zwischen der Linie und jedem Datenpunkt minimiert . Tatsächlich versuchten die Autoren, das Regressionsergebnis zu replizieren, indem sie die Datenpunkte im Artikel ungefähr reproduzierten. Sie haben 215,4 – 0,9147*Alter. Daher war das 220-Alter wahrscheinlich eine Annäherung, die aufgrund der einfachen Verwendung durch Nichtwissenschaftler (z. B. Personal Trainer) gewählt wurde. Darüber hinaus zitiert der Artikel eine Reihe anderer Studien, die versuchten, dasselbe in verschiedenen Stichproben zu tun, die alle unterschiedliche Formeln ergaben.

Abgesehen davon gibt Ihnen diese Formel tatsächlich die durchschnittliche maximale Herzfrequenz für ein bestimmtes Alter. Die meisten von uns werden höhere oder niedrigere maximale HRs haben, als die Formel anzeigt. Einige von uns werden viel niedrigere oder viel höhere maximale Herzfrequenzen haben. Zum Beispiel ergibt die traditionelle Formel eine maximale HF von 180, und die leicht verbesserte Formel aus dem ursprünglichen Datensatz ergibt 179. Ich habe kürzlich einen Rampenleistungstest durchgeführt, und meine höchste HF während des Tests war 192. Das bedeutet, dass meine tatsächliche maximale HF ist beträgt mindestens 192. Ich weiß aus anderen Tests, dass meine Laktatschwellen-Herzfrequenz bei etwa 178-180 Schlägen pro Minute liegen sollte, was nahe an der durchschnittlichen maximalen HF für mein Alter aus der Formel liegt.

Zurück zum Konzept der normalisierten Leistung: Alle Formeln zur Normalisierung der Leistung auf die Laktatschwelle ergeben eine Formel, die auf der durchschnittlichen Erfahrung der untersuchten Personen basiert. Es ist möglich, dass einige von uns (sogar diejenigen von uns, die trainierte Sportler sind) physiologische Reaktionen haben, die sich erheblich von dieser mittleren Reaktion unterscheiden. Je mehr Sie ein Ausreißer sind, desto weniger gut wird jede Formel für NP für Sie funktionieren. Natürlich ist es mit NP für eine Person viel schwieriger festzustellen, ob sie von der mittleren Reaktion abweicht, als mit der maximalen HF.

Ich war sehr neugierig, woher die 4. Potenz kommt. Ich dachte, es könnte aus grundlegender Physik und / oder Physiologie stammen, aber das tut es nicht. Es ist nur das Ergebnis einer unten beschriebenen Kurvenanpassungs-/Regressionsübung. Meine Antwort überschneidet sich stark mit der von Weiwen Ng, aber da ich sie bereits geschrieben hatte, bevor ich das sah, beschloss ich, weiterzumachen und sie hinzuzufügen. auch gibt es ein paar unterschiede.

Ich habe den Bericht von Andrew Coggan gelesen, zu dem R.Chung einen Link bereitgestellt hat (danke dafür). Mir ist aufgefallen, dass es als Kapitel im Handbuch des USAC-Trainers geschrieben wurde.

Was ist die „Laktatschwelle“ (LT)? Er ist in der in diesem Bericht verwendeten Definition des „Intensitätsfaktors“ enthalten. Obwohl ich weiß, was Laktat ist, kannte ich die Definition von „Laktatschwelle“ nicht. Ich habe die folgende Definition oder mehrere gleichwertige Stellen online gefunden: „Ihre Laktatschwelle ist das Niveau, bei dem die Intensität des Trainings dazu führt, dass sich Laktat schneller im Blut ansammelt, als es entfernt werden kann, was es zur Grenze zwischen niedrig und macht Arbeit mit hoher Intensität."

Der Autor verwendet den Blutlaktatspiegel als Maß für die Intensität, den „Intensitätsfaktor“ (IF), und er enthält eine Begründung dafür. Tatsächlich drückt er es als Prozentsatz der "Laktatschwelle" (LT) für den einzelnen Fahrer aus. Er misst dies im Vergleich zur Leistung – auch als Prozentsatz der „Leistung bei LT“. Wie er erklärt, tat er dies für "eine große Anzahl trainierter Radfahrer, die mit Intensitäten sowohl unter als auch über ihrer LT trainierten". Daraus ergeben sich offenbar 76 Datenpunkte (Blutlaktat, Leistung). Er führt dann eine Art Regression oder Kurvenanpassung durch, die zu der angegebenen Beziehung führt.

Basierend auf meiner Erfahrung mit dieser Art von Übung würde ich vermuten, dass er eine lineare Anpassung (in diesem Fall eine gerade Linie) von log (Blutlaktatspiegel) (bl / bl0) versus log (Leistung) (p / p0), wobei bl0 und p0 die Werte von bl und p bei LT sind). Die Steigung dieser Anpassungslinie ergibt sich zu 3,90, die er auf 4,0 rundet. Von dort kommt die 4. Potenz der Kraft.

IF = bl/bl0 = (p/p0)^{3,90}

Da bl und p als Prozentsätze ihrer Werte bei LT gemessen werden (nennen Sie diese bl0 und p0), reduziert sich diese Beziehung auf „1 = 1“ bei LT. (HINWEIS: Der Autor drückt diese beiden Verhältnisse als Prozentsätze aus, aber das fügt nur eine Konstante hinzu und ändert nichts am Endergebnis.)

Was mich enttäuscht, ist, dass er die tatsächlichen direkten Ergebnisse der Messwerte, die er für diese Anpassungsübung verwendet hat, nicht einmal in grafischer Form enthält. Ich weiß nicht, ob die irgendwo anders online zu finden sind. Ich habe sein Buch bestellt, also werde ich bald wissen, ob sie dort enthalten sind. Das einzige, was er in diese Richtung einfügt, ist „R2 = 0,806“. Ich gehe davon aus, dass R2 wirklich für R^2 (R zum Quadrat) steht, was normalerweise das "Bestimmtheitsmaß" (siehe https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination ) darstellt, eines der vielen Maße für die Anpassungsgüte . Siehe: https://en.wikipedia.org/wiki/Goodness_of_fit ).

EIN TRIVIA-PUNKT: So wie das Adjektiv „normalisiert“ normalerweise verwendet wird, ist es p/p0, das normalerweise als „normalisierte Leistung“ bezeichnet wird, und die Sache, die Coggans Gleichung berechnet, ist das, was Coggan selbst „Intensitätsfaktor“ nennt, was Sinn macht. Ich bin mir jedoch sicher, dass sich der Name nie ändern wird, wenn man bedenkt, wie lange er schon verwendet wird. Deshalb nenne ich diesen Kommentar "Trivia".