TT パフォーマンスのための仮想プログラミング インターバル トレーニング (VPHIIT)

参加者はトレーニング履歴を完成させ、年齢、性別、場所に関するアンケートで特徴付けられます。 最初のテストセッションの前に、参加者はテストセッションの前日の食事日記をつけて、他のテスト週間の食事の複製を可能にします. 参加者には、すべてのテストおよびトレーニング データを記録するために使用されるコード化された TrainerRoad アカウントが提供されます。 トレーニング セッションは、TrainerRoad プラットフォームに事前にプログラムされます。 すべてのテストとトレーニングは、スマートトレーナーを使用して、参加者が自分の自転車で自宅で完了します。 参加者は、増分運動テスト (IET) を完了して、最大出力 (Wmax) と 2 つの 40 分間のタイム トライアル (TT) を決定します。 IET には、ウォームアップとそれに続く自発的な最大値までの強度のランプ増加が含まれます。通常、8 ～ 12 分後に到達します。

テストは、介入の2週間前と次の1週間に実施されます。 ベースライン テストが完了すると、参加者はインターバル トレーニング プログラムを開始します。このプログラムは、週 2 回のインターバル トレーニング セッションと、2 ～ 3 回の低強度連続トレーニング セッションで構成されます。 すべてのテストとトレーニングは、TrainerRoad ソフトウェアからのガイダンスを受けて参加者のみが実施するため、評価者は盲検化されます。

測定 タイムトライアルのパフォーマンス TT テストは、スマート トレーナーに接続された各自の自転車で各参加者によって実行されます。 ウォームアップに続いて、参加者は 40 分間の TT を完了して、10 ポイントの Borg RPE スケールで 7-8/10 に対応する最大持続可能パワーを決定します。 最初の TT テストでは、参加者はワークロードを IET で得られる能力の 65% に設定します。 参加者は、タイムトライアルの期間中、水を自由に摂取できます。 心拍数、ケイデンス、平均パワー出力、最大パワー出力は、TrainerRoad プラットフォームを使用して記録されます。

最大出力 (Wmax)。 増分運動テストは、Wmax を決定します。 評価の第 1 段階は、ウォームアップ段階で完了したのと同じ強度で完了し、参加者が 70 RPM のケイデンスを維持できなくなるまで、30 秒ごとに 12.5 ワットずつ増加させます。 すべてのデータは、TrainerRoad プラットフォームを使用して収集されます。

介入 参加者は、コンピューターで生成されたランダム シーケンスを介して、4 つのインターバル トレーニング グループのいずれかにランダムに割り当てられます。 無作為化と割り当ては、研究者から隠されます。 グループは、ロング HIIT、ロング ワークに合わせたミディアム HIIT、15% 高い強度で実行されるミディアム HIIT (ミディアム HIIT-H)、断続的なショート HIIT (ショート HIIT) で構成されます。 各参加者は、4 つのインターバル エクササイズ プログラムのうちの 1 つを完了することを認識しますが、他のプログラムの詳細については知らされません。

インターバルエクササイズ。 参加者は 15 分間のウォームアップを行います。 インターバル セッションの後、10 分間のクールダウンを完了します。 インターバル運動の強度と持続時間は、TrainerRoad プログラムを通じて提供されます。

ロング HIIT には、6 分間の運動を 4 回繰り返し、運動と運動の間に 4 分間の回復が含まれます。 強度は、Wmax と 40 分間の TT テストで達成された平均パワーとの差の 15% に設定されます。

ミディアム HIIT は、2 分間のワークアウトと 2 分間のリカバリーを 12 回繰り返します。 ミディアム HIIT-L グループは、ロング HIIT グループと同じ強度で運動しますが、ミディアム HIIT-H グループは、Wmax と 40 分間で達成される平均パワーとの差の 30% でインターバル セッションを実行します。 Tテスト。 回復運動中、参加者は運動強度の 40% でサイクリングします。 ショート HIIT は、30 秒間のワークアウトを 16 回繰り返し、15 秒間、作業強度の 50% で 4 分間のアクティブ リカバリーを行う 16 回の繰り返しで構成されます。

低強度連続トレーニング (LICT)。 インターバル トレーニングに加えて、参加者は 60 分間の低強度連続トレーニング (LICT) を少なくとも 3 セッション実行し、分極トレーニング モデルをシミュレートします。 LICT の強度は、インターバル トレーニング セッションのパワーの 40% に設定されます。 分極トレーニング モデルは、閾値トレーニングまたはインターバル トレーニング単独と比較した場合、持久力パフォーマンスの大幅な改善につながります。

データ収集 すべての参加者には、すべてのテストおよびトレーニング データを記録するためのコード化された TrainerRoad アカウントが提供されます。 トレーニング セッションは、TrainerRoad プラットフォームに事前にプログラムされます。 すべてのテストとトレーニングは、スマートトレーナーを使用して、参加者が自分の自転車で自宅で完了します。 TrainerRoad アプリケーションは、各エクササイズ セッションのパワー出力、心拍数、ケイデンスを記録します。 各セッションの終わりに、参加者は、TrainerRoad で認識された運動のセッション評価を記録します。

統計分析 データ分析は、R および R-Studio を使用して実施されます。 パフォーマンス変数の平均の比較は、分散の反復測定分析 (ANOVA) を使用して評価され、間隔プロトコル間の違いが決定されます。 主な結果は、タイムトライアルの平均パワーの変化です。 副次的結果には、最大パワー出力 (Wmax) の変化、知覚運動のセッション評価、タイムトライアル知覚運動、および順守が含まれます。 サブグループ分析は、年齢、性別、ベースライン TT パフォーマンス、および Wmax/kg を含むベースライン データから実施されます。 有意差がある場合は、対応のあるスチューデントの t 検定とボンフェローニ補正を使用して、事後分析が完了します。 有意水準は p 値 0.05 に設定されます。 効果の大きさを決定するために、95% の信頼区間を使用した効果量の計算 (Cohen の d) が使用されます。