学校ベースの HIIT と用量反応効果 (PEER-HEART)

I. 背景 過体重と肥満の蔓延は文献に詳しく記載されています。 これは成人と高齢者の両方に当てはまりますが、子供や学齢期の青少年にも当てはまります。 脂肪組織と同様に、血圧が上昇している若者の割合が絶えず増加しています。 さらに、子供や青少年の身体効率は着実に低下しています。 これらすべての特性は、健康関連フィットネス (HRF) として定義される、全体的な健康状態の指標として機能します。 測定値は、青年期が成人期にもたらす健康の可能性を表しており、これは家庭生活や職業生活における効率的な機能に密接に関係しています。

思春期の生活習慣病対策では、短期集中で取り組む傾向が強まっています。 体重の減少、体格指数 (BMI) の改善、体脂肪の減少、安静時血圧の低下における高強度インターバル トレーニング (HIIT) の有効性は、数多くの研究から得られた証拠によって確認されています。 児童や青少年が余暇に身体活動をすることに消極的であるため、生徒に広く身体運動を浸透させるために、体育の授業での HIIT の体系的な導入が増えています。

別の問題は、一部の人（いわゆる非反応者）が運動に反応しないことです。 できるだけ多くの参加者、理想的にはすべての参加者に反応を引き出すための最適な運動量を見つけようとする研究はほとんどありません（用量反応関係）。 しかし、運動時間と休憩間隔、運動の種類（持久力、抵抗力など）、運動強度に基づいたトレーニングの効果はまだわかっていません。

II.研究プロジェクトの目的

したがって、この研究の目的は 2 つあります。

1. 体脂肪と安静時血圧を低下させ、有酸素性および無酸素性の身体持久力を向上させるための、さまざまな形式の短期間の激しいインターバル運動の有効性を調査する。
2. 非反応者を特定し、用量反応手順を適用した後、標準的な HIIT プログラムの修正を開発し、前述の前向きな変化を誘発する上でのこれらの修正の有効性を検証します。

仮説１． 高強度の介入トレーニングは、定期的な身体活動のレッスン中に体系的に練習され、体組成に影響を与えて体脂肪を減らし（非常に集中的な運動による脂肪酸化プロセスの増加を通じて）、脂肪と筋肉量の比率を改善します。 血圧が上昇している実験グループの参加者では、いくつかの生理学的心血管反応に関連する血圧の改善が観察されます。 第三に、集中的な身体的短時間インターバルトレーニングは心肺機能の向上につながります。

仮説 2. 介入プログラムによってさまざまな結果が得られない参加者が頻繁に存在します。

仮説 3. さまざまな決定要因を含む、反応しない人に合わせて個別に調整された HIIT 介入プログラムは、上記の結果に予想される変化を誘発します。

Ⅲ．研究計画と作業計画 このプロジェクトは長期的なものであり、2 年間の研究が計画されています。 サイクルと呼ばれる両年は、クラスターランダム化試験（言い換えれば、研究参加者が個別に介入するのではなく、グループとして介入に割り当てられるグループランダム化試験）です。

研究の各サイクルは 2 つの部分で構成されます。 最初のパート (Common-HIIT と呼ばれる) には実験と対照の 2 つのアームがあり、第 2 のパート (用量反応と呼ばれる) には 4 つのアーム (実験 2 つと対照 2 つ) があります。

置換を行わない単純なランダム サンプリングを使用して、クラスを実験クラスと対照クラスに分類します。 サンプリング フレームは、各学校に固有の識別子を持つクラスのリストです (例: 1a、1b、2aなど）。 ランダム化プロセスは、この研究の研究者によって R 言語の特定のライブラリを使用して実行されます。

このプロジェクトでは、2 種類の学生グループを登録します。実験 (EG) - 各学校に約 4 クラス、および対照 (CG) - 各学校に約 4 クラスです。 Common-HIIT パートでは、EG はフィジカル トレーニング介入を実行しますが、CG は通常の PE レッスンのみに参加します。 用量反応パートでは、非応答者（最初のパートで効果が得られない人として特定される）は、ランダムに（最初のパートと同じ手順）実験グループ（NRs-E）と対照グループ（NRs-E）に分けられます。 C)、一方、反応者（最初の部分で効果を得る人物として特定される）もランダムに（最初の部分と同じ手順）実験グループ（Rs-E）と対照グループ（Rs-C）に分けられます。

Common-HIIT パートでは、介入前、介入後、追跡測定中にすべての参加者が検査されます。 一方、用量反応のパートでは、介入前と介入後の用量反応介入の 2 回検査されます。

IV.研究方法 IV.1 被験者の特徴。 サンプル サイズは、G*Power v. 3.1 を使用したパイロット調査に基づいて計算され、最小サンプル サイズは 310 人となりました (ドロップアウト マージンは 5%)。 この研究には、1 年生と 4 年生の学生が参加し、それぞれ第 1 サイクルと第 2 サイクルのプロジェクトに参加します。 ヴロツワフ市の2つの高校が研究対象として選ばれた。 参加者は性別グループに分けられますが、これは学校の規則に関係します。

IV.2. 介入手順。 この設計では、3 回の反復による並行グループ学習スキーム (2 校) を使用しました。 各学校では、HIIT プログラムの原則に基づいた異なる形式の介入が実施されます。 1 つの学校では古典的なバリアントが計画されており、もう 1 つの学校ではプライオメトリック メカニズムを使用したバリアントが計画されています。

このプロジェクトでは、集中的な断続的な運動介入を使用します。 1 つの学校では標準的なプログラムが計画されており、もう 1 つの学校ではプライオメトリック形式の運動を含む修正が計画されています。 選択された高強度インターバル プログラムは、実施が簡単で時間が短いため、学校現場で非常に役立ちます。 授業の流れや教師のカリキュラム課題の達成を大きく妨げることなく、授業に簡単に導入できます。 この介入では、20 秒の運動と 10 秒の休憩を 8 回繰り返します。

合計時間は 4 分です。最大の努力の 90% ～ 100% の強度でエクササイズを行うことが重要です。 短時間でさまざまな運動ができることは、参加者の意見では魅力的であり、運動へのモチベーションにプラスの効果をもたらします。 研究の最初の部分では、両校で実施される運動の形式に関係なく、標準的な HIIT 介入プログラムが使用されます。 介入パートの前に、標準的な 10 分間のセッション前のウォームアップが行われます。 その後、参加者はメイン プログラムに着手し、20 秒間の激しい作業と 10 秒間の休憩を挟みます。 最初の 4 週間で 4 ～ 6 シリーズを実行し、次の 4 週間で 8 シリーズの全サイクルを実行することを目標とします。 特定のサイクル内のすべてのシリーズが完了した後、5 分間の休憩時間が設けられます。 その後、教師はコア カリキュラムに基づいて計画されたレッスン タスクに進みます。

正しい運動強度を達成することは、HIIT タイプの介入において重要な要素です。 ただし、介入が学校環境で行われることを考慮すると、参加者は 8 週間の期間を通じて少なくとも 80% HRmax の努力を維持すると想定されました。 心拍数はPolar Verity Senseリストバンドで測定されます。 教師はリアルタイムで制御し、強度が低下するにつれて生徒の努力を動機付けます。

研究の第 2 部では、プログラムの刺激量を変更する介入修正が導入されます。 これらの修正のデザインの詳細は、研究の最初の部分で得られた結果に基づいて導き出されます。以下に、作業と休憩の割合、演習の構造および/または形式が修正されます。 反応のない人（体脂肪や血圧の低下、身体パフォーマンスの向上など、最初の段階でエクササイズに反応しなかった人）、および 8 週間にわたって効果を維持できなかった人は、適切な修正に従ってトレーニングされるサブグループに割り当てられます。 トレーニングがそれに応じて変更されるサブグループに追加します。

時系列を形成する心拍数の値はアプリケーションに保存され、プロジェクトの最後にデータベースにエクスポートされます。 これらの結果は、測定データや調査データと照合され、詳細な分析に使用されます。

IV. 3. 測定。 測定は、形態学的、心臓血管および身体的パフォーマンスの 3 つの領域で計画されています。 基本的な形態学的特徴の測定が行われます。 身長は、精度 0.1 cm の人体計 (GPM Anthropological Instruments) を使用して測定されます。 体重は0.1kg精度の電子体重計（体組成計）で測定します。 体組成も測定します。 体組成計は生体電気インピーダンス法を採用しています。 脂肪量、筋肉量、水分を測定します。 測定された形態学的特徴と体組成に基づいて、相対体重 (BMI)、相対脂肪量 (FMI)、相対筋肉量 (SMI)、筋肉対脂肪比 (MMI)、筋肉対脂肪の指標が計算されます。比率（MFR）。

血液循環の血行力学的特徴は、収縮期血圧と拡張期血圧および心拍数の安静時の測定値によって決定されます。 電子上腕血圧計を使用します。 有酸素性および無酸素性の身体能力を測定するために、集団テストが予定されています（それぞれ、マルチレベルのシャトルラン、いわゆるビープテスト）。

測定値は調査データの収集によって補足されます。 このデータは、詳細で詳細な分析に付随する変数になります。 次の調査が計画されています：生徒の家族の経済的および社会的状況（FAS スケール）、身体活動（IPAQ 長文アンケート）および食物摂取頻度（KomPAN アンケート）。 さらに、各レッスン単元の後に、生徒は主観的疲労感スケール (RPE) とレッスンの魅力度スケール (PACES) に関するアンケートに回答します。

V. 統計分析 収集されたデータの分布が評価されます。 分布の種類に応じて、パラメトリック手法とノンパラメトリック手法が適用されます。 多変量探索手順では、分布の正規性の条件を満たさないデータは変換され、スケーリングされます。 反復測定による複数のグループ間の比較 (混合効果の MANOVA/ANOVA)、相関関係の検査 (混合モデルでの回帰分析)、類似性の検査 (クラスター分析)、および共起の検査 (対応関係分析) が想定されます。

用量反応関係の解析には、単純線形回帰、多項式回帰 (2 次および 3 次多項式)、およびさまざまな多重比較手順 (多重比較手順ファミリー) を使用することが計画されています。

計算は R 環境 [43] およびその他の統計ソフトウェアで実行されます。