TT 성능을 위한 가상 프로그래밍 간격 교육 (VPHIIT)

참가자는 교육 이력을 완료하고 연령, 성별 및 위치에 관한 설문지로 특성화됩니다. 첫 번째 테스트 세션 전에 참가자는 다른 테스트 주 동안 식단을 복제할 수 있도록 테스트 세션 전날 음식 일기를 작성합니다. 참가자에게는 모든 테스트 및 교육 데이터를 기록하는 데 사용되는 코딩된 TrainerRoad 계정이 제공됩니다. 교육 세션은 TrainerRoad 플랫폼에 사전 프로그래밍됩니다. 모든 테스트 및 교육은 참가자가 스마트 트레이너를 사용하여 자신의 자전거를 타고 거주지에서 완료합니다. 참가자는 증분 운동 테스트(IET)를 완료하여 최대 파워 출력(Wmax)과 두 개의 40분 타임 트라이얼(TT)을 결정합니다. IET에는 워밍업과 자발적인 최대 강도의 램프 증가가 포함됩니다. 일반적으로 8~12분 후에 도달합니다.

테스트는 개입 전 2주와 개입 후 1주에 실시됩니다. 기본 테스트가 완료되면 참가자는 주당 2회의 인터벌 트레이닝 세션과 2~3회의 저강도 연속 트레이닝으로 구성된 인터벌 트레이닝 프로그램을 시작합니다. 모든 테스트 및 교육은 TrainerRoad 소프트웨어의 지침에 따라 참가자가 단독으로 수행하므로 평가자 눈이 멀게 됩니다.

측정 타임 트라이얼 성능 TT 테스트는 스마트 트레이너에 연결된 자신의 자전거에서 각 참가자가 수행합니다. 워밍업 후 참가자는 40분 TT를 완료하여 10점 Borg RPE 척도에서 7-8/10에 해당하는 최대 지속 가능 파워를 결정합니다. 첫 번째 TT 테스트의 경우 참가자는 IET에서 달성한 전력의 65%로 작업 부하를 설정합니다. 참가자는 타임 트라이얼 기간 동안 물을 자유롭게 섭취할 수 있습니다. 심박수, 케이던스, 평균 파워 출력 및 최대 파워 출력은 TrainerRoad 플랫폼을 사용하여 기록됩니다.

최대 전력 출력(Wmax). 증분 운동 테스트는 Wmax를 결정합니다. 평가의 첫 번째 단계는 워밍업 단계에서 완료된 것과 동일한 강도로 완료되며 참가자가 70RPM의 케이던스를 유지할 수 없을 때까지 30초마다 12.5와트씩 증가합니다. 모든 데이터는 TrainerRoad 플랫폼을 사용하여 수집됩니다.

개입 참가자는 컴퓨터 생성 무작위 시퀀스를 통해 네 가지 인터벌 트레이닝 그룹 중 하나에 무작위로 할당됩니다. 무작위화 및 할당은 조사자에게 숨겨집니다. 그룹은 긴 HIIT, 긴 작업에 맞는 중간 HIIT, 15% 더 높은 강도로 수행되는 중간 HIIT(Medium-HIIT-H) 및 간헐적인 짧은 HIIT(Short-HIIT)로 구성됩니다. 각 참가자는 자신이 4가지 인터벌 운동 프로그램 중 하나를 완료할 것이라는 사실을 알지만 다른 프로그램의 세부 사항은 알지 못합니다.

인터벌 운동. 참가자는 15분 워밍업을 수행합니다. 인터벌 세션 후에는 10분간의 쿨다운을 완료합니다. 인터벌 운동 강도 및 기간은 TrainerRoad 프로그램을 통해 제공됩니다.

Long-HIIT에는 한판 승부 사이에 4분의 회복 시간과 함께 6분 운동 시합의 4회 반복이 포함됩니다. 강도는 Wmax와 40분 TT 테스트에서 얻은 평균 파워 차이의 15%로 설정됩니다.

Medium-HIIT는 2분 회복과 함께 2분 워크 시합을 12회 반복하는 것으로 구성됩니다. Medium-HIIT-L 그룹은 long-HIIT 그룹과 동일한 강도로 운동하는 반면 Medium-HIIT-H 그룹은 Wmax와 40분 동안 달성한 평균 파워 차이의 30%에서 인터벌 세션을 수행합니다. TT 테스트. 회복 시합 동안 참가자는 시합 강도의 40%로 순환합니다. Short-HIIT는 4분간의 활성 회복과 함께 작업 강도의 50%에서 15초의 활성 회복과 함께 30초 워크 시합의 16회 반복 3세트로 구성됩니다.

저강도 지속 훈련(LICT). 인터벌 트레이닝 외에도 참가자는 60분 동안 최소 3회의 저강도 연속 트레이닝(LICT) 세션을 수행하여 양극화 트레이닝 모델을 시뮬레이션합니다. LICT의 강도는 인터벌 트레이닝 세션 파워의 40%로 설정됩니다. 극화 훈련 모델은 역치 훈련이나 인터벌 훈련 단독과 비교할 때 지구력 성능을 크게 향상시킵니다.

데이터 수집 모든 참가자에게는 모든 테스트 및 교육 데이터를 기록할 수 있도록 코딩된 TrainerRoad 계정이 제공됩니다. 교육 세션은 TrainerRoad 플랫폼에 사전 프로그래밍됩니다. 모든 테스트 및 교육은 참가자가 스마트 트레이너를 사용하여 자신의 자전거를 타고 거주지에서 완료합니다. TrainerRoad 애플리케이션은 각 운동 세션 동안의 파워 출력, 심박수 및 케이던스를 기록합니다. 각 세션이 끝날 때 참가자는 TrainerRoad에서 인지된 노력의 세션 등급을 기록합니다.

통계 분석 데이터 분석은 R 및 R-Studio를 사용하여 수행됩니다. 간격 프로토콜 간의 차이를 결정하기 위해 분산의 반복 측정 분석(ANOVA)을 사용하여 성능 변수의 평균 비교를 평가합니다. 주요 결과는 타임 트라이얼 평균 전력의 변화입니다. 2차 결과에는 최대 파워 출력(Wmax)의 변화, 인지된 운동의 세션 등급, 타임 트라이얼 인지된 운동 및 순응도가 포함됩니다. 하위 그룹 분석은 연령, 성별, 기준선 TT 성능 및 Wmax/kg을 포함하는 기준선 데이터에서 수행됩니다. 상당한 차이가 있는 경우 Bonferroni 보정과 함께 쌍을 이룬 스튜던트 t-테스트를 ​​사용하여 사후 분석을 완료합니다. 유의 수준은 p-값 0.05로 설정됩니다. 95% 신뢰 구간의 효과 크기 계산(Cohen's d)을 사용하여 효과의 크기를 결정합니다.