체육 교육 중 10~12세 아동의 게임화 기반 저항 훈련 (RETRAGAM)

연구 설계, 참가자 및 선택 기준 RETRAGAM 연구는 발렌시아 대학교 인간 연구 윤리 위원회(ID: UV-INV_ETICA-2681359)의 승인을 받아 스페인 발렌시아의 공립 초등학교에서 실시된 무작위 대조 시험입니다. 이 연구의 목표는 게임화 유무에 관계없이 저항 훈련 중재가 10~12세 어린이에게 미치는 영향을 조사하는 것입니다.

참여 학교를 선택하기 위해 발렌시아의 총 167개 초등학교 중 무작위 학교에 전화로 연락하여 포함 기준 준수 여부를 문의합니다. 연구자들은 연구의 주요 목적을 설명하고, 모든 요구 사항을 충족하는 6개 학교가 확인되면 해당 학교가 연구에 등록됩니다. 그런 다음 각 학교는 EG1, EG2 또는 CG의 세 그룹 중 하나에 무작위로 할당됩니다. 각 학교 내에서 5학년 1개 학급과 6학년 1개 학급이 연구를 위해 무작위로 선택됩니다. 그 후 연구자들은 교직원과 회의를 열어 연구의 주요 목표와 중재 절차를 논의할 것입니다.

선정된 3개 중재 학교 중 한 곳은 15분 RT 서킷 프로그램(EG1, n≃100)을 시행하고, 다른 한 곳은 동일한 프로그램을 적용하되 게임화 전략을 포함합니다(EG2, n≃100). 나머지 학교는 대조군(CG, n≃100) 역할을 합니다. 중재 학교에서는 일반적으로 워밍업을 위해 배정되는 체육 수업의 처음 15분은 RT 순환 프로그램으로 대체됩니다. CG 학교에서 아이들은 정규 체육 세션을 계속하게 됩니다.

연구의 표본 크기를 결정하기 위해 주요 결과인 근력에 대한 효과 크기를 추정했습니다. 근력 운동의 건강상 이점은 널리 알려져 있지만, 젊은 층의 골수섬유화 변화의 임상적 중요성에 대해서는 합의가 부족합니다. 이전 연구(Lubans et al., 2016)에 따르면 MF에 대한 효과 크기 d=0.4가 예상됩니다. 따라서 80% 검정력, α=0.05로 MF의 그룹 간 변화를 탐지하려면 최소 162명의 어린이(개입 그룹당 54명 × 3개 그룹)의 최소 표본이 필요합니다. 학교 상황에서 잠재적인 중퇴(최대 10%)를 설명하기 위해 모집 대상은 145명의 어린이입니다. 그러나 충분한 참가자 수를 보장하기 위해 ≃300명의 학생을 모집합니다(개입 그룹당 ≃100명).

개입

학교 기반 RT 개입이 현실적이어야 하고, 학교 시간표에 맞춰 조정되어야 하며, 10~12세 초등학생의 MF, 신체 구성, 즐거움 및 동기 부여 개선에 초점을 맞춰야 한다는 점을 고려하여 다음과 같은 4가지 8주 학교 기반 개입 프로그램을 진행합니다. 이 연구를 위해 다음이 선택되었습니다.

RETRAGAM 연구에 포함된 두 가지 중재는 어린이와 청소년을 위한 RT 지침에 따라 특별히 MF를 개발하기 위한 운동의 바람직성에 관한 제안을 기반으로 연구원이 설계했습니다(Faigenbaum et al., 2009b; Lloyd et al., 2014). 동일한 연령대에서 이전에 개발된 개입을 고려합니다(Villa-González et al., 2022).

EG1: 15분 RT(FunctionalHIIT) 회로 프로그램 고강도 간격 훈련(HIIT)은 수동적 또는 저강도 운동 시 휴식 기간이 산재되어 있는 짧고 간헐적인 격렬한 활동을 특징으로 하는 신체 운동을 설명합니다(Amaro-Gahete et al., 2018 ). 각 FunctionalHIIT 교육 중에 교사는 수행 동작을 시연하고 표준화된 언어적 격려를 통해 학생들에게 올바른 실행을 고려하는 피드백을 제공합니다.

볼륨: 중간 강도에서 높은 강도(Borg의 CR-10 척도로 7-10)에서 주당 3회 ≃10분/일(Borg, 1990) 총 ≃30분/주, 이는 최소 강도의 절반이 됩니다. WHO가 권장하는 어린이 PA(MVPA에서는 주당 60분).

강도: 참가자들은 개입을 시작하기 전에 Borg의 CR-10 척도(Borg, 1990)에 익숙해졌습니다. 공부하는 동안 아이들은 처음에는 6-7, 마지막에는 9-10을 목표로 하는 동작을 따르도록 지시합니다. 각 FunctionalHIIT 훈련 후에 모든 학생들은 운동 중 인지된 운동량을 평가하게 됩니다. 이 연령층 어린이의 Borg 척도를 사용하여 강도를 조절하는 이전 연구(Chen et al., 2017; Engel et al., 2019; Moran et al., 2019)가 있지만 일부 무작위 학생은 모든 그룹에 속합니다(예: EG1, EG2 및 CG)는 심박수 모니터(Polar Ignite 2 모니터)를 착용하여 다양한 강도 매개변수(예: HR, HRMax, HRV)를 제어합니다.

빈도: 아동의 FunctionalHIIT에 대한 이전 개입(Engel et al., 2019)과 아동 및 청소년을 위한 RT 지침(Faigenbaum et al., 2009b; Stricker et al., 2020)에 따라 주당 3회 어린이를 위한 저항 훈련 합의의 권장 사항(Lloyd et al., 2014).

운동 유형: FunctionalHIIT 프로그램의 경우 참가자는 서킷 형식으로 8가지 체중 부하 운동(예: 팔굽혀펴기, 스쿼트, 플랭크 등)을 수행합니다.

훈련 부하 변화: 참가자가 필요한 강도 수준을 즉시 충족하지 못할 것이라고 생각합니다. 대신 운동량을 조절하기 위한 점진적인 진행이 도입될 예정이다. 처음에 참가자는 Borg의 CR-10 척도에서 6~7의 강도 수준에서 시작하고 10점 만점에 9~10점에 도달할 때까지 2주마다 1점씩 증가합니다. 메인 부분의 훈련 시간은 2주마다 5초씩 늘어나며, 운동 간 회복 간격은 감소합니다(초기 3초에서 종료 후 15초). 훈련 자체는 훈련 프로그램이 진행되는 동안 점점 더 어려워지고 2주마다 변경됩니다. 또한, 개인의 특성을 고려하여 특히 활동량이 적거나 과체중인 어린이를 대상으로 진행 과정을 조정하여 지난 주에 했던 운동을 반복할 수 있도록 합니다.

훈련 세션: 각 훈련 세션은 건너뛰기, 점핑 잭 및 점프와 같은 근육 활성화 운동을 포함하여 3분간의 동적 표준화 워밍업(3-6 RPE)으로 시작됩니다. 10분짜리 주요 부분(7-10 RPE)에는 참가자들이 서킷 형식으로 쌍 또는 트리오로 8가지 운동을 수행하며, 가능한 한 많은 반복을 하고 이전에 표시된 RPE 수준을 목표로 하는 데 중점을 둡니다. 교사는 학교에서 선발된 두 명의 학생의 지원과 함께 순회 기간 동안 기술과 노력을 격려하고 모니터링합니다. 훈련 세션은 스트레칭 운동을 포함하는 2분간의 정리 운동(3-4RPE)으로 마무리됩니다.

EG2: 게임화가 포함된 15분 RT(FunctionalHIIT) 서킷 프로그램 EG2 훈련 부분은 EG1에 설명된 동일한 프로토콜에 따라 개발됩니다. 게임화 경험을 위해 학생들은 슈퍼 히어로를 주제로 한 내러티브 여행을 시작하게 됩니다. 배지를 획득하고 그 과정에서 아바타를 개선합니다. 최종 목표는 8주 후의 최종 전투에서 슈퍼 악당을 물리치는 것이다. RETRAGAM 연구는 자체 제작 앱을 활용합니다(https://goo.su/GVgSPW에서 액세스 가능). 게임화 스토리, 포인트 추적, 어린이 아바타 개인화를 위한 것입니다. 거꾸로 교실 접근 방식의 일환으로 아이들은 플랫폼에 액세스하여 다가오는 운동과 교육 콘텐츠(예: RT의 이점, 운동과 관련된 근육, 뼈 및 관절에 대한 지식, 자세 습관 등)를 미리 볼 수 있습니다. 학생들에게 동기를 부여하기 위해 격주로 슈퍼히어로 이야기와 관련된 동기 부여 동영상을 공유하여 RT 프로그램에 적극적으로 참여하도록 독려합니다. 각 교육이 끝날 때마다 학생들은 자체 평가를 실시하여 교육 참여 수준(운동 기술, RPE 준수 및 동료애)에 따라 0~3점을 얻습니다. 이 포인트는 매주 말에 개인 아바타(예: 슈퍼히어로 복장, 장비, 능력 등)를 개선하는 데 사용됩니다. 8주가 지나면 학생들은 최종 전투(배운 내용에 대한 설문지)에서 슈퍼 악당을 물리쳐야 하며 재시험 측정 세션에서 티셔츠에 착용할 수 있는 실제 배지를 받게 됩니다. 교사는 PE 세션 평가를 보완할 모든 포인트를 기록하는 스프레드시트를 갖게 됩니다. 그림 1은 EG2 개입을 요약합니다.

CG(대조군) CG 참가자들에게 생활 방식을 유지하기 위한 설명회를 통해 일반적인 조언을 제공합니다. 개입이 끝나면 윤리적 약속을 준수하기 위해 PE 교사는 RT 프로그램과 RETRAGAM 앱에 대해 교육을 받아 그들이 고려할 때 자율적으로 개입을 수행할 수 있습니다.

데이터 분석 모든 결과 변수는 정규성을 검증하고 결과는 연속형 변수의 경우 평균 및 표준 편차 또는 중앙값 및 사분위수 범위, 범주형 변수의 경우 빈도 및 백분율을 사용하여 표시됩니다. 기준선(EG1 대 EG2 대 CG)에서 그룹 비교를 위해 공분산 분석(ANCOVA)과 Kruskal-Wallis 및 t-검정의 비모수적 방법을 적절하게 사용할 것입니다.

객관적으로 측정된 MF 및 기타 결과에 대한 다양한 개입의 효과를 평가하기 위해 다중 요소 ANOVA[시간점(T0, T1) x 그룹(EG1 대 EG2 대 CG)]가 결과 측정과 함께 사용됩니다. 개별 모델의 변수, 독립 변수로서의 개입 및 잠재적 혼란 요인(예: 성별, 사회인구학적 특성, 건강 상태, BMI, PHV, PA 수준 및 MF 기준선)을 제어합니다. 통계적 유의성은 p<0.05로 설정됩니다.