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力量与爆发力训练对女性跑步者跑步运动学的影响

MEFIT开源体能  · 公众号  ·  · 2024-09-22 08:31

正文

摘要:

跑步表现和受伤风险都与跑步运动学有关。爆发力训练提高了田径运动员的跑步表现并降低了受伤风险。本研究的目的是评估新手跑步者在典型的初学者跑步计划前后的运动学变化,与那些在跑步前进行爆发力干预的人进行比较。57名新手女性跑步者被分配到对照组(8周步行+8周跑步)或干预组(8周力量或爆发力训练+8周跑步)。在基线、8周和16周时评估运动学。使用统计参数映射二因素方差分析,以组和研究时间点为独立变量,比较完成训练的个体(n=21)的关节角度。组和研究时间点之间没有交互作用(p>0.05),表明两种训练计划对跑步运动学有相似的效果。对矢状面膝关节和髋关节运动学有主要影响(p<0.001);训练后,受试者跑步时腿部更加伸展,特别是在摆动期间。8周的准备训练,随后进行8周的跑步,导致矢状面生物力学发生变化,这些变化先前已与提高跑步经济性相关。可能需要更大容量的爆发力、跑步训练或同时进行爆发力和跑步训练,以引起与降低受伤风险相关的跑步形态变化。

一、介绍

  1. 跑步训练的健康益处:参与跑步训练计划不仅能够带来众多健康好处,还能提升跑步表现。

  2. 受伤风险:不幸的是,跑步运动伴随着较高的过度使用伤害风险,尤其是对于新手跑步者,他们的受伤风险更高。

  3. 受伤原因:尽管跑步表现和受伤风险是多因素决定的,但下肢的运动学特征与这两者都有关联。

  4. 运动学与受伤:异常的额状面和水平面运动学可能在受伤中起作用。例如, 女性跑步者在髌股疼痛综合征和髂胫束综合征之前,其髋关节内收角度的峰值增加

  5. 运动学与跑步经济性:在矢状面上,跑步经济性与趾离地时膝关节更少的伸展、背屈峰值延迟以及初始接触时更慢的外翻速度相关。

  6. 力量训练对受伤风险的影响: 力量训练已被证明可以减少有经验的跑步者的受伤风险,但其是否能够改变跑步的运动学特征尚不明确

  7. 爆发力训练的好处: 爆发力训练,包括需要快速的离心收缩后紧跟向心收缩的动作,已被一致报道可以减少着陆时的膝关节外展和女性场地及田径运动员的膝关节受伤风险

  8. 爆发力训练对跑步经济性和表现的影响:此外,爆发力训练还能提高跑步经济性和表现。

研究目的:鉴于力量和爆发力训练在其他运动中的积极效果,本研究旨在比较8周走路后接8周跑步(对照组)与8周力量和爆发力训练后接8周跑步(干预组)两种训练计划对新手跑步者下肢运动学的影响。

研究假设:研究假设对照组对跑步运动学没有显著影响,而干预组将导致与降低受伤风险相关的运动学变化,如减少髋关节内收、膝关节外展和膝关节内旋。同时,预计干预组将导致与提高跑步经济性相关的矢状面运动学变化,如趾离地时膝关节和踝关节的伸展减少。


二、研究方法

图1研究流程图

  • 描述 :展示了研究的流程,包括受试者的招募、随机分配到对照组或干预组、训练计划以及数据收集的时间点。

  • 重要性 :帮助读者快速理解研究的设计和实施步骤,以及受试者的流动情况。

图 2:关节角度时间序列

  • 描述 :展示了训练前后受试者在矢状面上膝关节和髋关节角度变化的时间序列图。

  • 重要性 :直观展示了训练对跑步运动学影响的动态变化,有助于深入理解训练对跑步技术的具体影响。


  1. 实验设计:本研究采用了控制前瞻性干预研究的设计,包括训练类型和研究时间点作为独立变量,跑步运动学作为依赖变量。

  2. 伦理批准:研究已获得弗吉尼亚联邦大学机构审查委员会的批准。

  3. 知情同意:在任何数据收集之前,受试者被告知研究的风险和好处,并签署了机构批准的知情同意文件。

  4. 样本量估算:没有现成的方法来估算统计参数映射二因素方差分析的样本量,因此研究者参考了先前的研究和预期的组间差异来估算样本量。

  5. 受试者选择:研究对象为年龄在18至60岁之间、健康状况足以参与中等强度活动的女性。排除了有定期跑步历史、心血管或其他慢性疾病、神经疾病和肌肉骨骼损伤的个体。

  6. 随机化:使用nQuery软件生成区块随机化列表,以确保训练计划的持续时间匹配,减少因训练计划的长期性导致的组间退出差异。

  7. 训练计划:对照组进行8周的步行训练,随后进行8周的跑步训练;干预组进行8周的力量和爆发力训练,随后进行8周的跑步训练。

  8. 数据收集:在跑步机上使用3D运动分析系统收集运动学数据,包括步行和跑步时的关节角度。

  9. 训练监督:两组均每周进行一次集体训练,以提高训练的依从性。

  10. 训练记录:参与者使用智能手机应用程序记录训练类型、持续时间和任何受伤情况。

  11. 受伤定义:如果受试者因疼痛(超过3分的10分制)错过一整周(即3次连续训练课程),则被视为受伤。

  12. 数据处理:使用Visual3D软件处理标记轨迹数据,并通过双通Butterworth滤波器进行滤波。

  13. 统计分析:使用统计参数映射二因素方差分析比较组间和时间点的运动学数据,以及对步态周期内关节角度的变化进行分析。

  14. 结果解释:考虑了可能影响运动学数据解释的因素,如受试者的年龄、BMI、训练依从性以及受伤情况。







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