Fragestellung: In der bisherigen Sportpraxis basiert die Steuerung des Regenerationsprozesses im wesentlichen auf der subjektiven Einschätzung von Sportler/innen und Trainer/innen. Es ist jedoch wünschenswert, den Regenerationsprozess anhand von objektiven Indikatoren qualitativ und quantitativ beurteilen und somit optimieren zu können. In der vorliegenden Untersuchung wurde versucht, mittels mathematischer Methoden mögliche Interdependenzen recht einfach zu erhebender Parameter des nächtlichen Herzfrequenzverhaltens mit detaillierten Trainingsaufzeichnungen im Rahmen von Einzelfallanalysen im Längsschnittverlauf aufzudecken. Methodik: 2 Triathleten und ein Radfahrer (TR1,2, R: Alter: 24-29 Jahre, p4: 3.8 - 4.7 Watt/kg) nahmen an der Untersuchung teil. Registrierungen der nächtlichen Herzfrequenz (Hf) sollten 2x/Woche in der Zeitspanne zwischen Okt. 1997 und Sep. 1998 (301 - 363 Tage) mit dem Messgerät Vantage NV der Fa. Polar, Finnland, im 60s Aufzeichnungsmodus erfolgen. Probleme ergaben sich teilweise durch Verrutschen des Gurtes. Die auswertbaren Hf-Aufzeichnungen wurden durch Vorgabe einer oberen und unteren Hf-Grenze (90 min-1 / 30 min-1) gefiltert. Ermittelt wurden: die mittlere Hf (HfMW), Standardabweichung (HfSD) und der Variationskoeffizient (HfVK). Die Hard- und Software von Polar wurde ebenfalls zur Erhebung und Dokumentation der Trainings- (TR-) Daten im gesamten Untersuchungszeitraum eingesetzt. Erhoben wurden hierbei die Dauer in den Einzeldisziplinen, die gesamte TR-Dauer und für das Radfahren und Laufen ferner die jeweilige TR-Intensität (TRI) als Prozentsatz der TR-Hf von der maximalen Hf (=40, =50, =65, =75, =85, =90, =95 % der Hfmax). Es wurde versucht, allgemeine Beziehungen zwischen den Hf-Parametern und den Trainingsdaten sowie exemplarisch zwischen Extremwerten/Ausreißern der Hf-Daten und dem absolvierten Training anhand standardisierter mathematischer Verfahren zu belegen. Um die zeitliche Dynamik des Zusammenwirkens der Messgrößen zu erfassen, wurden die Werte der TR-Variablen zu verschiedenen Zeitpunkten (Lags) bis zu 7 Tagen vor Erhebung der Hf-Variablen berücksichtigt. Ergebnisse: TR-Umfänge, -Inhalte und -Intensitäten variierten erwartungsgemäß deutlich im Jahrestrainingszyklus. Die Gesamtumfänge betrugen im Mittel 108-114 min/Tag bei 190-276 TR-Tagen. Es fanden sich eine Vielzahl von Auto- und Kreuzkorrelationen zwischen den einzelnen Trainingsmaßnahmen. Dies ließ eine differenzierte Analyse der Effekte einzelner Intensitäten auf die Hf-Variablen nicht sinnvoll erscheinen. Die Anzahl der auswertbaren nächtlichen Hf-Messungen sowie die weiteren Kenndaten der Messungen sind der nebenstehenden Tabelle zu entnehmen. Auch hier fanden sich große inter- und intra-individuelle Variationen im Saisonverlauf. Einige Extremwerte/Ausreißer der Hf-Parameter von TR1 und TR2, nicht jedoch von R, ließen sich auf außergewöhnliche vorausgegangene Trainingsbelastungen zurückführen. Unter Einbeziehung der unsummierten, bis zu 7 Tagen voraus gegangenen TR-Umfänge konnten sich für TR1, TR2 und R nur sehr wenige, sowohl positive als auch negative, Zusammenhänge zu den Hf-Parametern nachweisen lassen. Die Einbeziehung der summierten, bis zu 7 Tagen voraus gegangenen TR-Umfänge ergab ebenfalls einige wenige Zusammenhänge zu den Hf-Parametern für TR1 und TR2, nicht jedoch für R. Schlussfolgerung: Insgesamt lässt sich festhalten, dass zwar einige Extremwerte und Ausreißer auf hohe Trainingsbelastungen folgen, man kann jedoch nicht davon ausgehen, dass ein hoher Trainingsumfang in jedem Fall außergewöhnliche Messwerte der nächtlichen Hf-Variablen nach sich zieht, oder dass umgekehrt alle diese Messwerte durch extreme Trainingsbelastungen verursacht wurden. Anhand der Berechnung von Korrelationskoeffizienten wurden einige wenige Interdependenzen zwischen TR-Daten und Parametern der nächtlichen Hf aufgedeckt. Dies variierte sehr stark von Athlet zu Athlet, so dass für weitere Untersuchungen sowie einen möglichen Einsatz in der TR-Praxis eine individuelle Betrachtung erforderlich erscheint.
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