title: Einfluss von Ermüdung während eines Intervalltrainings auf ausgewählte Laufparameter
Creators: name: Szalanski, Valerie
Publisher: name: :none
Year: 2021

description: Zielsetzung: Die vorliegende Masterarbeit soll erforschen, mit welchen Anpassungen an verschiedene Laufparameter der Körper mit fortschreitender Ermüdung versucht, das Lauftempo gleichmäßig hochzuhalten. Es wird eruiert, wie sich die gemessenen Parameter über die Zeit verändern. Hintergrund: Die Erforschung ermüdungsbedingter raum-zeitlicher, kinematischer und kinetischer Veränderungen während des Laufens kann Faktoren bestimmen, die Auswirkungen auf die Leistung haben. Methodik: Es wurde eine Pilotstudie durchgeführt, an der vier Proband*innen zwischen 25 und 38 Jahren teilnahmen. Diese absolvierten ein intensives Intervalltraining („Yasso 800-m Methode“), bei dem sie 10 x 800 m in gleichbleibender Geschwindigkeit liefen. Die Parameter wurden mittels eines mobilen Leistungsmessungsgerätes (Stryd Powermeter, Boulder, Colorado, USA) erhoben. Über zehn Intervalle wurden die Zeit, Geschwindigkeit, Leistung, Leistungsform, Form Power Ratio (FPR), Schrittfrequenz (SF), Bodenkontaktzeit (BKZ), vertikale Bewegung (VB), Leg Spring Stiffness (LSS) und Leg Spring Stiffness pro Kilogramm Körpermasse (LSS/kg KM) gemessen. Mittels einer ANOVA mit Messwiederholung wurden die Mittelwerte der Gruppe berechnet und von Intervall zu Intervall verglichen. Weiters wurde die Effektstärke mittels partiellen Eta-Quadrat (η_p^2) berechnet. Das Signifikanzniveau wurde dabei mit p &lt; 0.05 festgelegt. Resultate und Conclusio: Die Ergebnisse der ANOVA mit Messwiederholung zeigen, dass die SF sich signifikant erhöht (p = 0.041; η_p^2 = 0.44), während die VB und Leistungsform signifikant geringer werden (p = 0.003; η_p^2 = 0.57 bzw. p &lt; 0.001; η_p^2 = 0.66). Die BKZ wird tendenziell höher und weist eine „große“ Effektstärke auf (p = 0.274; η_p^2 = 0.31). Die Leistung wird tendenziell niedriger und es wurde ebenso eine „große“ Effektstärke gefunden (p = 0.077; η_p^2 = 0.40), genauso wie die FPR (p = 0.079; η_p^2 = 0.40), die LSS (p = 0.249; η_p^2 = 0.31) und die LSS/kg KM (p = 0.200; η_p^2 = 0.33). Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Körper mit fortschreitender Ermüdung einige Anpassungen der raum-zeitlichen und kinematischen und kinetischen Parameter hervorruft, um die Geschwindigkeit gleichmäßig hochzuhalten.
description: Objectives: This master thesis aims to assess adaptations to running parameters when the body attempts keeping the running pace consistently high with increasing fatigue. It will be assessed in which way the measured parameters change over time. Background: Studying fatigue-related spatio-temporal, kinematic and kinetic changes during running can determine factors that impact performance. Methods: A pilot study assessing four participants, aged between 25 and 38, was conducted. The participants completed an intensive interval training ("Yasso 800s"), in which they performed 10 x 800 m at a constant pace. During the intervals time, speed, power, form power, the form power ratio (FPR), step frequency (SF), ground contact time (GCT), vertical oscillation (VO), leg spring stiffness (LSS) and leg spring stiffness per kilogram body weight (LSS/kg BW) were measured. The parameters were monitored and calculated using a power meter (Stryd, Boulder, Colorado, USA). A repeated measures ANOVA was used to assess differences over time. Moreover, effect sizes (partial eta squared; η_p^2) were used to indicate the strength of any difference. Significance was accepted at p &lt; 0.05. Results and Conclusion: The results of the repeated measures ANOVA show that SF increases significantly (p = 0.041; η_p^2 = 0.44), while VO and Form Power decrease significantly (p = 0.003; η_p^2 = 0.57 and p &lt; 0.001; η_p^2 = 0.66, respectively). GCT tends to become higher and shows a “large” effect size (p = 0.274; η_p^2 = 0.31). Power tends to become lower and shows a “large” effect size as well (p = 0.077; η_p^2 = 0.40), just like the FPR (p = 0.079; η_p^2 = 0.40), LSS (p = 0.249; η_p^2 = 0.31) and LSS/kg body weight (p = 0.200; η_p^2 = 0.33). The results suggest that in presence of fatigue, the body makes some adjustments in the spatio-temporal, kinematic, and kinetic parameters to keep the velocity consistently high.