title: Fraktale Charakteristik der Herzfrequenz in Abhängigkeit von Belastungsgestaltung und ausgewählten Beanspruchungs-indikatoren während erschöpfender Ausdauerbelastungen mit und ohne Endpunktorientierung.
title: Fractal characteristics of heart rate depending on exercise characteristic and selected stress indicators during exhaustive endurance exercise with and without endpoint orientation.
Creators: name: Boeselt, Tobias
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2015
Subjects: Pacing
rating of perceived exertion
long distance running
Laufgeschwindigkeit
Langstreckenlauf
nicht-lineare Dynamiken
Sport
heart rate variability
Herzfrequenzvariabilität
subjektives Belastungsempfinden

description: Einleitung: Das größte
      Schlüsselmerkmal für einen erfolgreichen Langstreckenlauf ist
      Pacing. Pacing ist die Modulation der Laufgeschwindigkeit für
      die maximale Ausnutzung der Leistungsfähigkeit in Richtung
      des bekannten Endpunktes „Ziellinie“. Pacing beinhaltet die
      kontinuierliche Integration von Informationen über bislang
      gespeicherte Erfahrungen, der verbleibenden Distanz, den
      Umgebungsbedingungen und den Grad des subjektiven
      Belastungsempfindens (RPE). Ergänzend zu der Form des
      Makro-Pacings belegen Studien, dass hochfrequente
      Modulationen der Laufgeschwindigkeit, nicht durch Zufall
      entstehen. Das Skalierungs-verhalten der
      Geschwindigkeitsvariationen stellt mit seiner
      Selbstähnlichkeit, eine Form des Mikro-Pacings dar. Die
      fraktale Skalierung der Geschwindig¬keits¬regulation des
      Mikro-Profils, ist charakterisiert durch ein nicht
      stationäres fraktales Brownian motion (fBm) mit inhärenten
      Langzeitkorrelationen. Aus dieser Erkenntnis heraus testet
      die Teilstudie I, unter anderem die Hypothese, dass mit
      zunehmender Laufstrecke das nicht-stationäre fraktale fBm mit
      inhärenten Langzeitkorrelationen zunimmt. In einer
      nicht-Endpunkt orientierten Teilstudie II, bestritten die
      Probanden auf einem Radergometer eine invariante
      Leistungsvorgabe bis zum Belastungsabbruch. Ziel war der
      Vergleich zwischen der Entwicklung der nicht-linearen
      Kenngröße α1 und dem subjektiven Belastungs¬empfinden (RPE).
      Methodik: In der Teilstudie I nahmen insgesamt 20 männliche
      Ausdauerathleten (MW ± SD Alter: 37±7a; Größe: 1,78±0,06 m;
      Gewicht: 73±8,8 kg) teil, die an unterschiedlichen
      zertifizierten Straßenläufen eine Halbmarathon- und
      Marathondistanz absolviert haben. Hochauflösende Daten der
      Geschwindigkeit (V; m/s), Schrittfrequenz (SF; Hz) und
      Schrittlänge (SL; m) wurden mit einer
      Leichtbau-Accelerometrie am Fuß gemessen und telemetrisch in
      einer Pulsuhr gespeichert (Polar RS800sd mit s3-Sensor,
      Kempele, Finnland). Der spektrale Skalierungsexponent (beta)
      berechnet sich aus der Steigung zwischen der log-power und
      log-frequency. Beta Werte zwischen 1,04 und 3 werden als
      nicht stationäres fraktales Brownian motion (fBm) mit
      Langzeitkorrelationen klassifiziert. Ist ein fBm detektiert
      worden, wurde analog dazu die fraktale Dimension (FD)
      berechnet. In der Teilstudie II nahmen insgesamt n=19
      Radsportler (Alter: 24,7±3,5a, Größe: 1,79± 0,06; Gewicht:
      74,3±7,4kg) teil. Die Athleten absolvierten auf dem
      Radergometer, nach einem Ausbelastungstest, eine submaximale
      Dauerbelastung mit IANS-Leistung bis zum Belastungsabbruch.
      Alle fünf Minuten wurden subjektives Belastungsempfinden
      (RPE, CR-10), Blutlaktat, Sauer¬stoff¬aufnahme (VO2) sowie
      die HRV-Kenngrößen der Gesamtvariabilität (SDNN) und der
      nichtlinearen Dynamik (α1) erfasst und relativ zur
      Gesamtbelastungszeit analysiert. Alle
      Datenverarbeitungsverfahren beider Teilstudien wurden mit
      selbstprogrammierten Profilen in Origin 8.0 (OriginLab,
      Northampton/USA) und Autosignal v1.7 (Seasolve Software,
      Framingham/USA) verarbeitet. Die statistische Analyse (SPSS
      20, IBM Chicago) beinhaltete neben dem Test auf
      Normalverteilung mittels Kolomogorv-Smirnov, die deskriptiven
      Ergebnisse aus Mittelwert (MW) und Standardabweichung (SD).
      Ergebnisse: Mittelwerte der v (3,54 ± 0,38 vs 3,39 ± 0,44 m ·
      s-1), SF (1,43 ± 0,07 vs 1,43 ± 0,07 Hz) und SL (2,58 ± 0,22
      vs 2,47 ± 0,24 m) und CV von v (4,2 ± 1,05 vs 5,38 ± 1,65%)
      und SF (1,12 ± 0,26 vs 1,26 ± 0,27%) blieben zwischen der
      ersten und zweiten Marathonhälfte unverändert. CV von SL
      (3,84 ± 0,98 vs 4,79 ± 1,46%) erhöhte (p &lt;0,05) sich mit
      zunehmender Wettkampfbelastung. SL erklärt 79,6 ± 23,3% der
      Varianz von v, die in einem Model unter Berücksichtigung der
      SF auf 94,2 ± 18,8% (beide p &lt;0,001) erhöht werden konnte.
      In der zweiten Hälfte war beta-v (1,73 ± 0,17 vs 1,86 ± 0,2)
      erhöht (p &lt;0,05) und FD-v (1,63 ± 0,09 vs 1,57 ± 0,1)
      verringert (p &lt;0,05), während beta-SF (1,31 ± 0,16 vs 1,41
      ± 0,19), beta-SL (1,52 ± 0,22 vs 1,65 ± 0,23), FD-SF (1,84 ±
      0,08 vs 1,8 ± 0,09), FD-SL (1,74 ± 0,11 vs 1,67 ± 0,11) mit
      zunehmender Wettkampfbelastung unverändert blieben. Beta und
      FD von v, SF und SL zeigten unabhängig von der Laufbelastung
      Unterschiede (p &lt;0,05) auf. Bei Abbruchzeiten von
      77,53±15,28min und hochsignifikant steigender Beanspruchung
      können neben der hohen positiven Korrelation von RPE und Hf
      erstmals auch hohe negative Korrelationen von RPE und
      HRV-Kenngrößen der Gesamtvariabilität (SDNN) bzw. des
      Korreliertheitsgrades (α1) nachgewiesen werden. In beiden
      Teilstudien (Dauertest vs. Marathon) kam es im Vergleich der
      beiden Belastungshälften (erste vs. zweite Hälfte) zu einer
      signifikanten Reduktion der α1 Werte (p &lt;0,05).
      Diskussion: Fraktale Eigenschaften der Fluktuationen in v, SF
      und SL während des Marathon-Rennens zeigen ein
      nicht-stationäres ein fBm mit inhärenter Langzeitkorrelation.
      Sie deuten auf eine erhöhte systemische Kopplung bei
      zunehmender Wettkampfbelastung in v, aber nicht in SL, obwohl
      die Fluktuationen in V hauptsächlich durch SL vermittelt
      werden. Die hohen RPE-Werte bei erschöpfender
      Ausdauerbelastung gehen sowohl mit einem Verlust der
      Gesamtvariabilität, als auch der fraktalen Skaliertheit
      einher. Dies lässt vermuten, dass Belastungen ohne
      Endpunktorientierung und invarianter Leistung stärker zu
      einem Verlust der Skaliertheit neigen, als
      endpunktorientierte Belastungen mit variabler Leistung.
      Weitere Zusammenhänge sollten in zukünftigen Untersuchungen
      weitergehend beleuchtet werden.
description: Introduction A key feature of
      successful long distance racing is pacing. Pacing is the
      modulation of running speed (v) for maximal exploitation of
      the runner´s performance capacity towards the known endpoint
      finish line. Pacing shall reflect continuous integration of
      information on previous experience, remaining running
      distance, environmental conditions and perception of effort.
      Additionally to this kind of macro pacing profile there is
      recent evidence that more high frequent modulations in
      running v are not random but represent a micro profile with
      scaling behavior and self-similarity of speed regulation.
      This fractal scaling micro profile defined by non-stationary
      fractional Brownian motion with inherent long-range
      correlations of speed regulation suggests non-linear
      interrelated control mechanisms operating on various time
      scales. In half marathon running this was primarily mediated
      via stride length (SL). Consequently the first part of the
      study tested the hypothesis that non-stationary fractional
      Brownian motion with inherent long-range correlations of
      speed regulation increased with marathon race progression. In
      the second part of the study, we tested another hypothesis in
      a laboratory. The subjects should cycle on a bicycle
      ergometer with invariant power setpoint through their maximum
      of individual physical exertion. Methods Part 1: 20 male
      endurance runners (mean ± SD age: 37 ± 7 yrs, height: 1.78 ±
      0.06 m, weight: 73±8,8 kg) participated in four different
      certified street marathon races. Terrestric profiles resulted
      in net elevations between start and finish of 15 m to 90 m.
      Climate conditions were mild and dry. High-resolution data of
      V (m/s), stride frequency (SF; Hz) and SL (m) were measured
      with a light-weight accelerometric foot sensor with a
      telemetric coupling to a wrist watch (Polar RS800sd with
      s3-senor, Kempele, Finnland). The spectral scaling exponent
      (beta), which denotes the slope of the log-power versus
      log-frequency regression line, was computed from the smoothed
      CWT spectral powers of each subjects V, SF and SL time
      series, while only low frequency components below 0.1 Hz were
      considered. Beta values between 1.04 and 3 were classified as
      non-stationary fractional Brownian motion (fBm) with
      long-range correlations, while values between -1 and 0.38
      indicated stationary fractional Gaussian noise (fGn). If fBm
      was detected, the corresponding fractal dimension (FD) was
      calculated. Part 2: 19 male cyclists (mean ± SD age: 24.7 ±
      3.5 yrs, height: 1.79 ± 0.06m; weight: 74.3 ± 7,4kg) part.
      The athletes completed on the bicycle ergometer, a submaximal
      endurance with IANS power through their maximum of individual
      physical exertion. Every five minutes rating of perceived
      exertion (RPE, CR-10), blood lactate, oxygen uptake (VO2),
      HRV and nonlinear dynamics (α1) were analysed relative to the
      total load time. All data processing procedures were done
      using self-programmed routines in Origin 8.0 (OriginLab,
      Northampton/USA) and Autosignal v1.7 (Seasolve Software,
      Framingham/USA). Subsequent statistical analysis (SPSS 20,
      IBM Chicago) included testing normality of distribution using
      Kolmogorov-Smirnov testing and the Levene statistics for
      homoscedasticity, presentation of descriptive results as
      means and standard deviations (SD). Results Mean values of V
      (3.54 ± 0.38 vs. 3.39 ± 0.44 m·s-1), SF (1.43 ± 0.07 vs. 1.43
      ± 0.07 Hz) and SL (2.58 ± 0.22 vs. 2.47 ± 0.24 m) remained
      unchanged between first and second marathon half. SL
      explained 94.1 ± 5.9 % of the variance in V. CV, beta and FD
      of V, SF and SL were different (p &lt; 0.05) irrespective of
      race progression. CV of V (4.2 ± 1.1 vs. 5.4 ± 1.7 %, p &lt;
      0.05) and SL (3.8 ± 1.0 vs. 4.8 ± 1.5 %, p &lt; 0.05)
      increased from first to second marathon half but not CV of SF
      (1.1 ± 0.3 vs. 1.3 ± 0.3 %, n.s.). Beta of V (1.73 ± 0.17 vs.
      1.86 ± 0.2, p &lt; 0.05) increased with race progression
      whilst beta of SF (1.31 ± 0.16 vs. 1.41 ± 0.22, n.s.) and SL
      (1.52 ± 0.22 vs. 1.65 ± 0.28, n.s.) remained unchanged. FD of
      V (1.63 ± 0.09 vs. 1.57 ± 0.1, p &lt; 0.05) decreased in the
      second half of the marathon but FD of SF (1.84 ± 0.08 vs. 1.8
      ± 0.09) and SL (1.74 ± 0.11 vs. 1.67 ± 0.11) did not change
      with race progression. In the second part of the study total
      times of 77.53 ± 15,28min show highly significant increase in
      demand and a high positive correlation between RPE and HRV.
      In both studies (Laboratory vs. Marathon) occurred in the
      comparison of the two halves (first vs. second half) to a
      significant reduction in α1 values (p &lt;0.05). Conclusion
      The present study is the first that analyzed high frequent
      modulations in running V in terms of a micro pacing profile
      with scaling behavior and self-similarity with respect to
      marathon race progression. The hypothesis that with race
      progression a runner shows a higher level of correlated
      non-random speed adjustments was confirmed. Fractal and
      spectral properties show clear, but subtle effects in beta
      and FD of v only, although variations in v were primarily
      mediated by SL. The high RPE values at exhaustive endurance
      exercise go hand in hand both with a loss of overall
      variability, as well as the fractal scales awareness. This
      suggests that demand without end orientation and invariant
      power more prone to loss of scales awareness, as endpoint
      oriented events with variable power. The present findings
      provide furthermore evidence supporting the concept that
      pacing reflects continuous integration of conscious input and
      additional cumulative sensations which lead to increasing
      systemic coupling of performance managing factors towards the
      known endpoint finish line.