Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03524.jsonl.gz/240

Schlafentzug und Ultramarathon
Geschrieben von VgJxDUum 15.08.2020 13:46 ( 101 x gelesen )
Earlier shift in race pacing can predict future performance during a single-effort ultramarathon under sleep deprivationIn dieser Studie wurde ein Forschungslager bei Ultramarathons über 50 und 100 Meilen errichtet, um die menschlichen Ausdauerfähigkeiten unter extremem Schlafverlust und Stress zu untersuchen. Es dauert durchschnittlich >24 Stunden, um 100 Meilen bei minimalem Schlaf zu laufen, sodass wir 24-Stunden-Leistungsprofile erstellen können. Wir sammelten Leistungsdaten, die über Zeit (Rennsplits) und Distanz, selbst gemeldete Schlaf- und Trainingsmuster und Endpunktdaten zur kardiovaskulären Fitness/Anpassung an totalen Schlafentzug und extremes Training aufgezeichnet wurden. Im Allgemeinen stellten wir fest, dass das selbst gemeldete Nickerchen bei 100-Meilen-Läufern höher war als bei 50-Meilen-Läufern, und dass Ultra-Rennen möglicherweise für Frühaufsteher vorab ausgewählt werden können. Wir haben auch Leistungsprofile zwischen den ersten 50 Meilen verglichen, die von allen Läufern zurückgelegt wurden, um Amplituden- und Akrophasenunterschiede in der Leistung unter Verwendung eines Cosinormodells zu untersuchen. Wir haben gezeigt, dass Läufer, die einen 100-Meilen-Ultramarathon absolvierten, im Vergleich zu Nicht-Finishern eine frühere Akrophasenverschiebung hatten, obwohl sich alle Läufer im Laufe der Zeit verlangsamten. Wir konnten zeitabhängige Vorhersagen über die Gesamtleistung bei minimalem Schlaf identifizieren, was den Ultramarathon-Athleten als einzigartige demografische Struktur für zukünftige Untersuchungen des Schlafes und der chronobiologischen Beziehungen in der realen Welt rechtfertigt. Die ganze Arbeit ist zu finden unter https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7347363/
Die hier veröffentlichten Artikel und Kommentare stehen uneingeschränkt im alleinigen Verantwortungsbereich des jeweiligen Autors.