Session Rating of Perceived Exertion Combined With Training Volume for Estimating Training Responses in Runners
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Historically, methods of monitoring training loads in runners have used simple and convenient metrics, including the duration or distance run. Changes in these values are assessed on a week-to-week basis to induce training adaptations and manage injury risk. To date, whether different measures of external loads, including biomechanical measures, provide better information regarding week-to-week changes in external loads experienced by a runner is unclear. In addition, the importance of combining internal-load measures, such as session rating of perceived exertion (sRPE), with different external-load measures to monitor week-to-week changes in training load in runners is unknown. OBJECTIVE: To compare week-to-week changes in the training loads of recreational runners using different quantification methods. DESIGN: Case series. SETTING: Community based. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: Recreational runners in Vancouver, British Columbia. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Week-to-week changes in running time, steps, and cumulative shock, in addition to the product of each of these variables and the corresponding sRPE scores for each run. RESULTS: Sixty-eight participants were included in the final analysis. Differences were present in week-to-week changes for running time compared with timeRPE (d = 0.24), stepsRPE (d = 0.24), and shockRPE (d = 0.31). The differences between week-to-week changes in running time and cumulative shock were also significant at the overall group level (d = 0.10). CONCLUSIONS: We found that the use of an internal training-load measure (sRPE) in combination with external load (training duration) provided a more individualized estimate of week-to-week changes in overall training stress. A better estimation of training stress has significant implications for monitoring training adaptations, resulting performance, and possibly injury risk reduction. We therefore recommend the regular use of sRPE and training duration to monitor training load in runners. The use of cumulative shock as a measure of external load in some runners may also be more valid than duration alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».