【摘 要】
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研究背景:力量训练是提升运动表现和健康水平,预防运动损伤和慢性疾病的重要措施之一。近年,随着科技的发展推动了速度测量设备在力量训练中的应用,一种基于速度的力量训练(VBT)近来成为力量训练研究和实践的热点[1]。研究证明VBT在训练量更低和疲劳程度更小的情况下能够获得比传统的最大力量百分比法(%1RM)更佳的训练效果。VBT是通过测速设备实时获取组内最高动作速度与次间速度损失两个指标实现对训练负荷
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研究背景:力量训练是提升运动表现和健康水平,预防运动损伤和慢性疾病的重要措施之一。近年,随着科技的发展推动了速度测量设备在力量训练中的应用,一种基于速度的力量训练(VBT)近来成为力量训练研究和实践的热点[1]。研究证明VBT在训练量更低和疲劳程度更小的情况下能够获得比传统的最大力量百分比法(%1RM)更佳的训练效果。VBT是通过测速设备实时获取组内最高动作速度与次间速度损失两个指标实现对训练负荷的监控和调整。速度指标获得的实时性和对疲劳及力量水平预测的灵敏性是VBT精准实施最佳负荷刺激的应用基础,也是其区别于传统%1RM法的优势所在。然而,测速设备自身所固有的测量误差可能掩盖长期训练适应和急性训练疲劳引发的真实速度变化,导致训练实践者对真实训练状态的误判,负面影响VBT训练的效果。因此,准确性是使用测速设备有效开展VBT的重要前提。然而,现有众多便携式商用测速设备的准确性尚不明确。研究方法:采用系统综述和荟萃分析的方法探究力量训练中不同类型和品牌测速设备的效度。文献检索:通过中国知网(CNKI)、Web of Science(核心合集)和PubMed系统检索相关中英文研究文献。文献纳入标准:纳入分析的文献必须是在力量训练动作中评价可便携式商用测速设备速度指标效度的经过同行评议的英文或中文研究。数据处理方法:采用适用于客观测量工具的Appraisal of Study Design for Psychometric Articles量表对纳入的文献进行质量评估。数据根据类型、品牌、强度、速度指标和训练设备进行多级分组处理。采用随机效应模型,利用效度指标皮尔森相关系数对不同分组进行效度的荟萃分析,并计算95%CI(置信区间)。研究结果:总计45篇文献纳入定性分析,16篇文献纳入定量的荟萃分析。文献质量总体评价为中等。1)定性结果:16篇(36%)文献只对加速度计类测速设备进行了效度评价,11篇(69%)文献认为加速度计类设备的效度较低。分别有6篇(14%)和7篇(16%)文献对单一的拉线测速类和光电摄像类测速设备进行了研究均,其结论支持两者有高的效度,可用于VBT。4篇(9%)文献只对APP进行了研究,仅有1篇发现iron path这款移动端APP的效度较低。6篇(14%)文献两两对比了拉线测速类、加速度计类和移动端APP类测速设备,其结论为拉线测速>APP>加速度计(>表示前者优于后者)。5篇(11%)文献对比了3种以上不同类型的测速设备,均得出拉线测速类和光电摄像类测速设备的效度最高,其次为移动端APP类测速设备,而加速度计类测速设备的效度最低。设备在固定轨迹器械中的效度高于自由重量的器械。拉线测速和光电摄像类在MV中的效度高于PV。2)定量荟萃分析结果:线性速度传感器类GymAware在自由重量不同强度的MV(低强度:r=0.98,95%CI 0.95,0.99;中等强度:r=0.98,95%CI 0.95,0.99;高强度:r=0.98,95%CI 0.96,0.99;)和PV(低强度:r=0.99,95%CI0.97,0.99;中等强度:r=0.98,95%CI 0.97,0.99;高强度:r=0.95,95%CI 0.97,0.99)测量中均具有较高的效度;加速度计Push在自由重量不同强度的MV(低强度:r=0.69,95%CI 0.49,0.82;中等强度:r=0.69,95%CI 0.37,0.86;高强度:r=0.48,95%CI 0.21,0.68)和PV(低强度:r=0.71,95%CI 0.52,0.83;中等强度:r=0.82,95%CI 0.69,0.89;高强度:r=0.68,95%CI 0.37,0.85)测量中均表现出中等效度;光电摄像类Velowen(r=0.99,95%CI 0.97,0.99;)、APP类Mylift(r=0.98,95%CI 0.94,0.99)和加速度计类Beast Sensor(r=0.91,95%CI 0.80,0.96)在综合强度效度值中均表现出较高的效度。研究结论:不同类型和品牌测速设备的效度不同,并受训练设备类型和强度的影响。线性速度传感器类的效度最高,其次为光电摄像类和APP类,效度最低的为加速度计类。建议在进行VBT时采用线性速度传感器和光电摄像类设备,避免使用加速度计类设备。
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