Энерготраты в покое и при нагрузке субмаксимальной мощности: новые подходы к оценке физической работоспособности лыжников-гонщиков

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель данного исследования заключалась в анализе энерготрат покоя (ЭТП) и энерготрат при субмаксимальной физической нагрузке у спортсменов. Проведен ретроспективный анализ данных с 2014 по 2020 гг. среди лыжников-гонщиков. По результатам тестирования в зависимости от способности преодолеть порог анаэробного обмена (ПАНО) спортсмены (n = 136) были разделены на две группы: I – завершили тест до ПАНО, II – выполнили тест “до отказа”. В исследование включены полученные данные только до ПАНО для корректного сравнения результатов. В I группе ЭТП составили 2058.5 ± 220.5 ккал/сут, в II группе – 2023.1 ± 216.4 ккал/сут (р = 0.481) при достоверном различии дыхательного коэффициента (р < 0.000). В структуре ЭТП вклад жиров и углеводов (Угл) в I группе составил 69 и 31%, в II группе – 48 (р = 0.021) и 52% (р < 0.000) соответственно. Выявлены корреляционные связи между фоновым потреблением кислорода и ЭТП, а также скоростью окисления жиров и Угл в состоянии покоя. При этом между группами различалось потребление кислорода на ПАНО (р < 0.000) и относительное значение максимального потребления кислорода (МПК) (р < 0.05). Энерготраты до ПАНО составили 135.9 ± 31.2 и 134.0 ± 23.4 ккал (р = 0.399) для I и II групп. Количество жиров и Угл, потраченное за тест до ПАНО, в группе I составило 6.3 ± 2.0 и 20.7 ± 4.4 г, в группе II – 7.1 ± 1.7 (р < 0.05) и 15.8 ± 5.9 (р < 0.000) г. Данное исследование показало, что соотношение жиров и Угл в структуре ЭТП 1 : 1 является более информативным маркером физической работоспособности, чем количественная оценка энерготрат. Сниженное значение потребления кислорода на ПАНО более чем на 20% относительно МПК может свидетельствовать об экономизации функциональных резервов и возможности организма выполнять физическую нагрузку в течение длительного времени, в том числе и в анаэробном режиме. У спортсменов, выполнивших тестирование “до отказа”, в структуре энерготрат при физической нагрузке субмаксимальной мощности происходит экономизация Угл на фоне активного использования жиров. Именно поэтому в изучение функционального состояния спортсменов следует активно вовлекать сочетанную оценку показателей физической работоспособности и энерготрат с учетом вклада Угл и жиров.

Об авторах

Е. А. Бушманова

Институт физиологии ФИЦ Коми НЦ УрО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: katerinabushmanova@mail.ru
Россия, Республика Коми, Сыктывкар

А. Ю. Людинина

Институт физиологии ФИЦ Коми НЦ УрО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: salu_06@inbox.ru
Россия, Республика Коми, Сыктывкар

Список литературы

  1. Levine J.A. Measurement of energy expenditure // Public Health Nutr. 2005. V. 8. № 7A. P. 1123.
  2. Westerterp K.R. Physical activity and physical activity induced energy expenditure in humans: measurement, determinants, and effects // Front. Physiol. 2013. V. 4. P. 90.
  3. Redondo R.B. Resting energy expenditure; assessment methods and applications // Nutr. Hosp. 2015. V. 31. Supl. 3. P. 245.
  4. MacLean P.S., Bergouignan A., Cornier M.-A., Jackman M.R. Biology’s response to dieting: the impetus for weight regain // Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 2011. V. 301. № 3. P. R581.
  5. Esteves de Oliveira F.C., de Mello Cruz A.C., Gonçalves O.C. et al. Gasto energético de adultos brasileños saludables: una comparación de métodos // Nutr. Hosp. 2008. V. 23. № 6. P. 554.
  6. MacKenzie-Shalders K., Kelly J.T., Daniel S. et al. The effect of exercise interventions on resting metabolic rate: A systematic review and meta-analysis // J. Sports Sci. 2020. V. 38. № 14. P. 1635.
  7. Jagim A.R., Camic C.L., Kisiolek J. et al. Accuracy of Resting Metabolic Rate Prediction Equations in Athletes // J. Strength Cond. Res. 2018. V. 32. № 7. P. 1875.
  8. Purcell S.A., Johnson-Stoklossa C., Braga Tibaes J.R. et al. Accuracy and reliability of a portable indirect calorimeter compared to whole-body indirect calorimetry for measuring resting energy expenditure // Clin. Nutr. ESPEN. 2020. V. 39. P. 67.
  9. Rømer T., Thunestvedt Hansen M., Frandsen. J. et al. The relationship between peak fat oxidation and prolonged double-poling endurance exercise performance // Scand. J. Med. Sci. Sports. 2020. V. 30. № 11. P. 2044.
  10. Lyudinina A.Y., Bushmanova E.A., Varlamova N.G., Bojko E.R. Dietary and plasma blood α-linolenic acid as modulators of fat oxidation and predictors of aerobic performance // J. Int. Soc. Sports Nutr. 2020. V. 17. № 1. P. 57.
  11. Marra M., Di Vincenzo O., Cioffi I. et al. Resting energy expenditure in elite athletes: development of new predictive equations based on anthropometric variables and bioelectrical impedance analysis derived phase angle // J. Int. Soc. Sports Nutr. 2021. V. 18. № 1. P. 68.
  12. Watson A.D., Zabriskie H.A., Witherbee K.E. et al. Determining a resting metabolic rate prediction equation for collegiate female athletes // J. Strength Cond. Res. 2019. V. 33. № 9. P. 2426.
  13. Матвеев Л.П. Проблема периодизации спортивной тренировки / Гос. центр. ордена Ленина ин-т физ. культуры. Кафедра теории и методики физ. воспитания. 2-е изд. М.: Физкультура и спорт, 1965. 244 с.
  14. Бушманова Е.А., Логинова Т.П., Людинина А.Ю. Пищевой термогенез низкокалорийной углеводной нагрузки минимально влияет на энерготраты покоя // Журн. мед.-биол. исследований. 2023. Т. 11. № 2. С. 153. Bushmanova E.A., Lodinova T.P., Lyudinina A.Yu. The thermic effect of carbohydrate minimally influence on rest energy expenditure // J. Med. Biol. Res. 2023. V. 11. № 2. P. 153.
  15. Физиолого-биохимические механизмы обеспечения спортивной деятельности зимних циклических видов спорта / Отв. ред. Бойко Е.Р. Сыктывкар: ООО “Коми республиканская типография”, 2019. 256 с.
  16. McGilvery R., Goldstein G. Biochemistry. A functional approach. Saunders: Philadelphia, PA, 1983. 976 p.
  17. Burke L.M., Hawley J.A. Effects of short-term fat adaptation on metabolism and performance of prolonged exercise // Med. Sci. Sports Exerc. 2002. V. 34. № 9. P. 1492.
  18. Maunder E., Plews D.J., Kilding A.E. Contextualising Maximal Fat Oxidation During Exercise: Determinants and Normative Values // Front. Physiol. 2018. V. 9. P. 599.
  19. Melzer K. Carbohydrate and fat utilization during rest and physical activity // E. Spen. Eur. E. J. Clin. Nutr. Metab. 2011. V. 6. P. e45.
  20. Людинина А.Ю., Бушманова Е.А., Есева Т.В., Бойко Е.Р. Соответствие энергопотребления энерготратам у лыжников-гонщиков в общеподготовительный период // Вопросы питания. 2022. Т. 91. № 1. С. 109. Lyudinina A.Yu., Bushmanova E.A., Eseva T.V., Bojko E.R. [Accordance of energy intake to energy expenditure in skiers across the preparation phase] // Vopr. Pitan. [Problems of Nutrition]. 2022. V. 91. № 1. P. 109.
  21. Glancy B., Hartnell L.M., Malide D. et al. Mitochondrial reticulum for cellular energy distribution in muscle // Nature. 2015. V. 523. № 7562. P. 617.
  22. Jacobs R.A., Lundby C. Mitochondria express enhanced quality as well as quantity in association with aerobic fitness across recreationally active individuals up to elite athletes // J. Appl. Physiol. 2013. V. 114. № 3. P. 344.
  23. Da Boit M., Hunter A.M., Gray S.R. Fit with good fat? The role of n-3 polyunsaturated fatty acids on exercise performance // Metabolism. 2016. V. 66. P. 214.
  24. Andersson Hall U., Edin F., Pedersen A., Madsen K. Whole-body fat oxidation increases more by prior exercise than overnight fasting in elite endurance athletes // Appl. Physiol. Nutr. Metab. 2016. V. 41. № 4. P. 430.
  25. Achten J., Jeukendrup A.E. Maximal fat oxidation during exercise in trained men // Int. J. Sports Med. 2003. V. 24. № 8. P. 603.
  26. San-Millán I., Brooks G.A. Assessment of Metabolic Flexibility by Means of Measuring Blood Lactate, Fat, and Carbohydrate Oxidation Responses to Exercise in Professional Endurance Athletes and Less-Fit Individuals // Sports Med. 2018. V. 48. № 2. P. 467.
  27. Dong S., Qian L., Cheng Z. et al. Lactate and Myocardiac Energy Metabolism // Front. Physiol. 2021. V. 12. P. 715081.
  28. Варламова Н.Г., Логинова Т.П., Гарнов И.О. и др. Частота сердечных сокращений, потребление кислорода и артериальное давление у лыжников разной квалификации в тесте “до отказа” // Человек. Спорт. Медицина. 2021. Т. 21. № 1. С. 53. Varlamova N.G., Loginova T.P., Garnov I.O. et al. Heart rate, oxygen consumption and arterial pressure in skiers of different skill levels in the test to exhaustion // Human. Sport. Medicine. 2021. V. 21. № 1. P. 53.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (525KB)
3.

Скачать (56KB)
4.

Скачать (36KB)

© Е.А. Бушманова, А.Ю. Людинина, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».