Predição do desempenho a partir das características antropométricas, fisiológicas e de força no remo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Fábio
Data de Publicação: 2017
Outros Autores: Brito, João, Reis, Victor
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.15/2093
Resumo: Introdução: O desempenho de remadores no remoergômetro é motivo de curiosidade entre os cientistas. Os modelos de predição podem medir o desempenho no remoergômetro. Neste sentido, as variáveis estudadas foram analisadas como possíveis preditores de desempenho. Objetivo: Desenvolver diferentes modelos de regressão a fim de predizer o desempenho com o uso das variáveis antropométricas composição corporal, consumo máximo de oxigênio e força. Métodos: Vinte remadores participaram do estudo (21,35 ± 0,98 anos). Foram aplicados os testes de consumo máximo de oxigênio, força, 500 m e o exame de absorciometria radiológica de dupla energia. A regressão linear múltipla foi realizada no SPSS 16 para os quatro diferentes modelos de regressão. A confiabilidade dos modelos foi indicada pelo coeficiente de determinação R2 e pelo erro padrão da estimativa (SEE). Resultados: Os modelos de antropometria-potência (R2 = 0,92; SEE = 0,06), VO2 Pico (R2 = 0,88; SEE = 0,07), força-potência (R2 = 0,93; SEE = 0,06) apresentaram predição confiável para o desempenho nos 500 m em remoergômetro, assim como a combinação de todas as variáveis (R2 = 0,94; SEE = 0,08). Conclusão: Feitas essas análises, pode-se assegurar a necessidade desses modelos com o objetivo de complementar a identificação, seleção de talentos e, sobretudo, melhora no desempenho
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spelling Predição do desempenho a partir das características antropométricas, fisiológicas e de força no remoPrediction of performance from anthropometric, physiological and strength components in rowingPredicción del rendimiento de las características antropométricas, fisiológicas y fuerza en el remodesempenho atléticoforça muscularantropometriaanálise de variânciaanálise de regressãoathletic performancemuscle strengthanthropometryanalysis of varianceregression analysisrendimiento atléticofuerza muscularantropometríaanálisis de varianzaanálisis de regresiónIntrodução: O desempenho de remadores no remoergômetro é motivo de curiosidade entre os cientistas. Os modelos de predição podem medir o desempenho no remoergômetro. Neste sentido, as variáveis estudadas foram analisadas como possíveis preditores de desempenho. Objetivo: Desenvolver diferentes modelos de regressão a fim de predizer o desempenho com o uso das variáveis antropométricas composição corporal, consumo máximo de oxigênio e força. Métodos: Vinte remadores participaram do estudo (21,35 ± 0,98 anos). Foram aplicados os testes de consumo máximo de oxigênio, força, 500 m e o exame de absorciometria radiológica de dupla energia. A regressão linear múltipla foi realizada no SPSS 16 para os quatro diferentes modelos de regressão. A confiabilidade dos modelos foi indicada pelo coeficiente de determinação R2 e pelo erro padrão da estimativa (SEE). Resultados: Os modelos de antropometria-potência (R2 = 0,92; SEE = 0,06), VO2 Pico (R2 = 0,88; SEE = 0,07), força-potência (R2 = 0,93; SEE = 0,06) apresentaram predição confiável para o desempenho nos 500 m em remoergômetro, assim como a combinação de todas as variáveis (R2 = 0,94; SEE = 0,08). Conclusão: Feitas essas análises, pode-se assegurar a necessidade desses modelos com o objetivo de complementar a identificação, seleção de talentos e, sobretudo, melhora no desempenhoIntroduction: The performance of rowers in the rowing ergometer is a matter of curiosity among scientists. Prediction models can measure performance on the rowing ergometer. In this sense, the studied variables were analyzed as possible predictors of performance. Objective: To develop different regression models in order to predict performance using the anthropometric variables body composition, maximal oxygen consumption, and strength. Methods: Twenty rowers participated in the study (21.35±0.98 years). The tests of maximal oxygen consumption, strength, 500 m, and dual-energy X-ray absorptiometry were applied. Multiple linear regressions were performed on SPSS 16 for the four different regression models. The reliability of the models was indicated by the coefficient of determination R2 and by the standard error of the estimation (SEE). Results: The anthropometry-power models (R2=0.92, SEE=0.06), VO2 peak (R2=0.88, SEE=0.07), strength-power (R2=0.93, SEE=0.06) presented reliable prediction for 500 m in the rowing ergometer, as well as the combination of all the variables (R2=0.94, SEE=0.08). Conclusion: Once these analyzes have been made, we can assure the necessity of these models with the objective of complementing the identification, selection of talents and, above all, improvement in performance.Introducción: El rendimiento de los remeros en el remoergómetro es motivo de curiosidad entre los científicos. Los modelos de predicción pueden medir el rendimiento en el remoergómetro. En este sentido, las variables estudiadas fueron analizadas como posibles predictores de rendimiento. Objetivo: Desarrollar diferentes modelos de regresión a fin de predecir el rendimiento con el uso de las variables antropométricas, composición corporal, consumo máximo de oxígeno y fuerza. Métodos: Veinte remeros participaron del estudio (21,35 ± 0,98 años). Se aplicaron las pruebas de consumo de máximo oxígeno, fuerza, 500 m y el examen de absorciometría de rayos X de doble energía. La regresión lineal múltiple fue realizada en el SPSS 16 para los cuatro diferentes modelos de regresión. La confiabilidad de los modelos fue indicada por el coeficiente de determinación R2 y el error estándar de la estimación (SEE). Resultados: Los modelos de antropometría-potencia (R2 = 0,92; SEE = 0,06), VO2 pico (R2 = 0,88; SEE = 0,07), fuerza-potencia (R2 = 0,93; SEE = 0,06) presentaron predicción confiable para el rendimiento en los 500 m en remoergómetro, así como la combinación de todas las variables (R2 = 0,94; SEE = 0,08). Conclusión: Hechos estos análisis, se puede asegurar la necesidad de esos modelos con el objetivo de complementar la identificación, selección de talentos y, sobre todo, mejora en el rendimiento.Repositório Científico do Instituto Politécnico de SantarémSilva, FábioBrito, JoãoReis, Victor2018-02-02T12:56:12Z2017-112017-11-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.15/2093porSilva FBM, Brito JPRGM, Reis VM. Predição do desempenho a partir das características antropométricas, fisiológicas e de força no remo. Rev Bras Med Esporte. 2017;23(6):446-4491806-9940http://dx.doi.org/10.1590/1517-869220172306165108info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-01-21T07:32:19Zoai:repositorio.ipsantarem.pt:10400.15/2093Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T01:54:08.523569Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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