Modelo de predição de uma repetição máxima (1RM) baseado nas características antropométricas de homens e mulheres

• Autor(a) principal: Materko,Wollner
• Data de Publicação: 2007
• Outros Autores: Neves,Carlos Eduardo Brasil, Santos,Edil Luis
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista brasileira de medicina do esporte (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-86922007000100007
• topic: Treinamento de força; Força muscular; Exercício; Equação de predição

O objetivo do presente estudo foi desenvolver uma equação para predição da carga de uma repetição máxima (1RM) em homens e mulheres, usando exclusivamente as características antropométricas. Participaram deste estudo 44 jovens de baixo risco, com experiência em treinamento de força, sendo 22 do sexo masculino (23 ± 4 anos, 76,6 ± 12,7kg, 173,9 ± 5,5cm, 11 ± 4,5% de gordura) e 22 do feminino (22 ± 4 anos, 54 ± 6,0kg, 161 ± 5,8cm, 18 ± 2,2% de gordura). Inicialmente, eles passaram por uma avaliação antropométrica seguida de um teste de 1RM de familiarização no exercício de desenvolvimento, que foi repetido após 48h. A repetibilidade do teste de 1RM foi testada pelo Wilcoxon matched paired test. Finalmente, a carga de 1RM foi modelada em função das variáveis antropométricas por regressão linear múltipla (forward stepwise) usando como critério de corte das variáveis independentes deltar² < 0,01. A confiabilidade dos modelos foi expressa pela análise de Bland e Altman. Adotou-se em todos os testes alfa = 0,05. Não se registraram diferenças entre teste e reteste, resultando em 44,6 ± 13,2kg e 12,2 ± 3,2kg nos indivíduos do sexo masculino (SM) e feminino (SF), respectivamente. Além das variáveis antropométricas, incluiu-se aos modelos o tempo de experiência em treinamento de força. No SM, o modelo resultou em 84% da variância explicada, com erro padrão equivalente a 12%. Por outro lado, no SF, a capacidade preditiva do modelo obtido foi mais fraca, resultando em 56% da variância explicada e erro padrão equivalente a 20%. Em conclusão, os modelos obtidos mostraram adequada confiabilidade, de forma que podem ser utilizados como ferramentas para predição da carga de 1RM.