Aplicação de métodos não lineares para estudo da variabilidade do movimento na corrida de fundo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Vitor Bertoli
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/9339
Resumo: Resumo: A corrida é uma habilidade motora complexa, com movimentos não lineares e variáveis Logo, novos métodos que contemplem tais características têm sido propostos para a sua análise, tal como: expoentes de Lyapunov, medidas de correlação de longo alcance, medidas de entropia com conceitos associado a estabilidade, complexidade e similaridade utilizados para estudo da variabilidade do movimento Todavia, ainda não é completamente entendido qual destes métodos pode melhor analisar o desempenho em corridas de fundo Dentro deste escopo, a presente tese foi dividida em 4 capítulos, com os seguintes objetivos: (a: revisão sistemática) identificar e descrever as medidas não lineares mais comumente utilizadas para o estudo da variabilidade de movimento na corrida de fundo demostrando suas aplicações para entendimento do desempenho; (b: experimento I) testar a validade e a confiabilidade das medidas de acelerometria do centro de massa obtida por meio de smartphone em diferentes velocidades de corrida em relação a um acelerômetro já validado, à um único marcador cinemático posicionado sobre smartphone e a um modelo cinemático que considera vários marcadores no corpo para reconstrução do centro de massa; (c: experimento II) relacionar o tempo de prova em 1km com diferentes métodos não lineares aplicados às séries temporais de medidas angulares e às medidas de acelerometria do centro massa; e, (d: experimento III) identificar as estratégias de prova e comparar os parâmetros de desempenho em corredores de 1km com diferentes tempos de prova O estudo de revisão (a) utilizou as bases de dados PUBMED, SportDiscus, SCOPUS e Web of Science, em que foram incluídos 12 estudos Foram identificados o uso de medidas não lineares, tais como correlação de longo alcance, entropia e expoentes de Lyapunov No primeiro experimento (b), participaram 16 voluntários que realizaram corrida em 4 velocidades (1, 12, 14 e 16 km/h) As medidas de aceleração foram realizadas no centro massa, no marcador sacral, no acelerômetro e no smartphone Foi verificada validade das medidas de RMS e pico de aceleração smartphone em relação ao acelerômetro, ao marcador sacral e ao centro de massa e à validade para medidas de complexidade entre acelerômetros No segundo experimento (c), 28 voluntários (tempo de 37,1±363 minutos em prova de 1km) correram em cinco velocidades fixas (12, 14, 16, 18 e 2 km/h) Modelos de regressão linear múltipla foram obtidos para cada velocidade e a partir das medidas não lineares das séries temporais de variáveis angulares e de acelerometria de tronco Também foi verificada relação entre diferentes medidas não lineares e o tempo de prova na corrida de 1km No terceiro experimento (d), corredores competitivos (n=1,) e recreacionais (n=1) realizaram a corrida de 1km em pista de atletismo Os corredores competitivos e recreacionais adotaram estratégias de prova particulares (forma de “J” e “U”, respectivamente) Observou-se diferença entre grupos para variabilidade de aceleração do tronco, economia de aceleração, e correlação de longo alcance Em conjunto, os resultados da presente tese indicam que as medidas não lineares podem ser utilizadas para identificar fases da prova a serem treinadas para melhora do desempenho O uso da acelerometria de tronco, por meio de acelerômetros e smartphone, pode ser uma ferramenta em potencial para o monitoramento do treinamento por meio de medidas não lineares para atletas e treinadores
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(c: experimento II) relacionar o tempo de prova em 1km com diferentes métodos não lineares aplicados às séries temporais de medidas angulares e às medidas de acelerometria do centro massa; e, (d: experimento III) identificar as estratégias de prova e comparar os parâmetros de desempenho em corredores de 1km com diferentes tempos de prova O estudo de revisão (a) utilizou as bases de dados PUBMED, SportDiscus, SCOPUS e Web of Science, em que foram incluídos 12 estudos Foram identificados o uso de medidas não lineares, tais como correlação de longo alcance, entropia e expoentes de Lyapunov No primeiro experimento (b), participaram 16 voluntários que realizaram corrida em 4 velocidades (1, 12, 14 e 16 km/h) As medidas de aceleração foram realizadas no centro massa, no marcador sacral, no acelerômetro e no smartphone Foi verificada validade das medidas de RMS e pico de aceleração smartphone em relação ao acelerômetro, ao marcador sacral e ao centro de massa e à validade para medidas de complexidade entre acelerômetros No segundo experimento (c), 28 voluntários (tempo de 37,1±363 minutos em prova de 1km) correram em cinco velocidades fixas (12, 14, 16, 18 e 2 km/h) Modelos de regressão linear múltipla foram obtidos para cada velocidade e a partir das medidas não lineares das séries temporais de variáveis angulares e de acelerometria de tronco Também foi verificada relação entre diferentes medidas não lineares e o tempo de prova na corrida de 1km No terceiro experimento (d), corredores competitivos (n=1,) e recreacionais (n=1) realizaram a corrida de 1km em pista de atletismo Os corredores competitivos e recreacionais adotaram estratégias de prova particulares (forma de “J” e “U”, respectivamente) Observou-se diferença entre grupos para variabilidade de aceleração do tronco, economia de aceleração, e correlação de longo alcance Em conjunto, os resultados da presente tese indicam que as medidas não lineares podem ser utilizadas para identificar fases da prova a serem treinadas para melhora do desempenho O uso da acelerometria de tronco, por meio de acelerômetros e smartphone, pode ser uma ferramenta em potencial para o monitoramento do treinamento por meio de medidas não lineares para atletas e treinadoresTese (Doutorado em Educação Física) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Educação Física e Esportes, Programa de Pós-Graduação em Educação FísicaAbstract: Running is a complex motor skill, with non-linear and variable movements Therefore, new methods that address these characteristics have been proposed for its analysis, such as: Lyapunov exponents, long-range correlation measures, entropy measures with concepts associated with stability, complexity and similarity used to study movement variability However, it is not yet fully understood which of these methods can best analyze performance in long distance running Within this scope, the present thesis was divided into 4 chapters, with the following objectives: (a: systematic review) to identify and describe the nonlinear measures most commonly used for the study of movement variability in long distance running, demonstrating its applications for understanding performance; (b: experiment I) test the validity and reliability of the accelerometry measures of the center of mass obtained by smartphone at different running speeds in relation to an already validated accelerometer, a single kinematic marker positioned on a smartphone and a model cinematic that considers several markers on the body to reconstruct the center of mass; (c: experiment II) relate the test time in 1 km with different non-linear methods applied to the time series of angular measurements and the accelerometry measurements of the center of mass; and, (d: experiment III) identify running strategies and compare the performance parameters in 1 km runners with different times trial The review study (a) used the PUBMED, SportDiscus, SCOPUS and Web of Science databases, in which 12 studies were included The use of non-linear measures was identified, such as long-range correlation, entropy and Lyapunov exponents In the first experiment (b), 16 volunteers participated who ran at 4 speeds (1, 12, 14 and 16 km/h) Acceleration measurements were performed at the center of mass, sacral marker, accelerometer and smartphone The validity of the RMS measurements and smartphone acceleration peak was verified in relation to the accelerometer, sacral marker and center of mass and the validity for measures of complexity between accelerometers In the second experiment (c), 28 volunteers (time of 371 ± 363 minutes in a 1km race) ran at five fixed speeds (12, 14, 16, 18 and 2 km/h) Multiple linear regression models were obtained for each speed and from the non-linear measurements of the time series of angular variables and trunk accelerometry There was also a relationship between different non-linear measures and the 1km race time In the third experiment (d), competitive (n = 1,) and recreational (n = 1) runners ran the 1km run on an athletics track Competitive and recreational runners adopted particular pacing strategies (“J” and “U” shapes, respectively) There was a difference between groups for trunk acceleration variability, acceleration savings, and long-range correlation Together, the results of this thesis indicate that non-linear measures can be used to identify phases of the test to be trained to improve performance The use of trunk accelerometry, using accelerometers and smartphones, can be a potential tool for monitoring training through non-linear measures for athletes and coachesOkazaki, Victor Hugo Alves [Orientador]Mochizuki, LuisRodacki, André Luiz FélixMoura, Felipe ArrudaAltimari, Leando RicardoNascimento, Vitor Bertoli2024-05-01T11:54:47Z2024-05-01T11:54:47Z2020.0005.03.2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/9339porDoutoradoEducação FísicaCentro de Educação Física e EsportesPrograma de Pós-Graduação Associado em Educação Física UEM/UELLondrinareponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-07-12T04:19:34Zoai:repositorio.uel.br:123456789/9339Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:19:34Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false
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