Welche Daten werden von professionellen Fußballtrainern bei der Überwachung der Trainingsbelastung verwendet?

von Jürgen Pranger


Gepostet am 10.12.2021


Monitoring, also die Überwachung der Trainingsbelastung, hat im modernen Fußball längst Einzug gehalten. Aber welche Daten werden von den Trainern überhaupt erhoben?

Basierend auf Fragebögen, die an Trainer gesendet wurden, die mit professionellen Fußballmannschaften arbeiten, heben Akenhead und Nassis (2016) hervor, dass es eine große Anzahl verschiedener Daten gibt, die von Trainern überwacht werden. Insbesondere haben die Autoren herausgefunden, dass es 56 verschiedene Variablen gibt, die Trainer professioneller Fußballmannschaften bei der Überwachung der Trainingsbelastung verwenden. Dazu gehören interne Belastungsindikatoren oder -messungen (z. B. durchschnittliche Herzfrequenz) und externe Belastungsindikatoren verschiedener Stufen (z. B. zurückgelegte Entfernung> 7,0 m · s-1; Anzahl von Beschleunigungen > 3,0 m · s2 und Anzahl der Sprünge).


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Tabelle 2: Trainingsbelastungsparameter und Schwellenwerte, die anhand von 41 Fragebögen ermittelt wurden, die von professionellen Fußballtrainern ausgefüllt wurden

Quelle: Akenhead und Nassis (2016).


Aus all den vielen Optionen überwachen professionelle Trainer während des Trainings durchschnittlich 7 Variablen (zwischen 4 und 10) (Akenhead et al., 2016). Es ist zu erkennen, dass Beschleunigungsvariablen, zurückgelegte Strecke, zurückgelegte Strecke bei> 5,5 m · s-1 und Variablen im Zusammenhang mit der Stoffwechselkraft während des Trainings am häufigsten verwendet werden.

Darüber hinaus sollte berücksichtigt werden, dass viele dieser Variablen als absolute Werte (z.B. zurückgelegte Entfernung in Metern) sowie als relative Werte (z.B. zurückgelegte Strecke relativ zur Gesamtstrecke - % der zurückgelegten Gesamtstrecke) ausgedrückt werden.

Abbildung 1: Häufig überwachte Variablen im Elite-Fußball während des Trainings




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Vorschlag von zu überwachenden Variablen

Halson (2014) schlägt vor, dass die Variablen und Indikatoren, die berücksichtigt werden müssen, um die Belastung oder Intensität von Aufgaben zu quantifizieren, nach Möglichkeit eine große Vielfalt von Dimensionen umfassen sollten.

Die Intensität kann bestimmt werden, indem Lastwerte in Werte relativ zur Übungsminute (min-1) umgewandelt werden.

Zum Beispiel würde eine zurückgelegte Distanz von 5000 Metern (externe Belastungsvariable) in einer Trainingseinheit, die 80 Minuten dauert, eine zurückgelegte Distanz von 62,5 m · min-1 pro Minute ergeben (externe Intensitätsvariable).


Variablen:

Dauer in Minuten (brutto, netto und% der tatsächlichen Zeit)

Dies entspricht dem Umfang der Trainingseinheit. Wir können die Gesamtdauer der Sitzung (Bruttodauer) oder nur die Aktivitätsperioden der Spieler (Nettodauer) ohne die Ruhe- und Trinkperioden, die Erklärungen und Korrekturen des Trainers angeben. Darüber hinaus können wir die % der tatsächlichen Sitzungszeit (netto Dauer / Bruttodauer)durch den Quotienten aus beiden Variablen berechnen. Dieser Wert enthält neben dem Sitzungsvolumen auch Informationen zur Sitzungsdichte.

Zurückgelegte Gesamtstrecke oder Spielerlast (Lastanzeige durch Beschleunigungsmessung)

Dies sind zwei externe Ladevariablen, die manchmal mit dem Sitzungsvolumen verwechselt werden. Sie beziehen sich jedoch auf die Trainingsbelastung, da sie durch Multiplizieren des Volumens (Minuten) mit der Intensität (zurückgelegte Strecke pro Minute oder Spielerlast pro Minute) erhalten werden. Die Spielerbelastung bezieht sich auf das Aktivitätsniveau des Athleten (berücksichtigt die Bewegungen in drei Bewegungsebenen), während sich die zurückgelegte Distanz nur auf die Anzahl der vom Athleten zurückgelegten Kilometer bezieht. Der Trainer sollte nur einen von ihnen auswählen, da es sich um Variablen handelt, die eine hohe Korrelation zwischen ihnen aufweisen.

Zeitaufwand> 90% der maximalen Herzfrequenz

Es handelt sich um eine interne Lastvariable, die die Zeit angibt, wie lange sich ein Spieler über einer bestimmten Schwelle aufgehalten hat. Obwohl sich das angegebene spezifische Beispiel auf 90% der maximalen Herzfrequenz bezieht, können andere Intensitäten verwendet werden, um die Zone mit hoher kardiovaskulärer Auswirkung zu bestimmen (zum Beispiel Zeit über 84% der individuellen maximalen Herzfrequenz). Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von Schwellenwerten, die anhand von Tests an Athleten berechnet wurden. Zum Beispiel, um die Zeit zu überwachen, die über der Herzfrequenz in Bezug auf die Beatmungsschwelle oder die Laktatkonzentration von 4 mmol investiert wurde (Abbildung 3). Diese Variable sollte berücksichtigt werden, da signifikante Zusammenhänge zwischen der in diesen Bereichen investierten Zeit und der aeroben Verbesserung der Athleten festgestellt wurden (Castagna et al., 2011).

Abbildung 3: Beziehung zwischen der Zeit, in der Hochintensitätszone kardiovaskulären investiert (Herzfrequenz über das, dass im Zusammenhang mit 4 mmol·l-1) und der Prä-Post Änderung nach der Interventionsperiode mit der Geschwindigkeit verbunden zu 4 mmol·l-1 (r = 0,65; p <0,01; n = 14)


Zurückgelegte Strecke bei 70% der Maximalgeschwindigkeit des Athleten

Die mit hoher Geschwindigkeit zurückgelegte Strecke ist eine Variable, die in diese Art der Analyse einbezogen werden muss. Daher müssen die Anforderungen, die an den Athleten bei maximaler Leistungsfähigkeit gestellt werden, relativiert werden. Aus diesem Grund sollten bei dieser Variablen individuelle Geschwindigkeitsbereiche verwendet werden.

Anzahl der Sprints (> 90% der Maximalgeschwindigkeit des Athleten)

Die Untersuchung der Höchstgeschwindigkeitsaktionen des Athleten während des Wettkampfs und des Trainingsprozesses erfordert eine detaillierte Analyse. Infolgedessen unterstreichen wir die Notwendigkeit, die einzelnen Geschwindigkeitsbereiche erneut zu verwenden, um die Anzahl der einzelnen Sprintaktionen jedes Spielers eindeutig zu identifizieren. Wenn einzelne Bereiche bei der Untersuchung dieser Art von Maßnahmen nicht verwendet werden, verringert sich die Gültigkeit der Maßnahmen und folglich ihr Nutzen. Wenn wir diesen Parameter nicht verwenden, werden wir die Belastung von langsameren Athleten unterschätzen, die Schwierigkeiten haben, eine Distanz über einem absoluten Geschwindigkeitswert zu erreichen, während das Gegenteil bei schnelleren Athleten auftritt und wir riskieren, die von ihnen zurückgelegte Distanz zu überschätzen. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, die Sprintaktionen auf einzelne Geschwindigkeitsbereiche zu relativieren.

Durchschnittliche Beschleunigung / Abbremsbewegungen

Ebenfalls werden Informationen zu den Anforderungen in Bezug auf Beschleunigungen und Abbremsbewegungen benötigt, da sie eine hohe neuromuskuläre Belastung darstellen.

Indikator für Trainingseffizienz: Spielerlast / TRIMPx

Dies ist ein Indikator für die Effizienz des kardiovaskulären Trainings, der die externen Belastungsmessungen mit den internen Belastungsmessungen in Beziehung setzt und Informationen über den Anpassungszustand des Athleten liefert. Folglich ist es eine sehr interessante Variable, um Entscheidungen über die Änderung des Trainingsschwerpunkts zu treffen. Die Analyse einer bestimmten Sitzung hat jedoch einen geringeren Nutzen / eine geringere Bedeutung. Diese Variable sollte über einen längeren Zeitraum analysiert werden. Daher ist eine tägliche Aufzeichnung dieses Indikators erforderlich.

Schlussfolgerungen

Um die Auswahl der Trainingslasten zu optimieren, scheint es bei der Bewertung der Trainingslast notwendig zu sein, eine kleine Anzahl von Variablen zu wählen. In diesem Zusammenhang ist hervorzuheben, dass Indikatoren und Variablen ausgewählt werden müssen, die Informationen zu den drei Dimensionen oder Energiesystemen liefern: aerobe, metabolische (oder hochintensive) und neuromuskuläre Prozesse (Beschleunigung / Verzögerung, Richtungsänderungen, Kurven, Sprünge) und Spitzengeschwindigkeit.




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Literatur


Akenhead, R., und Nassis, G. (2016). Training Load and Player Monitoring in High-Level Football: Current Practice and Perceptions. International Journal of Sports Physiology and Performance. DOI: https://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331

Castagna, C., Impellizzeri, F., Chaouachi, A., Bordon, C., Manzi, V. (2011). Effect of Training Intensity Distribution on Aerobic Fitness Variables in Elite Soccer Players: A Case Study. Journal of Strength and Conditioning Research: January 2011 - Volume 25 - Issue 1 - p 66-71 doi: 10.1519/JSC.0b013e3181fef3d3

Halson, S. (2014). Monitoring Training Load to Understand Fatigue in Athletes. Sports Medicine. https://link.springer.com/article/10.1007/s40279-014-0253-z