The influence of different training load magnitudes on sleep pattern and psychophysiological responses in young soccer players
| العنوان: | The influence of different training load magnitudes on sleep pattern and psychophysiological responses in young soccer players |
|---|---|
| المؤلفون: | Ferreira, Ayrton Bruno de Morais |
| المساهمون: | Moreira, Alexandre, Costa, Eduardo Caldas, Araújo, John Fontenele, Oliveira, Ricardo Santos, Mortatti, Arnaldo Luís |
| المصدر: | Repositório Institucional da UFRN Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
| بيانات النشر: | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021. |
| سنة النشر: | 2021 |
| مصطلحات موضوعية: | Monitoramento, Treinamento físico, Futebol, Actigrafia |
| الوصف: | INTRODUÇÃO: Jovens atletas, durante as fases de pré-temporada e temporada, estão expostos a sucessivos períodos de mudanças nas magnitudes das cargas de treinamento, podendo afetar diretamente a quantidade e qualidade de sono e, consequentemente, interferir no processo de recuperação. OBJETIVO: Analisar a influência de diferentes magnitudes de carga de treinamento sobre parâmetros de sono e, de forma complementar, nas variáveis psicofisiológicas: recuperação percebida, estados de humor, tolerância ao estresse e cortisol salivar em jovens jogadores de futebol por três semanas com diferentes magnitudes de carga de trabalho. MÉTODOS: 13 jovens atletas de futebol do sexo masculino (idade: 15,93 ± 0,59 anos; massa corporal: 68,70 ± 6,12 kg; estatura: 1,75 ± 0,07 m; IMC: 22,30 ± 0,97) foram avaliados durante um mesociclo pré-competitivo, consistindo em 3 semanas de treinamento com diferentes magnitudes de carga de trabalho. A carga externa de treinamento (CET) foi verificada pelo método PlayerLoad, enquanto a carga interna de treinamento (CIT) foi determinada pelo método da Percepção Subjetiva de Esforço (PSE) da sessão. Actigrafia de pulso foi utilizada para monitorar o sono. As variáveis do sono, incluindo tempo total na cama (TTC), tempo total de sono (TTS), latência de sono (LS), despertar após o início do sono (DAIS) e eficiência de sono (ES) foram avaliadas em todas as noites de sono pós-treino. O estado de recuperação foi mensurado através da escala de Estatus de Recuperação Percebida (ERP). O estado de humor foi avaliado pela Escala de Humor de Brunel (BRUMS) e a tolerância ao estresse pelo questionário de Análise Diária das Demandas de Vida dos Atletas (DALDA). Por último, amostras de saliva foram coletadas em repouso para analisar as variações da concentração de cortisol salivar. ANOVA de medidas repetidas foi utilizada para verificar o efeito do tempo. O teste de Friedman foi utilizado para os dados que não atenderam os pressupostos de normalidade. O post-hoc de Bonferroni foi usado para verificar diferenças pontuais e o eta parcial quadrado (η2 ) foi usado como o tamanho do efeito. Correlações de Pearson e Spearman foram usadas para verificar associações entre cargas de treinamento e variáveis relacionadas ao sono. RESULTADOS: A semana 2 apresentou a maior carga de trabalho, com aumento significante na CET (p < 0,001) e CIT (p < 0,001) quando comparada com as semanas 1 e 3. Além disso, houve uma melhora significante nos parâmetros do sono durante a semana de maior carga de treinamento (TTC: +35 min, p = 0,044; TTS: +46 min, p = 0,003; LS: -5 min, p = 0,001; ES: + 3%, p = 0,019). Porém, não foi verificado efeito de tempo para ERP (p = 0,741) e para os subcomponentes da escala de BRUMS: tensão (p = 0,378), depressão (p = 0,311), raiva (p = 0,148), vigor (p = 0,178), fadiga (p = 0,063) e confusão (p = 0,630). Do mesmo modo, não houve efeito de tempo para fontes de estresse (p = 0,730), sintomas de estresse (p = 0,986) e cortisol salivar (p = 0,859). Por fim, foi verificada correlação muito forte entre CET e CIT (r = 0,783; p < 0,001), correlação moderada entre CET e TTS (r = 0,340; p = 0,037), CIT e TTS (r = 0,458; p = 0,003), CIT e ES (r = 0,359; p = 0,025). CONCLUSÃO: Durante um microciclo com cargas mais elevadas ocorre aumento no TTC, TTS, ES e reduz LS, sem afetar a hora de dormir e sem interferir na recuperação percebida, estados de humor, tolerância ao estresse e níveis de cortisol salivar. INTRODUCTION: Young athletes, during the pre-season and season phases, are exposed to successive periods of changes in the magnitude of training loads, which can directly affect the quantity and quality of sleep and, consequently, interfere in the recovery process. OBJECTIVE: To analyze the influence of different training load magnitudes on sleep parameters and, in a complementary way, on psychophysiological variables: perceived recovery, mood states, stress tolerance and salivary cortisol in young soccer players for three weeks with different magnitudes of workload. METHODS: 13 young male soccer athletes (age: 15.93 ± 0.59 years; body mass: 68.70 ± 6.12 kg; height: 1.75 ± 0.07 m; BMI: 22.30 ± 0.97) were evaluated during a pre-competitive mesocycle, consisting of 3 weeks of training with different magnitudes of workload. The external training load (ETL) was verified by the PlayerLoad method, while the internal training load (ITL) was determined by the sessionrating of perceived exertion method (session-RPE). Wrist actigraphy was used to monitor sleep. Sleep variables, including time in bed (TIB), total sleep time (TST), sleep latency (SL), wake after sleep onset (WASO) and sleep efficiency (SE) were evaluated in all nights of post-workout sleep. Recovery status was measured using the Perceived Recovery Status (PRS) scale. Mood state was assessed using the Brunel Mood Scale (BRUMS) and stress tolerance was assessed using the Athletes' Daily Life Demand Analysis (DALDA) questionnaire. Finally, saliva samples were collected at rest to analyze variations in salivary cortisol concentration. Repeated measures ANOVA was used to verify the effect of time. Friedman's test was used for data that did not meet the normality assumptions. Bonferroni post-hoc was used to check for point differences and the squared partial eta (η2) was used as the effect size. Pearson and Spearman correlations were used to verify associations between training loads and sleep-related variables. RESULTS: Week 2 had the highest workload, with a significant increase in TEC (p < 0.001) and CIT (p < 0.001) when compared to weeks 1 and 3. In addition, there was a significant improvement in sleep parameters during the week with the highest training load (TIB: +35 min, p = 0.044; TST: +46 min, p = 0.003; SL: -5 min, p = 0.001; ES: + 3%, p = 0.019). However, there was no effect of time for PRS (p = 0.741) and for the subcomponents of the BRUMS scale: tension (p = 0.378), depression (p = 0.311), anger (p = 0.148), vigor (p = 0.178), fatigue (p = 0.063) and confusion (p = 0.630). Likewise, there was no effect of time for stress sources (p = 0.730), stress symptoms (p = 0.986) and salivary cortisol (p = 0.859). Finally, a very strong correlation was found between ETL and ITL (r = 0.783; p < 0.001), moderate correlation between ETL and TST (r = 0.340; p = 0.037), ITL and TST (r = 0.458; p = 0.003), ITL and SE (r = 0.359; p = 0.025). CONCLUSION: During a microcycle with higher loads, there is an increase in TIB, TST, SE and a reduction in SL, without affecting bedtime and without interfering with perceived recovery, mood states, stress tolerance and salivary cortisol levels. |
| اللغة: | Portuguese |
| URL الوصول: | https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::feddb4d359650fec969002b283a4bee3 https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/33365 |
| حقوق: | OPEN |
| رقم الأكسشن: | edsair.od......3056..feddb4d359650fec969002b283a4bee3 |
| قاعدة البيانات: | OpenAIRE |
| الوصف غير متاح. |