Maximal power output estimates the MLSS before and after aerobic training / Potência máxima estima a MFEL antes e após o treinamento aeróbio / Potencia máxima estima el MLSS antes y después del entrenamiento aerobio

The purpose of this study is to present an equation to predict the maximal lactate steady state (MLSS) through a VO2peak incremental protocol. Twenty-six physically active men were divided in two groups (G1 and G2). They performed one maximal incremental test to determine their VO2peak and maximal power output (Wpeak), and also several constant intensity tests to determine MLSS intensity (MLSSw) on a cycle ergometer. Group G2 underwent six weeks of aerobic training at MLSSw. A regression equation was created using G1 subjects Wpeak and MLSSw to estimate the MLSS intensity (MLSSweq) before and after training for G2 (MLSSweq = 0.866 x Wpeak-41.734). The mean values were not different (150±27W vs 148±27W, before training / 171±26W vs 177±24W, after training) and significant correlations were found between the measured and the estimated MLSSw before (r²=0.49) and after training (r²=0.62) in G2. The proposed equation was effective to estimate the MLSS intensity before and after aerobic training...

Este estudo propõe uma equação para predição da máxima fase estável de lactato (MFEL) através de um teste para medida do VO2pico. Vinte e seis homens fisicamente ativos foram divididos em dois grupos (G1 e G2). Eles realizaram um teste máximo para medida do VO2pico e potência máxima (Ppico) e testes submáximos para determinar a intensidade da MFEL (MFELw) em cicloergômetro. O grupo G2 treinou por seis semanas na MFELw. Uma equação de regressão linear foi desenvolvida utilizando os resultados do G1 (Ppico e MFELw) para estimativa da MFEL (MFELweq) antes e após o treinamento no G2 (MFELweq=0,866 x Ppico-41,734). Os valores médios não foram diferentes (150±27W vs 148±27W, pré-treino / 171±26W vs 177±24W, pós-treino) e encontrou-se uma correlação significativa entre a MFELw medida e estimada antes (r²=0,49) e após o treinamento (r²=0,62) no grupo G2. A equação proposta foi efetiva para estimar a MFEL antes e após o treinamento...

Este estudio propone una ecuación para la predicción del máximo estado estable de lactato (MLSS) a través de un test para medir VO2pico. Veintiséis hombres físicamente activos se dividieron en dos grupos (G1 y G2). Ellos realizaron un test máximo para medir el VO2pico y potencia máxima (Ppico) y testes submáximas para determinar la intensidad de la MLSS (MLSSw) en cicloergómetro. El grupo G2 entrenó por seis semanas en la MLSSw. Una ecuación de regresión lineal fue desarrollada utilizando los resultados del G1 (Ppico y MLSSw) para estimar la MLSS (MLSSweq) antes y después del entrenamiento en el G2 (MFELweq=0,866 x Ppico-41,734). Los valores medios no fueron distintos (150±27W vs 148±27W, pre-entrenamiento / 171±26W vs 177±24W, después del entrenamiento) y se encontró una correlación significativa entre la MFELw medida y estimada antes (r²=0,49) y después del entrenamiento (r²=0,62) en el G2. La ecuación propuesta fue eficaz para estimar la MLSS antes y después del entrenamiento...

A prediction equation for the estimation of cardiorespiratory fitness using an elliptical motion trainer / Una ecuación de predicción para la evaluación de la capacidad cardiorespiratoria con un entrenador de movimiento elíptico

OBJECTIVE: In the United States of America, 6.2 million individuals are using elliptical motion trainers in fitness centres. However, graded exercise test protocols to estimate peak oxygen consumption (VO2peak) using elliptical motion trainers have not been developed for the general population. METHODS: Fifty-nine subjects (mean age: 23.5 ± 4.1 years) were randomly divided into a validation (VAL: n = 39) or cross-validation (XVAL: n = 20) group. Peak oxygen consumption (ml×kg-1×min-1) was measured via indirect calorimetry on an elliptical motion trainer for both groups. Subjects exercised at 150 strides×min-1 against a resistance of four and a crossramp of 8%. The resistance was increased every two minutes by two units until exhaustion. For the VAL group, a stepwise regression analysis was used to predict VO2peak from resistance, maximal heart rate (HRmax), body mass index (BMI), height and gender (female = 0, male = 1). RESULTS: The prediction equation derived from this study was VO2peak (ml·kg-1·min-1) = 187.39403 + 12.97271 (gender) - 1.45311 (height) - 1.21604 (BMI) - 0.19613 (HRmax) + 1.57093 (resistance) (R² = 0.76, SEE = 4.47, p < 0.05). Using this equation, the predicted VO2peak of the XVAL group was 45.18 ± 6.42 ml·kg-1×min-1, while the measured VO2peak was 43.55 ± 6.23 ml·kg-1×min-1 CONCLUSION: No significant difference was found between the measured and predicted VO2peak in the XVAL group. Therefore, it appears this protocol and equation will allow individuals to accurately estimate their VO2peak without using direct calorimetry. However, future studies should investigate the validity of this protocol with diverse populations.

OBJETIVO: En los Estados Unidos de América, 6.2 millones de personas están utilizando actualmente entrenadores de movimiento elíptico en los gimnasios. Sin embargo, no se han desarrollado protocolos de pruebas de ejercicios graduados para la población general, con el fin de calcular el consumo máximo de oxígeno (VO2máx) usando entrenadores elípticos. MÉTODOS: Cincuenta y nueve sujetos (edad media: 23.5 ± 4.1 años) fueron divididos aleatoriamente en un grupo de validación (VAL: n = 39) y un grupo de validación cruzada (XVAL: n = 20) respectivamente. El consumo de oxígeno máximo (ml×kg-1×min-1) se midió mediante calorimetría indirecta en un entrenador de movimiento elíptico para ambos grupos. Los sujetos ejercitaron 150 pasos por minuto frente a una resistencia de cuatro y una rampa cruz de 8%. La resistencia fue aumentada cada dos minutos en dos unidades hasta la extenuación. Para el grupo VAL, se utilizó un análisis de regresión paso a paso para predecir el VO2máx de la resistencia, la frecuencia cardíaca máxima (FCmáx), el índice de masa corporal (IMC), la altura y el género (mujer = 0, hombre = 1). RESULTADOS: La ecuación de predicción derivada de este estudio fue VO2máx (ml·kg-1 min-1) = 187.39403 + 12.97271 (sexo) - 1.45311 (altura) - 1.21604 (IMC) - 0.19613 (FCmáx) + 1.57093 (resistencia) [R2 = 0.76, SEE = 4.47, p < 0.05]. Usando esta ecuación, la predicción en VO2máx para el grupo XVAL fue 45.18 ± 6.42 ml·kg-1 min-1, mientras que la medición de VO2máx fue 43.55 ± 6.23 ml·kg-1×min-1. CONCLUSIÓN: No se hallaron diferencias significativas entre los valores de la medición y la predicción de VO2máx en el grupo XVAL. Por lo tanto, se evidencia que este protocolo y esta ecuación permitirán a las personas calcular con precisión su VO2máx sin utilizar calorimetría directa. Sin embargo, los estudios futuros deben investigar la validez de este protocolo con distintas poblaciones.

Predicción de porcentaje de masa adiposa a través de impedancia bio-eléctrica y método antropométrico / Mass adipose prediction percentage through biolectrical impedance and anthropometric method

Este estudio fue desarrollado con la finalidad de formular una ecuación de predicción de % de masa adiposa en valores antropométricos, a partir, de los valores predeterminados a través del instrumento de bioimpedancia TANITA. Esto basado en la premisa de que cada día ha aumentado la importancia sobre la estimación de la masa adiposa a nivel clínico, por lo cual se evaluó una población de 28 sujetos cuyo rango de edad fluctúa entre los 20-28 años, pertenecientes a la Escuela de Caballería Blindada de la ciudad de Quillota. Se realizaron las mediciones pertinentes para la estimación de masa adiposa a través de la bioimpedancia y la antropometría, cuyos resultados arrojaron diferencias significativas entre ambos métodos, obteniendo un coeficiente de correlación de Pearson de 0,34. Esto nos indica que al evaluar los criterios de homocedasticidad, linealidad, para generar una ecuación de estimación, no sería posible...

This case was developed with the objective of makes a prediction equation of adipose mass percent in values anthropometric, to star off the predetermined slant of instruments of impedance bioelectric TANITA. This is based in the premise that every day the importance of estimation about the fat mass in a clinic level, it is getting bigger and bigger, for this reason a population of twenty eight people with age range fluctuate among twenty to twenty eight was evaluated, they were part of "Escuela de Caballería Blindada" in the city of Quillota. The Pertinent measurements for the estimation of fatty mass were realized through of impedance bioelectric and anthropometry, the results made big differences between both methods, obtaining an index of correlation coefficient a 0.13 and a person correlation of 0.34. This suggests that possible creation does not accomplish with the criteria homescedasticity, in brief, this is unsafe...

Modelo de predição de uma repetição máxima (1RM) baseado nas características antropométricas de homens e mulheres / Modelo de predicción de una repetición máxima (1RM) basado en las características antropométricas de hombres y mujeres / Prediction model of a maximal repetition (1RM) based on male and female anthropometrical characteristics

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 por cento de gordura) e 22 do feminino (22 ± 4 anos, 54 ± 6,0kg, 161 ± 5,8cm, 18 ± 2,2 por cento 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 por cento da variância explicada, com erro padrão equivalente a 12 por cento. Por outro lado, no SF, a capacidade preditiva do modelo obtido foi mais fraca, resultando em 56 por cento da variância explicada e erro padrão equivalente a 20 por cento. Em conclusão, os modelos obtidos mostraram adequada confiabilidade, de forma que podem ser utilizados como ferramentas para predição da carga de 1RM.

The goal of the present study was to develop an equation for predicting the workload of one maximal repetition (1RM) in women and men, based exclusively on anthropometrical characteristics. Forty-four low-risk and experienced in strength training young subjects, being 22 male (23 ± 4 years, 76.6 ± 12.7 kg, 173.9 ± 5.5 cm, 11 ± 4.5 percent of body fat) and 22 female (22 ± 4 years, 54 ± 6.0 kg, 161 ± 5.8 cm, 18 ± 2.2 percent of body fat) volunteered for this study. All subjects were submitted to an anthropometrical evaluation followed by a 1RM familiarization test (shoulder press), which was repeated after 48h. The repeatability was tested using Wilcoxon Matched paired test. Finally, the 1RM workload was modeled in relation to the anthropometrical variables through multiple linear regression (forward stepwise) using as cutoff criteria for the independent variables deltar² < 0.01. The models reliability was expressed by the Bland and Altman analysis. All tests assumed alpha = 0.05. No significant differences were recorded between the two tests, resulting 44.6 ± 13.2 kg and 12.2 ± 3.2kg, for male (MS) and female (FS) subjects respectively. The time of practice in strength training was also included in the models. The model resulted in 84 percent of explained variance and a standard error of 12 percent for the MS. On the other hand, for the FS the predictive capacity was weaker than for = the MS, resulting in 56 percent of the explained variance and a standard error of 20 percent. In conclusion, the obtained models showed acceptable reliability so that they can be currently used as a tool for predicting the 1RM workload.

El objetivo del presente estudio ha sido desarrollar una ecuación para predecir la carga de una repetición máxima (1RM) en hombres y mujeres, usando exclusivamente las características antropométricas. Participaron de este estudio 44 jóvenes de bajo riesgo, con experiencia en entrenamiento de fuerza, 22 del sexo masculino (23 ± 4 años, 76,6 ± 12,7 kg, 173,9 ± 5,5 cm, 11 ± 4,5 por ciento de grasa) y 22 del sexo femenino (22 ± 4 años, 54 ± 6,0 kg, 161 ± 5,8 cm, 18 ± 2,2 por ciento de grasa). Al inicio, estos pasaron por una evaluación antropométrica seguida de un test de 1RM de familiarización en el ejercicio en desarrollo, que fue repetido después de 48 h. La repetibilidad del test de 1RM fue probada por Wilcoxon matched paired test. Finalmente la carga de 1RM fue modelada en función de las variables antropométricas por regresión lineal múltiple (forward stepwise) usando como criterio de aglomeración de las variables independientes deltar² < 0,01. La confiabilidad de los modelos se expresó por el análisis de Bland y Altman. En todos los tests se adoptó alfa = 0,05. No se registraron diferencias entre el test y el retest, resultando en 44,6 ± 13,2 kg y 12,2 ± 3,2kg en los individuos del sexo masculino (SM) y femenino (SF), respectivamente. Fuera de las variables antropométricas, se incluyó a los modelos el tiempo de experiencia en la actividad de fuerza. En el SM, el modelo resultó en 84 por ciento de la varianza explicada, con un error padrón equivalente a 12 por ciento. Por otro lado, en el SF, la capacidad predictiva del modelo obtenido no fue tan eficaz, resultando en 56 por ciento de la varianza explicada y un error padrón equivalente a 20 por ciento. En conclusión, los modelos obtenidos mostraron adecuada confiabilidad, de forma que pueden ser utilizados como herramientas para predecir la carga de 1RM.