RESUMO
Abstract Introduction The increase in sedentary screen time can negatively affect the quality of sleep, impacting the performance of daily activities. Objective To analyze the association between sedentary screen time and sleep quality, regardless of the symptoms of anxiety in adolescents of both genders. Method Cross-sectional study integrating school-based epidemiological research with a representative sample (n = 666) of high school students (14 to 19 years old) in public schools in the municipality of Caruaru-PE. The translated versions into Portuguese of the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HAD) were applied to analyze sleep quality and anxiety, respectively. Binary logistic regression was used to analyze the association, considering sleep quality as an outcome. Results There was a positive, statistically significant (p< .001) correlation between sleep quality and symptoms of anxiety (r = .393). A significant association regarding the association between screen time and sleep quality was noted only in those adolescents classified as being possible or probable anxiety cases and only in exposure to the computer (OR = 2.337; 95% CI [1.01, 5.43]) and video games (OR = 8.083; 95% CI [2.0, 32.8]) after adjusting for gender, age, and school shift. Discussion and conclusion Increased interaction with the screen and higher levels of anxiety can be more harmful to sleep in adolescents. Exposure to screen time, specifically those which have a greater interaction such as video games and computers, can have a negative impact on sleep quality, but only in adolescents with a higher risk of anxiety.
Resumen Introducción Un elevado tiempo de exposición de pantalla puede afectar tanto la calidad del sueño como las actividades diarias. Objetivo Analizar la asociación entre el tiempo de pantalla sedentario y la calidad del sueño, independientemente de los síntomas de ansiedad en adolescentes de ambos sexos. Método Estudio transversal que integra la investigación epidemiológica escolar con una muestra representativa (n = 666) de estudiantes (14 a 19 años) de escuelas públicas de Caruaru-PE. Las versiones traducidas al portugués del Índice de Calidad del Sueño de Pittsburgh (PSQI) y la Escala de Ansiedad y Depresión Hospitalaria (HAD) se aplicaron para analizar la calidad del sueño y la ansiedad. Se utilizó regresión logística binaria para analizar la asociación, considerando como resultado la calidad del sueño. Resultados Hubo una correlación positiva y estadísticamente significativa (p< .001) entre la calidad del sueño y los síntomas de ansiedad (r = .393). Una asociación significativa en cuanto a la asociación entre el tiempo de pantalla y la calidad del sueño se observó sólo en adolescentes clasificados como casos posibles o probables de ansiedad y sólo en la exposición al ordenador (OR = 2.337; IC 95% [1.01, 5.43]) y videojuegos (OR = 8.083; 95% IC [2.0, 32.8]) después de los ajustes. Discusión y conclusión Una mayor interacción con la pantalla y altos niveles de ansiedad pueden ser perjudiciales para el sueño. La exposición al tiempo de pantalla, específicamente aquellos con mayor interacción, como los videojuegos y las computadoras, puede afectar negativamente la calidad del sueño, pero sólo en adolescentes con mayor riesgo de ansiedad.
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Abstract This study aimed to estimate the propulsive force of the arm (PFA) in young freestyle swimmers and propose an equation to estimate propulsive force, considering anthropometric variables and maturity offset. Seventy-six competitive swimmers [boys: n= 53; age= 13.58 ± 1.79; girls: n= 23; age= 12.98 ± 1.79] participated in this study. Height, lean mass, sitting height, leg length, arm span, triceps skinfold, arm muscle area (AMA), and maturity offset were assessed. The propulsive force of the arm was measured by the tethered swim test. A multiple linear regression (concurrent model) was used to develop the equation using the variables AMA, arm span, and maturity offset. The Bland-Altman method was used to compare the values found between PFA and propulsive force-estimated (PFE). There was a significant correlation between the variables PFA and AMA (R²=0.12; p<0.01), arm span (R²=0.21; p<0.01), and maturity offset (R²=0.20; p<0.01) for boys, whilst in girls theses values were: AMA (R²=0.07;p=0.20), arm span (R²=0.50;p<0.01), and maturity offset (R²=0.44;p<0.01). Two linear equations were established to predict the PFA in boys and girls Bland-Altman analysis showed an agreement between PFA and PFE. In conclusion, the equation is a valuable tool to monitor training and help improve swimmer performance.
Resumo Este estudo teve como objetivo estimar a força propulsora da braçada(FPB) em jovens nadadores do estilo livre e propor uma equação para estimar a força propulsora, considerando variáveis antropométricas e a maturação. Setenta e seis nadadores competitivos [meninos: n = 53; idade = 13,58 ± 1,79; meninas: n = 23; idade = 12,98 ± 1,79] participaram deste estudo. Foram avaliados: altura, massa magra, estatura sentada, comprimento da perna, envergadura, dobra cutânea do tríceps, área muscular do braço (AMB) e maturação. A força propulsiva da braçada foi medida pelo teste de nado atado. Uma regressão linear múltipla (modelo concorrente) foi usada para desenvolver a equação usando as variáveis AMB, envergadura e maturação. O método de Bland - Altman foi utilizado para comparar os valores encontrados entre FPB e força propulsiva estimada (FPE). Houve correlação significativa entre as variáveis FPB e AMB (R² = 0,12; p <0,01), envergadura (R² = 0,21; p <0,01) e maturação (R² = 0,20; p <0,01) para meninos, enquanto os valores das meninas foram: AMB (R² = 0,07; p = 0,20), envergadura (R² = 0,50; p <0,01) e maturação (R² = 0,44; p <0,01). Duas equações lineares foram estabelecidas para predizer a FPB em meninos e meninas. A análise de Bland-Altman mostrou concordância entre FPB e FPE. Em conclusão, a equação é uma ferramenta valiosa para monitorar o treinamento e ajudar a melhorar o desempenho do nadador.
RESUMO
Na natação, atualmente, a avaliação do desempenho dos nadadores, apóiam-se em diversas metodologias de observação da competição. As variáveis biomecânicas representam um importante recurso para análise da performance esportiva por serem indicadores da eficiência do nado, com aplicação simples e objetiva. O objetivo deste estudo foi realizar uma análise descritiva do desempenho na prova de 100 metros nado Livre feminino, baseada nas variáveis: comprimento de braçada (CB), frequência de braçada (FB), velocidade de nado (VN), índice de nado (IN), velocidade média escalar (Vm), tempo de saída (Ts) e tempo de virada (Tv), a fim de observar o comportamento e influências na performance. Foram capturadas imagens por uma câmera mini-DV, analisadas por um "software" editor de vídeo. As variáveis CB, VN e IN foram encontradas indiretamente, sem considerar as fases de saída e virada. Ts e Tv foram obtidos através da linha do tempo do software. A análise de dados mostra para atleta 1: CB 2,00 m, FB 0,89 Hz, VN 1,78 m/s e IN 3,56 m²/s; atleta 2: CB 1,82 m, FB 0,97 Hz, VN 1,76 m/s, IN 3,20 m²/s; atleta 3: CB 1,91 m, FB 0,92 Hz, VN 1,75 m/s, IN 3,32 m²/s. Conclui-se que: o desempenho final apresentou comportamentos similares nos três primeiros trechos da prova indicando uma influência semelhante dessas variáveis sobre o desempenho das atletas. No último quarto da prova as variáveis apresentam maior interferência na performance final, sendo este decorrente de uma possível diminuição da eficiência mecânica do nado devido ao aumento do arrasto e redução da força propulsiva.
The performance evaluation of swimmers is based on many methodologies of watching the competition. Biomechanical variables represent an important resource for analyzing the performance of swimmers because they are simple and objective indicators of swimming efficiency. The objective of this research was to observe how biomechanical variables affect swimmers' performance in of the female 100 meters freestyle in order to observe the behavior and influence stroke length (SL), stroke frequency (SF), swimming velocity (SV), swimming index (SI), average speed (AS), time of departure (Td), time of turning (Tt). On swimming performance images were captured using a mini-DV camera, which were subsequently analyzed with the help of a software video editor. The variables SL, SV and SI were indirectly measured, without considering start and turning phases. Td and Tt were obtained through the timeline of the software. Data analysis shows for athlete 1: SL = 2.00 m, SF = 0.89 hz, SV = 1.78 m/s, SI = 3.56 m²/s, athlete 2: SL = 1.82 m, SF = 0,97Hz, SV = 1.76 m/s, SI = 3.20 m²/s, athlete 3: SL = 1.91 m, SF = 0.92 Hz, SV = 1.75 m/s, SI = 3.32 m²/s. We concluded that the final performance presented similar behavior in the first three parts of the race, indicating a similar influence of these variables on the performance of athletes. In the last quarter of the race showed that variables have greater interference in the final performance, this probably due to a possible decrease in mechanical efficiency of swimming due to increase in drag and reduction in propulsive force.