运动监控在过度训练综合征中的研究现状

王金之，张 震，徐盛嘉，余 洲，牛 洁



运动监控在过度训练综合征中的研究现状

王金之1,2，张 震3，徐盛嘉2，余 洲2，牛 洁2

过度训练综合征(OT)是一种由于过度训练导致大脑皮层兴奋与抑制过程的不协调和内分泌调节的功能障碍，身体会产生一系列功能上甚至病理上的改变。可以寻找其潜在的负荷和内外负荷来作为指标监控。外部指标有输出功率、速度和加速度、时间-轨迹分析、神经肌肉功能，内部指标有RPE、心率、心率同RPE的比值、训练冲量、乳酸浓度、心率恢复(HRR)、心率变异、生化、激素、问卷、神经系统反应速度。

过度训练综合征；疲劳；监控

前言

在训练过程中，为了达到更高的训练要求以获得更强的能力和竞技表现，教练员通常会要求运动员适应极限能力。在这一过程中，运动员会出现全身疲劳或者运动能力受损，这种情况目前通常认定为疲劳(OR)。当这一情况持续数月甚至更长时间，则可以被认定为过度训练综合征(OT)。目前没有明确的定义区分OR和OT，需要进一步研究以寻找一种方法或标准界定这两者之间的差异。训练负荷的调整是指在训练周期中进行多次调整，负荷量的改变需要根据疲劳(分为基本阶段和竞赛阶段)程度来确定，因此疲劳程度的确定对于训练适应和竞技能力表现显得尤为重要[1]。过度训练综合征产生的原因有以下几点：1.由于大运动负荷训练缺乏提前适应，出现运动能力下降时没有及时调整训练内容；2.在训练不够系统的情况下直接投入大运动负荷的训练；3.冬训转春训时训练安排没有考虑季节特点；4.训练中没有充分注意个人特点(如年龄、训练水平、训练年限等)；5.比赛前热身训练准备不足；6.伤病后过早投入大运动负荷训练；7.不良环境因素的影响等。

综上所述，训练监控过程中需要考虑众多因素，有潜在的因素(周围环境、团队的情绪状态等)和内外负荷因素。由于众多因素的影响，从而导致选取一种明确且相关性较高的标志物来定义OR/OT是非常困难的。

1 潜在负荷

为了深入了解训练负荷以及训练负荷对运动员的影响，大量的潜在标志物可供运动员、教练员和科研人员所采用。然而这些标志物并不能直接应用到实际中，需要更多的科研实验去验证其实用性[1]。当运动员出现疲劳甚至过度训练综合征时，会极大的打击其训练的积极性，此情况下进行的训练或竞技表现不能作为运动员的最佳竞技表现。对很多运动尤其是团队性运动而言，很难定义运动员的表现是否是最佳的运动表现。表1列出一些可以被用来监测训练过程和训练效果的指标。

表1 一些可以检测疲劳的指标

2 内外部负荷

训练负荷可分为内部负荷和外部负荷。外部负荷已经成为大多数监测的基础。外部负荷被定义为运动员所完成的运动量，并且外部负荷的测量不受运动员的内部特点所影响，例如功率自行车测试，该测试是一个持久输出功的运动，假设其输出平均功率400W，持续30min，虽然外部负荷对运动员完成任务和了解其运动能力非常重要，但内部负荷或生理变化也是关键因素，用来决定后续训练负荷量的调整。使用上述的固定功率输出，其外部负荷是固定不变的，因此，可以通过心率的变化和感知能力的表现等因素来判断是否有疲劳发生。这种区分内外负荷目的在于区分一个运动员是否产生疲劳现象[1]。

2.1 外部负荷的监测方法

2.1.1 输出功率、速度和加速度

在运动过程中，最简便的方法如：秒表计时、计算整个过程的速度，再通过一些简便的运动学仪器，如三轴加速度传感器，测量其各个方向的加速度。另如单车运动，输出功率测量如SRMTM和PowerTapTM都可以连续测量输出功率[2]。在训练和比赛中都可以记录，分析后可以提供大量数据，包括平均功率、归一化功率等。

2.1.2 时间-轨迹分析

在团队性运动中，时间-轨迹分析(TMA)已被很多学者所认可，它包括全球定位系统追踪(GPS)和运动轨迹数字视频模型分析(ProZoneTM)。有研究表明[3]，运动速度越高，GPS追踪精度的可靠性就越低。并且可靠性的变化会受运动方向的改变而改变[3]。Lovell和Abt[4]比较TMA数据分析后提出个人速度阈值。最后的实验结果表明，个人速度阈值可能提供有关训练负荷的重要信息。

2.1.3 神经肌肉功能

在跳跃测试中，常见的指标有平均功率、峰值速度、峰值冲量、跳跃高度、腾空时间和发力时间等。然而这类数据的采集通常需要测力台和三位动作捕捉系统来完成，而这对实验室要求较高，且实验仪器较为昂贵，对运动形式类型限制较大，所以通常不被用以实时监测。

2.2 监控内在负荷的方法

2.2.1 RPE

主观用力评分法是最常见的评价内部负荷方法之一。由瑞典科学家Borg提出，故也有人称为Borg量表。目前，国外的运动医学师认为，确定合理运动强度的最好方法是把心率和RPE两种方法的结合，即先按适宜的心率范围进行运动，然后在运动中结合RPE评价表来掌握运动的强度。而且RPE量表主观性较强，其结果可能受主观意识而决定，也可能受外界环境影响而改变。所以RPE量表通常同其他生理生化指标结合运用。

2.2.2 心率

监测心率是评估运动员内部负荷最常用的工具之一。心率监测是根据运动中心率与稳定状态下耗氧量效率的相关性[5]。但是，最大心率的百分比往往是用于制定和监测强度[6]。由于受其他控制因素的影响，如水分、环境、药物，最大心率可能有6.5%的浮动[7]。

2.2.3 心率同RPE的比值

两种指标的比值可以有助于阐明疲劳[8]。由于外界环境的改变，容易导致某一指标在一定范围内而发生变化，而且受测试者的失误或误导，指标的准确性也有待考究，所以将相关性指标结合在一起能够帮助监控。

2.2.4 训练冲量

训练冲量(TRIMP)通常被认为是一个有用的评估训练负荷的手段[1]。指在一个单位训练期间内，个体的心率与体力劳动量的关系，是基于心率的方法而对运动强度进行有效的评价。此外，特异性的TRIMP(iTRIMP)已经在跑步运动中所运用[9]。目前， 特异性TRIMP已经开始运用于足球运动监控中[10]。

2.2.5 乳酸浓度

血乳酸浓度变化对运动强度和运动持续时间尤其敏感，但乳酸存在个体间和个体内的差异，这些差异取决于外部温度、身体内的水环境、饮食、肝糖元含量、运动前活动状态和肌肉状态，以及抽血的时间、地点等。鉴于其所受影响因素复杂，血乳酸同样可以同RPE结合起来，血乳酸同RPE的比可类似于HR同RPE比，再确定内负荷和查明疲劳或过度训练综合征有着重要作用[11]。

2.2.6 心率恢复(HRR)

HR恢复(HRR)是HR在运动停止后下降的速率被认为是自主神经功能和运动员训练状态的一个标志[12]。自主神经系统包括交感神经和副交感神经系统，HR在运动过程中交感神经活性增强，副交感神经活性减弱，从而交感神经起主导作用。HRR则是交感神经刺激撤出从而活性降低，所以副交感神经起主导地位的心脏自主神经功能特点[13]。HRR可以计算在不同的时间周期，通常为30s和2min。通常比较工作中的HR同停止运动后60s进行对比[12]。

2.2.7 心率变异

安静状态下或运动后心率变异(HRV)被用来表达是否积极地适应了训练。然而不同的测试方法，不同环境都会导致其结果不同。一些研究结果显示，过度训练与自主神经系统的异常反应有关，这激发了一些研究者运用HRV来诊断过度训练综合征的兴趣。

2.2.8 生化、激素、免疫学

目前，大量学者正在探究生化、激素和免疫学与运动的关系，然而并没有发现明确的标记物。目前血清肌酸激酶(CK)是最普遍的标记物，主要由于其样品收集方便，分析方法成熟，缺点是容易受到肌肉恢复时间影响。目前看来生化、激素或免疫学来作为检验内部指标的方法是不成熟的，并且样本保存困难，机体侵入式样本采集代价昂贵，操作困难。

2.2.9 问卷

问卷调查可以相对简单和廉价的方法来确定训练负荷和了解训练后的反应。然而，这一种方法都依赖于主观意识，可能缺少生理数据来证实[1]。问卷中则需要注意问卷调查频率以避免出现问卷疲劳。问卷包括情绪量表(Poms)、运动员恢复问卷(REST-Q-Sport)、运动员日常生活量表(DALDA)、问卷回收统计表(TQR)等。

2.2.10 神经系统反应速度

神经反应速度测试是依据中枢神经反应能力和视觉感受器感受刺激反映处理能力，因此这个方法可以检查运动员是否过度训练。目前认知能力方面的内符合已得到研究人员的重视。常见的用的较多测试方法有Trail Making Test和Stroop Test等。

总结

大量研究和实践表明，监测不同指标对于防止OT和OR是十分有意义的，但是单一的指标不能达到准确监控的目的。目前公认的诊断OR/OT是监控其静息状态下的身体表现，观察时间要几天或者几周。然而，这一种方法并不被教练和运动员所接受，因为它可能会破坏训练的周期性和连续性。因此，早期确定标志物来确诊OR/OT可以减少其危害的发生。

有研究表明，在耐力运动中乳酸浓度曲线的右移[14.15.16]标志着过度训练，然而并不被所有研究者所认同，在耐力训练后，随尿排除的儿茶酚胺与OT相关，解释为交感神经的活性降低。睾丸激素或游离睾酮和皮质醇之间的比率下降被提议作为一个“合成分解代谢”的诊断标志，同样也不是所有学者都认为这些变化同OR/OT相关[17.18]。因此，我们不能独立的去运用某一个指标，而是应该集合起来，采用生理、生化定量分析机体合成分解代谢产物，结合认知和感知能力来判定OT/OR和普通人之间的区别。

[1] Pyne D B, Martin D T. Fatigue - insights from individual and team sports[J]. Mathematics Magazine, 2011, 51(2):123-123.

[2] Jobson S A, Passfield L, Atkinson G, et al. The Analysis and Utilization of Cycling Training Data[J]. Sports Medicine, 2009, 39(10):833-844.

[3] Aughey R J. Applications of GPS technologies to field sports.[J]. International Journal of Sports Physiology & Performance, 2011, 6(3):295-310.

[4] Lovell R, Abt G. Individualization of time-motion analysis: a case-cohort example.[J]. International Journal of Sports Physiology & Performance, 2012, 8(4):456-458.

[5] Hopkins D W G. Quantification of Training in Competitive Sports[J]. Sports Medicine, 1991, 12(3):161.

[6] Borresen J, Lambert M I. Quantifying training load: a comparison of subjective and objective methods.[J]. International Journal of Sports Physiology & Performance, 2008, 3(1):16-30.

[7] Bagger M, Petersen P H, Pedersen P K. Biological variation in variables associated with exercise training.[J]. International Journal of Sports Medicine, 2003, 24(6):433-40.

[8] Martin D T, Andersen M B. Heart rate-perceived exertion relationship during training and taper.[J]. Journal of Sports Medicine & Physical Fitness, 2000, 40(3):201-8.

[9] Manzi V, Iellamo F, Impellizzeri F, et al. Relation between individualized training impulses and performance in distance runners.[J]. Medicine & Science in Sports & Exercise, 2009, 41(11):2090-6.

[10] Akubat I, Patel E, Barrett S, et al. Methods of monitoring the training and match load and their relationship to changes in fitness in professional youth soccer players.[J]. Journal of Sports Sciences, 2012, 30(14):1473-80.

[11] Snyder A C, Jeukendrup A E, Hesselink M K, et al. A physiological/psychological indicator of over-reaching during intensive training[J]. International Journal of Sports Medicine, 1993, 14(1):29-32.

[12] Daanen H A, Lamberts R P, Kallen V L, et al. A systematic review on heart-rate recovery to monitor changes in training status in athletes.[J]. International Journal of Sports Physiology & Performance, 2012, 7(3):251-60.

[13] Shetler K, Marcus R, Froelicher V F, et al. Heart rate recovery: validation and methodologic issues.[J]. Journal of the American College of Cardiology, 2001, 38(7):1980-1987.

[14] Bosquet L, Léger L, Legros P. Blood lactate response to overtraining in male endurance athletes[J]. European Journal of Applied Physiology, 2001, 84(1):107-114.

[15] Fry R W, Morton A R, Garcia-Webb P, et al. Biological responses to overload training in endurance sports.[J]. European Journal of Applied Physiology, 1992, 64(4):335-44.

[16] Jeukendrup A E, Hesselink M K, Snyder A C, et al. Physiological changes in male competitive cyclists after two weeks of intensified training.[J]. International Journal of Sports Medicine, 1992, 13(7):534-541.

[17] Lehmann M, Baumgartl P, Wiesenack C, et al. Training-overtraining: influence of a defined increase in training volume vs training intensity on performance, catecholamines and some metabolic parameters in experienced middle- and long-distance runners.[J]. European Journal of Applied Physiology, 1992, 64(2):169-77.

[18] Mackinnon L T, Hooper S L, Jones S, et al. Hormonal, immunological, and hematological responses to intensified training in elite swimmers.[J]. Medicine & Science in Sports & Exercise, 1997, 29(12):1637-45.

Research of Monitoring in Overtraining Syndrome

Wang Jinzhi1,2，Zhang Zhen3，Xu Shengjia2，Yu Zhou2，Niu Jie2

Over-training syndrome (OT) is caused by over-training that leads to excitement and inhibition of the cerebral cortex which are not coordinated, endocrine regulatory dysfunction, the body produces a series of functional and even pathological changes. We can find some potential load monitoring measures and internal versus external load variables. Methods for monitoring external load are power output, speed and acceleration, time-motion analysis, neuromuscular function. Methods of monitoring internal load are RPE,HR,HR to RPE ratio, TRIMP, lactate concentrations, HR recovery(HRR), HR variability, biochemical/hormonal/immunological assessments, questionnaires, psychomotor speed.

over-training syndrome; fatigue; monitoring

解放军理工大学预先研究基金(项目编号：2017-0045)

王金之(1993-)，男，江苏滨海人，硕士在读，研究方向：运动监控。

牛洁(1959-)，女，河南洛阳人，教授，本科，研究方向：运动人体机能评定。

1.南京体育学院运动健康科学系，江苏 南京 210014 Department of Exercise and Heath, Nanjing sports Institute, Nanjing 210014, Jiangsu, China. 2.解放军理工大学军人身体适应训练研究中心 军人体能训练与机能评定实验室, 江苏 南京 211101 3.济南护理职业学院，山东 济南 250000

G804.49

A

1005-0256(2017)06-0062-3

10.19379/j.cnki.issn.1005-0256.2017.06.027