S'abonner

Comparison of the critical power estimated by the best fit method and the maximal lactate steady state - 15/03/23

Comparaison entre la puissance critique estimée par la méthode bien-être et l’état d’équilibre maximal du lactate

Doi : 10.1016/j.scispo.2021.12.009 
H. As a , R. Cabuk b , M. Norouzi a , G.A. Balci c , O. Ozkaya c,
a Department of Sports and Health Sciences, Institution of Health Sciences, Ege University, 35050 Bornova, Izmir, Turkey 
b Department of Coaching Education, Faculty of Sport Sciences, Bayburt University, 69000 Bayburt, Turkey 
c Department of Coaching Education, Faculty of Sports Sciences, Ege University, 35050 Bornova, Izmir, Turkey 

Corresponding author.

Summary

Aims

Maximal lactate steady state (MLSS) is accepted as the gold standard method to determine the upper boundary of heavy exercise domain, while critical power (CP) is one of the most practical ways to estimate the lower boundary of severe exercise domain. However, it has been recently discussed that the upper boundary of heavy-intensity exercise domain does not equal to lower boundary of severe-intensity exercise domain. Conversely, the best individual fit method (CPfit) has recently been suggested as an accurate estimation of CP. However, there has not been a comparative evaluation of CPfit versus MLSS. The aim of this study was, therefore, to focus on the comparison of CPfit with MLSS.

Methods

Eleven well-trained male cyclists participated in this study. Following the determination of maximal oxygen uptake, MLSS was determined through the performance of standard 30-minute constant work rate exercises performed on separate days. Cyclists performed four constant-load exercises lasting 2–15minutes on different days. The data were then fitted to mathematical models to obtain CPfit. Bland-Altman plot with 95% limits of agreement (LoA) was used to measure agreement between CPfit and MLSS.

Results

According to the findings, CPfit overestimated the work rate corresponding to MLSS (300±38W vs. 265±39W; P=0.001; effect size=3.28). Bland-Altman results showed high LoA (14 to 55.9W) and very high bias (bias=35±10.7W; P=0.001; r: 0.96) between CPfit and MLSS.

Conclusion

CPfit was not identical for MLSS.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Objectifs

L’état stable maximal de lactatémie (MLSS) est accepté comme la méthode d’étalon-or pour déterminer la limite supérieure du domaine d’exercice lourd, tandis que la puissance critique (CP) est l’un des moyens les plus pratiques d’estimer la limite inférieure du domaine d’exercice sévère. Cependant, il a été récemment discuté que la limite supérieure du domaine d’exercice d’intensité lourde n’est pas égale à la limite inférieure du domaine d’exercice d’intensité sévère. Au contraire, la meilleure méthode d’ajustement individuelle (CPfit) a récemment été suggérée comme une estimation précise du CP. Cependant, il n’y a pas eu d’évaluation comparative du CPfit et MLSS. Par conséquent, le but de cette étude était de se concentrer sur la comparaison du CPfit et MLSS.

Méthodes

Onze cyclistes masculins bien entraînés ont participé à cette étude. À la suite de la détermination de l’absorption maximale d’oxygène, le MLSS a été déterminé par la réalisation d’exercices standards de taux de travail constant de 30minutes effectués sur différentes journées. Les cyclistes ont effectué quatre exercices à charge constante durant 2–15minutes à différents jours. Les données ont été ajustées aux modèles mathématiques afin d’obtenir le CPfit. Bland-Altman avec 95 % de limites d’accord (LoA) qui a été utilisé pour mesurer l’accord entre CPfit et MLSS.

Résultats

Selon les résultats, le CPfit a surestimé le taux de travail correspondant au MLSS (300±38W vs 265±39W ; p=0,001 ; taille de l’effet=3,28). Les résultats de Bland-Altman ont montré des limites d’accord élevées (14 à 55,9W) et un biais très élevé (biais=35±10,7W ; p=0,001 ; r : 0,96) entre CPfit et MLSS.

Conclusion

Le CPfit n’était pas identique au MLSS.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Aerobic capacity, Endurance, Heavy-intensity, Mathematical estimations, Severe-intensity domain

Mots clés : Capacité aérobie, Endurance, Haute intensité, Estimations mathématiques, Domaine d’intensité sévère


Plan


© 2022  Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 38 - N° 2

P. 197-206 - mars 2023 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Recovery in normobaric hypoxia as an additional stimulus for high-intensity intermittent training
  • C. Dellavechia de Carvalho, G. Marcolino Putti, Y. Figueiredo Foresti, F. Alves Ribeiro, J. Causin Andreossi, G. Ferraz de Campos, M. Papoti
| Article suivant Article suivant
  • Effects of different exercise intensities on motor skill learning capability and process
  • F. Wang, Y. Jiang, L. Hou

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.