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Regeneration ist nicht nur ein essentieller Teil des gezielten Trainingsprozesses, sondern auch ein hoch komplexer Vorgang, welcher auf verschiedenen physiologischen Ebenen und in unterschiedlichen zeitlichen Dimensionen abläuft.

Dieser Artikel soll dabei helfen aufzeigen, wie komplex das Thema wirklich ist, geht dabei auf ausgewählte Vorgänge ein und bringt ausgewiesene Beispiele, während er gleichzeitig versucht dieses hinsichtlich praktischer Anwendbarkeit anschaulich zu vereinfachen.

Grundlage dafür bildet der von Skorski et al. (2019) verfasste Review, wie auch ausgewählte zusätzliche Literatur.


Keep it Simple?

Grundkonzept: Training induziert Stimuli, welche den Körper aus der Homöostase bringen und Ermüdung hervorrufen, welche nach optimal gestalteter Regeneration in verbesserter Leistung resultieren.


Vereinfacht dargestellt durch Harre (1970)


Die Grafik zeigt, dass für eine Erhöhung der Leistungsfähigkeit ein Belastungsreiz und Erholung notwendig ist.


Ist Regeneration doch komplexer, als gedacht?

Dieses Modell in die Praxis umzulegen ist nicht so einfach, wie erstmal angenommen (Hottenrott, 2021; Mujika et al. 2018). Durch unterschiedliche Periodisierungen kommt es hier in einzelnen Mikro- und Mesozyklen zu aneinandergereihten, bzw. sich überlappenden Trainingsreizen. So folgt auf eine Belastung nicht automatisch auch unmittelbar Ruhe. Diese kann nach Mujika et al. (2018) für maximierte Anpassungen bewusst zurückgehalten, oder für einzelne Trainings, Wettkämpfe oder Wettkampfperioden gezielt induziert werden.

Um das Ganze noch zu verkomplizieren, werden mit einzelnen Reizen differenzierte Ziele verfolgt, welche auf unterschiedlichen physiologischen Ebenen wirken und somit auch voneinander unabhängige Regenerationsprozesse und Zeiten nach sich ziehen.


Metabolische Regeneration:

Während Laktatabbau, Normalisierung von PH-Levels oder beispielsweise Phosphokreatin die kurzzeitige Regeneration betreffen, reduzieren energetisch fordernde Belastungen den Füllungsstatus von körpereigenen Speichern über einen längeren Zeitraum hinweg. Eine vollständige Wiederherstellung der

der Glykogen Speicher nimmt z.B. 2-3 Tage in Anspruch.


Neuromuskuläre Regeneration:

Training kann sich in mechanischen Veränderungen der Muskelfasern niederschlagen. Die volle muskuläre Leistungsfähigkeit nach solchen Belastungen wiederherzustellen, kann je nach involvierter Muskelmasse und Intensität 24-96h dauern.


Zentrale Regeneration:

Die neuromuskuläre Funktion des Nervensystems (NS) lässt sich auf zentraler Ebene vereinfacht in der Synthese und dem Metabolismus der Neurotransmittern Adrenalin, Noradrenalin und Serotonin zusammenfassen. Die Rückkehr zu entsprechenden Ausgangslevels nimmt wenige Stunden in Anspruch.

Supraspinale Ermüdung äußert sich in der verminderten Innervationsfähigkeit (VA) der Muskulatur. Diese kann nach wiederholten intensiven Belastungen über längere Zeit beeinträchtigt sein (z.B. bis zu 48h nach einem Fußballmatch).

Eine größere Rolle spielen jedoch wohl längere Ausdauerbelastungen und die dadurch beeinträchtigte Gehirnaktivität, welche sich unter anderem in verminderter Leistungsfähigkeit bei komplexen Bewegungsaufgaben äußern kann.


Kardiovaskuläre Ermüdung:

Kardiovaskuläre Parameter, wie der Cardic Output, werden unteranderem durch eine belastungs- oder umweltinduzierte negative Flüssigkeitsbilanz beeinträchtigt, deren Normalisierung bis zu 6h in Anspruch nehmen kann.

Die höchstmögliche Erregbarkeit des autonomen Nervensystems ist in etwa nach 48h wiederhergestellt. Betreffende Parameter, wie die maximale Herzfrequenz können jedoch auch mehrere Tage nach Training und Wettkampf noch vermindert, oder bei submaximaler Belastung erhöht sein (muss beachtet werden, wenn das Training nach HF gesteuert wird!).


Leistungsfähigkeit:

Während maximale muskuläre Leistungsfähigkeit erst wieder nach 12-72h wiederhergestellt ist, muss angestaute Ermüdung nicht

automatisch auch eine verminderte Leistungsfähigkeit bei längeren Ausdauerleistungen bedeuten.


Planung in Training und Wettkampf:

Sowohl zu kurze als auch zu lange Regenerationsphasen können sich in verminderter Trainingsanpassung, wie auch verminderter Leistungsfähigkeit wiederspiegeln. Optimal gestaltet, bringen sie jedoch die Möglichkeit mit höherer Intensität, häufiger zu trainieren und so einen höheren Umfang zu realisieren.

Nach Mujika et al. (2018) kann beispielsweise in der allgemeinen Vorbereitungsperiode eine erhöhte Ermüdung in Kauf genommen werden.

Auf der anderen Seite gibt es spezifische Trainingseinheiten, wie auch Wettkampfphasen, wo Erholung essenziell ist um die gewünschte Qualität, bzw. Leistung erbringen zu können. Übergeordnetes Ziel bleibt immer eine Adaption bei

gleichzeitiger Vermeidung eines chronischen Overreachings.


Gibt es Werte an denen man sich orientieren kann?

Kreatin Kinase, C-reaktives Protein, VA, der Füllungsstatus der Glykogenspeicher oder auch der subjektiv wahrgenommene Regenerationsstatus bilden Beispiele für Marker die mit Regenerationsvorgängen in Verbindung gebracht werden können. Diese korrelieren jedoch nicht automatisch mit der Leistungsfähigkeit und verlaufen sehr unterschiedlich, was durch die nachfolgende, von Skorski et al. (2019) in Anlehnung an Bessa et al. (2016) und Peak et al. (2017) erstellte Grafik, veranschaulicht wird.

Zeitliche Regenerationsabläufe nach Skorski et al. (2019) in Anlehnung an Bessa et al. (2016) und Peak et al. (2017)


Zusammengefasst kann Regeneration als höchst komplexer Vorgang betrachtet werden, welcher teilweise noch nicht ausreichend erforschten Prozessen zugrunde liegt. Darüber hinaus muss dieser an spezifische Ziele orientiert und so in den langfristigen Trainingsprozess eingebunden werden. Die Individualität, wie auch innervierende äußere Einflüsse bilden zusätzliche Faktoren, welche in der Findung eines optimalen Gleichgewichts auf Belastung und Entlastung eine Rolle spielen.


Verwendete Literatur:

Bessa, A.L., Oliveira, V.N., Agostini, G.G., Oliveira, R.J., Oliveira, A.C., White, G.E., Wells, G.D., Teixeira, D.N., Espindola, F.S. (2016) Exercise Intensity and Recovery: Biomarkers of Injury, Inflammation, and Oxidative Stress. J Strength Cond Res. 30(2):311-9.


Harre, D. (1970). Trainingslehre. Einführung in die allgemeine Trainingsmethodik. Berlin: Sportverlag.


Hottenrott, K. (2021). Zwischen Mythos und Wissenschaft - Das Modell der Superkompensation. Laufzeit. 3; 21:36-39.


Mujika, I., Halson, S., Burke, L. M., Balagué, G., & Farrow, D. (2018). An Integrated, Multifactorial Approach to Periodization for Optimal Performance in Individual and Team Sports. Int J Sports Physiol Perform. 1;13(5):538-561.


Peake, J.M., Neubauer, O., Della Gatta, P.A., Nosaka, K. (2017) Muscle damage and inflammation during recovery from exercise. Journal of Applied Physiology. 122(3):559-570.


Skorski, S., Mujika, I., Bosquet, L., Meeusen, R., Coutts, A. J., & Meyer, T. (2019). The Temporal Relationship Between Exercise, Recovery Processes, and Changes in Performance. Int J Sports Physiol Perform, 1;14(8):1015-1021.

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Da unser normales Format zur Aufarbeitung von wissenschaftlichen Papern (Sports Science Stories auf Instagram) den Rahmen dieser Thematik sprengen würde, gehen wir in diesem Mini-Blog etwas genauer auf das Paper bzw. den Review von Joyner, M. & Coyle, E., F. (2008) ein, der sich mit den physiologischen Paramatern von Elite-Ausdauersportlern beschäftigt.


Der Review bezieht sich auf vier wesentliche Komponenten:

  1. Maximale Sauerstoffaufnahme (VO2max)

  2. Lactate threshold

  3. Performance VO2 und anaerober Metabolismus

  4. (Bewegungs-)Ökonomie

1) VO2max

  • Oberes Limit der maximalen Sauerstoffaufnahme

  • Ist im wesentlichen abhängig vom Herzminutenvolumen, Hämoglobin, der muskulären Durchblutung und der Fähigkeit der Muskulatur möglichst viel Sauerstoff aufnehmen und verarbeiten zu können

  • Hohe maximale Sauerstoffaufnahmen bei Weltklasse-Sportlern aufgrund eines hohem Herzminutenvolumen, hoher Kapillarisierung, hohem Blutvolumen und einer hohen mitochondrialen Dichte

  • VO2max ist variabel: kann sich im Laufe einer Einheit verändern (Reduktion durch Abfall des Schlagvolumens, Reduktion durch frühzeitige Muskelerschöpfung aufgrund eines reduzierteren Blutflusses sowie unzureichender Transport von Sauerstoff zur Muskulatur). Bei kontinuierlichen Ausdauerwettkämpfen die länger als 10 - 15 Minuten dauern wird die maximale Sauerstoffaufnahme meist nicht erreicht; Wettkampfbelastung liegt unter der maximalen Sauerstoffaufnahme (z.B. Laufsport: Marathon 75% - 85% der VO2max, 10km 90% - 100% der VO2max)


Fazit: VO2max ist das obere Limit der oxidativen Leistungsfähigkeit. Wird durch mehrere unterschiedliche Komponenten beeinflusst welche bei der Aufnahme, dem Transport und der Verarbeitung von Sauerstoff beteiligt sind. Viele Wettkämpfe im Ausdauerbereich werden bei einer Intensität die unter der VO2max liegt ausgetragen.


2) Lactate threshold

  • Spiegelt den muskulären glykolytischen Stress wider (geringe Laktatkonzentrationen = geringer muskulärer glykolytischer Stress; hohe Laktatkonzentrationen = hoher muskulärer glykolytischer Stress)

  • Abhängig von der oxidativen Fähigkeit der Muskulatur

  • Je besser die oxidative Fähigkeit desto näher liegt die lactate threshold an der VO2max

  • Laktatkonzentration hängt auch von der Größe und Anzahl der beanspruchten Muskulatur ab -> Elite Radsportler besitzen die Fähigkeit 20 – 25% mehr Muskelmasse während einer einstündigen Belastung bei 85% bis 90% der VO2max zu aktivieren -> Reduktion des Stresses auf einer einzelnen Muskelfaser (Arbeit wird sozusagen auf mehrere Muskelfasern aufgeteilt – geringerer glykolytischer Stress pro Muskelfaser)

  • Bei Belastungen über 2h im Bereich der lactate threshold -> Muskelglykogen wird erschöpft -> Belastung kann nicht aufrecht gehalten werden

Fazit: Wird von der oxidativen Fähigkeit der Muskulatur bestimmt. Die oxidative Fähigkeit der Muskulatur hängt wiederum von der Mitochondrien-Anzahl, Mitochondrien-Dichte und der Kapillarisierung (Transport von O2 zur Muskulatur sowie Abtransport von CO2, Laktat und „Abfallprodukten“) ab. Die Laktatkonzentration ist ein Marker für den muskulären glykolytischen Stress der Belastung.


3) Performance VO2 und anaerober Metabolismus

  • Anteil von aerobem und anaerobem Stoffwechsel während der Belastungen kann in den meisten Fällen abgeschätzt oder indirekt berechnet werden.

  • Je länger die Belastung desto geringer der Einfluss des anaeroben Stoffwechsels

  • Radsportler mit der selben VO2max unterscheiden sich z.B. während eines Testes bei 88% der VO2max, welcher so lange absolviert wird bis die Belastung nicht mehr aufrecht gehalten werden kann, unteranderem aufgrund der Höhe ihrer lactate threshold. Interessant: Einige Probanden könnten die Belastung außergewöhnlich lange aufrecht halten. Grund dafür ist womöglich unteranderem die besonders gute oxidative Kapazität der Muskulatur.

  • Bei hoch intensiven Belastungen nahe der VO2max: bereits kleine Reduktionen der Sauerstoffzufuhr zur Muskulatur führen dazu, dass Ermüdung überproportional schnell einsetzt


4) Ökonomie:

  • Gibt an wie viel Sauerstoff für eine gegebene Leistung benötigt wird

  • Beim Laufen: Wie viel ml Sauerstoff pro kg pro km wird benötigt, um eine gegebene Geschwindigkeit aufrecht zu halten? –> kann zwischen unterschiedlichen Personen um bis zu 30 – 40% variieren

  • Beim Radfahren: Prozentueller Anteil zwischen gemessener Sauerstoffaufnahme (errechneter Leistungsabgabe) und tatsächlicher Leistungsabgabe = Gross Efficiency. Im Vergleich zur Laufökonomie geringere Variationen bei Radsportlern (20 – 30%)

  • Mehr als die Hälfte dieser Variationen ist auf den Anteil der Typ1 Muskelfasern zurückzuführen (Typ1 Fasern besitzen eine höhere mechanische Effizienz)

  • Switch von Muskelfasern eher fraglich, jedoch kann die oxidative Fähigkeit von Muskelfasern verändert werden -> ähnliche oxidativen Fähigkeiten bei Typ1 und Typ2 Fasern möglich

  • Elite Radsportler weisen eine höhere selbstgewählte Trittfrequenz als weniger trainierte Radsportler auf -> weniger muskuläre Belastung pro Kurbelumdrehung -> schnell ermüdende Fasern mit erhöhten Kraftpotential werden „aufgespart“

  • Wenig Längsschnittstudien welche die „Trainierbarkeit“ der Ökonomie untersuchen

  • Querschnittstudien deuten auf eine geringe Trainierbarkeit hin

  • Einige Studien konnten zeigen, dass es durch plyometrisches Training sowie durch schweres Krafttraining zu einer Verbesserung der Laufökonomie kommen kann

  • Einzelfallstudien konnte eine 14%ige Verbesserung der Laufökonomie über 5 Jahre feststellen (Weltrekordhalterin über die Marathondistanz)

  • Eher geringe Verbesserungen der Gross Efficiency: 8%ige Verbesserung über 7 Jahre

  • Zu erwartende Verbesserungsraten der Ökonomie mit kontinuierlichem Ausdauertraining: 1-3% pro Jahr


Fazit: Je besser die Ökonomie desto weniger Sauerstoff muss aufgenommen werden, um eine x Geschwindigkeit oder x Leistung aufrecht zu halten. LäuferInnen zeigen höhere Variationen der Ökonomie verglichen mit RadsportlerInnen (Annahme: Größere beteiligte Muskelmasse während dem Laufen und/oder Variationen in der Steifigkeit der Sehnen, Bänder -> steifere Bänder, Sehnen -> bessere Kraftübertragung). Um Aussagen über die Trainierbarkeit der Ökonomie tätigen zu können bedarf es mehrere Längsschnittstudien.



Literaturverzeichnis:

Joyner, M. J., & Coyle, E. F. (2008). Endurance exercise performance: the physiology of champions. The Journal of physiology, 586(1), 35-44.

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Analyse/Auswertung von LIT Einheiten

Im ersten Blogpost dieser Serie widmeten wir uns einem Teil des Trainings, welcher in der Wissenschaft womöglich nicht die verdiente Aufmerksamkeit bekommt. In den aktuellen trainingswissenschaftlichen Studien dreht sich häufig vieles um das Thema Intervalltraining; wie kann man dies optimieren? Welche Intervalle sind besser/schlechter?

Doch warum beschäftigen wir uns so viel mit diesem Thema, wenn laut Seiler (2010) circa 80% des Trainings mit niedriger Intensität absolviert wird? Dieser Blogeintrag beschäftigt sich mit diesen besagten 80%. Nachdem sich der erste Teil der Serie an die physiologischen Adaptionen eines LIT Trainings gerichtet hat, werden wir uns in diesem um die Analyse/Auswertung von niedrig-intensiven Einheiten richten.


Richtige Intensität?

Bevor wir mit der Auswertung einer LIT Einheit starten, gilt es die relevanten Parameter zu erläutern. Beginnen wir mit der im Radsport am häufigsten verwendeten Belastungsvorgabe: Leistung bzw. Watt. Um die richtige Intensität für diese Einheiten festzulegen, bedarf es einer leistungsdiagnostischen Untersuchung. Mit Hilfe dieser Untersuchungen wollen wir unter anderem den Übergang zwischen der moderate- und heavy-exercise domain feststellen (Lactate-Turnpoint 1, Ventilatory Threshold 1). Indirekt kann dieser Übergang auch mit einem Critical Power Test eruiert werden (Jamnick et al. 2020). Ein effektives LIT Training sollte nun zu größten Teil unter dieser Schwelle stattfinden. Bei Belastungen über diese Schwelle kommt es zu einem ersten signifikanten Anstieg der Blutlaktatkonzentration und vermehrten CO2 Abatmung, dies repräsentiert eine Veränderung im Stoffwechselprozess (Kompendium der Sportmedizin; S. 98). Aufgrund der trainingsbedingten Adaption dieser „Schwelle“ ist es, ohne einer leistungsdiagnostischen Untersuchung, nicht möglich eine genaue vordefinierte Leistungsgrenze für alle Athletinnen/Athleten zu setzen. Allen & Coggan (2017) definiert den LIT Bereich in ihrem 7 Zonen Modell als eine Belastung bis zu 75 % der FTP. Da die FTP jedoch auf keinem physiologischen Hintergrund basiert, ist diese Angabe mit Vorsicht zu genießen (Leo et al. 2021).


Auswertung (z.B. mittels TrainingPeaks)

Auf der Trainingsplattform TrainingPeaks, die unter anderem auch wir in der Betreuung benutzen, findet man zwei Werte, welche die Leistung über die gesamte Einheit quantifizieren. Zum einen findet man die Durchschnittsleistung, zum anderen die normalisierte Leistung (NP). Das Verhältnis zwischen diesen beiden Parametern wird mit dem Variabilitätsindex (VI) abgebildet. Gleichmäßige Grundlagenausfahrten im flachen Gelände weißen meist einen VI im Bereich von fast 1,0 auf. Mountainbike-Einheiten im Gelände, oder klarerweise auch Intervalleinheiten, weisen in der Regel einen höheren VI auf. Eine gleichmäßige, durch einen VI von ca. 1,0, gekennzeichnete Einheit ist somit sehr effektiv, jedoch tragen diese Einheiten auch das Potential die Athletin/den Athleten aufgrund der Monotonie psychisch zu ermüden. Bei Betrachtung des VI in verschiedenen Rennen werden die Unterschiede der Leistungserbringung zwischen den einzelnen Radsportdisziplinen sichtbar, dies sollte auch Anhaltspunkt für die weitere Trainingsplanung liefern.


Ein weiterer wichtiger Parameter für die Analyse der Einheit ist die Herzfrequenz, sowie das Verhältnis von Herzfrequenz und Leistung. Eine Veränderung der Herzfrequenz bei konstanter Leistung bzw. eine Veränderung der Leistung bei konstanter Herzfrequenz während langen LIT Einheiten, ist ein Anzeichen dafür, dass die interne Beanspruchung zunimmt.


Eines der Ziele von LIT-Training ist daher auch, den Cardiac-Drift zu reduzieren (Maunder et al. 2021). Es ist jedoch zu erwähnen, dass dieser Drift nicht nur Abbild einer Veränderung im Energiestoffwechsel/Muskelfaserrekrutierung sein könnte, sondern auch als Resultat einer schlechten Verpflegung/Hydrierung (Hamilton et al. 1991) und/oder einer Zunahme der Körperkerntemperatur auftreten kann (Coyle & González-Alonso 2001). Durch eine verminderte Füllung der Herzkammern reduziert sich das Schlagvolumen des Herzens, was wiederum auf die erhöhte Herzfrequenz zurückgeführt werden kann (Fritzsche et al. 1999).


Vitiello et al. (2020) und Shimazu et al. (2020) konnte zeigen, dass Marathonläufer mit besseren Rennzeiten einen geringeren Cardiac-Drift aufweisen. Somit dürfte dies ein Zeichen für ein gut ausgebildetes aerobes System darstellen. Die Festlegung von genauen Herzfrequenz-Bereichen für das LIT-Training sollte auch mit Hilfe von diagnostischen Untersuchungen festgelegt werden. Wie zuvor erwähnt wird die Herzfrequenz im Gegensatz zur Leistung aber von unterschiedlichen Aspekten beeinflusst und kann sich auch im Laufe der Einheit bei gleichbleibender Leistung verändern. Als ungefähren Richtwert findet man in der Literatur Herzfrequenz Angaben bis circa 80% der maximalen Herzfrequenz (Allen & Coggan, 2017; Seiler, 2010). Es ist zu erwähnen, dass sich die maximale Herzfrequenz einer Athletin/ eines Athleten aber auch von Sportart zu Sportart unterscheiden kann.


Über den Parameter Power:Heartrate, der auch auf der Plattform TrainingPeaks ersichtlich ist, wird der oben beschrieben Cardiac-Drift als Wert beschrieben. Hierbei wird die Einheit in der Hälfte geteilt; TrainingPeaks vergleicht nun den Efficiency Factor (EF) zwischen den beiden Hälften. Eine Abweichung von unter 5% während längeren LIT-Einheiten kann laut TrainingPeaks als geringer Cardiac-Drift klassifiziert werden. Die Berechnung des EF erfolgt durch Division der normalisierten Leistung mit der durchschnittlichen Herzfrequenz. Eine höhere normalisierte Leistung bei konstanter Herzfrequenz könnte auf eine Leistungsverbesserung hindeuten. Laut Lamberts et al. (2011) könnte jedoch eine reduzierte Herzfrequenz bei konstanter submaximaler Leistung auch ein Anzeichen von Ermüdung sein. So gilt es, besonders bei starken Veränderungen des EF, das subjektive Belastungsempfinden in die Analyse zu integrieren. Zusätzlich sollte natürlich auch immer die Intensitätsverteilung (Leistung und Herzfrequenz) beachtet werden um abzugleichen, ob der Großteil des Training im anvisierten Bereich absolviert wurde.


Ein weiter wichtiger Punkt bei der Auswertung von LIT-Einheiten am Rad ist die Trittfrequenz. Die Trittfrequenz hat bei gleicher Leistung Auswirkungen auf die Sauerstoffaufnahme, das Herzminutenvolumen sowie auf die arterio-venöse Sauerstoffdifferenz (Gotshall et al. 1996). Bei Erhöhung der Trittfrequenz kommt es zu einem Anstieg der Sauerstoffaufnahme, des Herzminutenvolumens und zu einer Reduktion der arterio-venösen Sauerstoffdifferenz. Grund für das erhöhte Herzminutenvolumens ist laut Gotshall (1996) eine Erhöhung der Muskelpumpenaktivität. Unter Betrachtung dieser Erkenntnisse könnte eine höhere Trittfrequenz während längeren Einheiten zu einer besseren Adaption des Herzmuskels führen. Weiters sollte beachtet werden, dass eine höhere Trittfrequenz auch zu einem höheren Cardiac-Drift führen kann als niedrigere Trittfrequenzen (Kounalakis & Geladas 2010).


Zusammenfassung:

Die Messung des Power-Outputs ist wichtiger Parameter im Radsport (auch bei LIT-Einheiten), um die erbrachte Leistung und Intensität aufzuzeichnen, die Herzfrequenz hingegen kann eventuell ein besserer Indikator sein, um die interne Beanspruchung zu bestimmen (Jeukendrup & Diemen 1998). Wir empfehlen jedenfalls beide Parameter aufzuzeichnen und zusätzlich das subjektive Belastungsempfinden (RPE) auch immer mit den beiden anderen Parametern abzugleichen!


Verwendete Literatur:

Allen, H. & Coggan, A. (2017). Wattmessung im Radsport und Triathlon. Hamburg: Sportmedis.


Coyle, E. F., & Gonzalez-Alonso, J. (2001). Cardiovascular drift during prolonged exercise: new perspectives. Exercise and sport sciences reviews, 29(2), 88-92.


Fritzsche, R. G., Switzer, T. W., Hodgkinson, B. J., & Coyle, E. F. (1999). Stroke volume decline during prolonged exercise is influenced by the increase in heart rate. Journal of Applied Physiology, 86(3), 799-805.


Gottshall, R. W., Bauer, T. A., & Fahrner, S. L. (1996). Cycling cadence alters exercise hemodynamics. International journal of sports medicine, 17(01), 17-21.

Hamilton, M. T., GonzaleZ-Alonso, J., Montain, S. J., & Coyle, E. F. (1991). Fluid replacement and glucose infusion during exercise prevent cardiovascular drift. Journal of applied physiology, 71(3), 871-877.


Jamnick, N. A., Pettitt, R. W., Granata, C., Pyne, D. B., & Bishop, D. J. (2020). An examination and critique of current methods to determine exercise intensity. Sports Medicine, 1-28.


Jeukendrup, A., & Diemen, A. V. (1998). Heart rate monitoring during training and competition in cyclists. Journal of sports sciences, 16(sup1), 91-99.


Kounalakis, S. N., & Geladas, N. D. (2012). Cardiovascular drift and cerebral and muscle tissue oxygenation during prolonged cycling at different pedalling cadences. Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism, 37(3), 407-417.


Lamberts, R. P., Swart, J., Noakes, T. D., & Lambert, M. I. (2011). A novel submaximal cycle test to monitor fatigue and predict cycling performance. British journal of sports medicine, 45(10), 797-804.


Leo, P., Spragg, J., Podlogar, T., Lawley, J. S., & Mujika, I. (2021). Power profiling and the power-duration relationship in cycling: a narrative review. European Journal of Applied Physiology, 1-16.


Maunder, E., Seiler, S., Mildenhall, M. J., Kilding, A. E., & Plews, D. J. (2021). The Importance of ‘Durability’in the Physiological Profiling of Endurance Athletes. Sports Medicine, 1-10.


Seiler, S. (2010). What is best practice for training intensity and duration distribution in endurance athletes?. International journal of sports physiology and performance, 5(3), 276-291.

Shimazu, W., Takayama, F., Tanji, F., & Nabekura, Y. (2020). Relationship between cardiovascular drift and performance in marathon running. International Journal of Sport and Health Science, 18, 197-206.


Vitiello, D., Palacin, F., Poinsard, L., Kirsch, M., Jouini, S., & Billat, V. (2021). Marathon-Induced Cardiac Fatigue: A Review over the Last Decade for the Preservation of the Athletes’ Health. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(16), 8676.



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