Low-Intensity-Training (LIT) Part 2

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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