Frontiers in Physiology

Introduction

Trainingsintensität und -volumen sind Prädiktoren für die Leistung bei Marathonläufern (Schmid et al., 2012). Eine tägliche Aufgabe im Rahmen des Trainings ist es, mit einer optimalen Intensität zu laufen, um die gewünschten physiologischen Anpassungen, wie erhöhte Geschwindigkeit an der anaeroben Schwelle und maximale Sauerstoffaufnahme, hervorzurufen (Lepers und Stapley, 2016). Wenn die Intensität unzureichend ist, fehlt der Anreiz für diese Anpassungen. Übersteigt die Intensität hingegen das optimale Niveau, steigt das Risiko eines Übertrainings (O’Connor, 2007). Daher ist es wichtig, die Trainingsintensität genau zu bewerten, was sich auf objektive Messgrößen wie Herzfrequenz (HR), Sauerstoffaufnahme und Laktat sowie auf subjektive Methoden wie die gefühlte Anstrengung stützt (Foster et al., 2017). Wenn die Herzfrequenz als Maß für die Intensität verwendet wird, wird sie in der Regel als Funktion der maximalen Herzfrequenz (HRmax) ausgedrückt (Vesterinen et al., 2017).

HRmax kann mithilfe eines abgestuften Belastungstests (GXT) entweder in einem Labor oder im Feld gemessen werden (Cleary et al., 2011; Nikolaidis, 2015). Gelegentlich ist es jedoch nicht wünschenswert, einen GXT durchzuführen (z. B. um die Ermüdung zu vermeiden, die durch maximale Belastungstests in der Nähe eines Rennens hervorgerufen wird, oder um die damit verbundenen finanziellen Kosten zu vermeiden). In diesem Fall besteht eine Alternative darin, die HFmax anhand einer altersbasierten Gleichung vorherzusagen, die die umgekehrt proportionale Beziehung zwischen Alter und HFmax berücksichtigt. Die am häufigsten verwendeten Formeln sind die von Fox, Naughton und Haskell (Fox-HRmax = 220 – Alter) (Fox et al., 1971) und von Tanaka, Monahan und Seals (Tanaka-HRmax = 208 – 0,7 × Alter) (Tanaka et al., 2001). Diese Gleichungen wurden ausführlich in bestimmten Kategorien der erwachsenen Bevölkerung untersucht, z. B. bei Gesunden (Nes et al., 2012), sitzenden Personen (Sarzynski et al., 2013), Übergewichtigen (Franckowiak et al., 2011) und Sportlern (Faff et al., 2007).

Während die oben genannten Studien viele Fragen im Hinblick auf die Gültigkeit dieser populären Gleichungen für die HRmax behandelt haben, gibt es einige Aspekte, die weiterer Forschung bedürfen. So sind beispielsweise Ausdauersportler (z. B. Marathonläufer) und vor allem Leistungssportler in diesem Forschungsbereich unterrepräsentiert. Ein Vergleich von Sportlern und Nicht-Sportlern ergab, dass die gemessene HFmax in der ersteren Gruppe niedriger war (Lester et al., 1968). In einer neueren Studie wurde gezeigt, dass Athleten von Schnelligkeits-/Kraftsportarten eine ähnliche gemessene HFmax hatten wie Ausdauersportler und beide niedrigere Werte aufwiesen als Untrainierte (Kusy und Zielinski, 2012). Der durch Ausdauertraining induzierte Rückgang der HFmax könnte durch die damit einhergehende Plasmavolumenexpansion, die verbesserte Baroreflexfunktion, die Veränderung der Elektrophysiologie des Sinusknotens und die verringerte Anzahl und Dichte der beta-adrenergen Rezeptoren erklärt werden (Zavorsky, 2000). Da die gemessene Herzfrequenzmaximum unterschiedlich ist, liegt die Vermutung nahe, dass die gleiche Gleichung für die Herzfrequenzmaximum bei Sportlern und Nicht-Sportlern nicht passen kann. Dieser Unterschied zwischen Sportlern und Nicht-Sportlern unterstreicht die Notwendigkeit, die gängigen Vorhersagegleichungen an einer größeren Anzahl von Sportlern zu untersuchen. In Anbetracht der steigenden Zahl der Teilnehmer an Marathonläufen (Jokl et al., 2004) hat das Wissen um die Gültigkeit der gängigen altersbasierten Gleichungen praktische Bedeutung für eine große Zahl von Freizeit-Marathonläufern. Darüber hinaus ist die altersbasierte Vorhersage der HFmax von großem Interesse für Sportphysiologen bei der Durchführung einer GXT, bei der das Erreichen eines bestimmten Prozentsatzes der vorhergesagten HFmax erforderlich sein kann, um die Endwerte als maximal zu betrachten (Schaun, 2017). Ziel der vorliegenden Studie war es daher, die Validität von Fox-HRmax und Tanaka-HRmax in einer großen Stichprobe von Freizeit-Marathonläufern zu untersuchen. Die Forschungshypothese war, dass diese Gleichungen, die für Nicht-Sportler entwickelt wurden, die HFmax bei Freizeit-Marathonläufern aufgrund ihrer erwarteten niedrigeren HFmax im Vergleich zu Nicht-Sportlern überschätzen würden (Lester et al., 1968; Zavorsky, 2000; Kusy und Zielinski, 2012).

Materialien und Methoden

Studiendesign und Teilnehmer

Einhundertfünfundachtzig Freizeit-Marathonläufer, hauptsächlich aus der Region Athen, meldeten sich freiwillig zur Teilnahme an dieser Studie, die über beliebte Websites für Ausdauerläufer beworben wurde. Im September und Oktober 2017 besuchten die Teilnehmer das Labor, wo sie eine GXT auf einem Laufband durchführten. Diese Studie wurde in Übereinstimmung mit den Empfehlungen des Institutional Review Board of Exercise Physiology Laboratory Nikaia durchgeführt, wobei alle Teilnehmer ihre schriftliche Einwilligung nach Aufklärung gegeben hatten. Alle Teilnehmer gaben ihre schriftliche Einwilligung nach Aufklärung gemäß der Deklaration von Helsinki. Das Protokoll wurde vom Institutional Review Board des Sportphysiologischen Labors Nikaia genehmigt. Ein Teilnehmer zog sich während der GXT aus der Studie zurück, während vier Teilnehmer die VO2max-Kriterien nicht erreichten, so dass ihre Daten von der weiteren Analyse ausgeschlossen wurden. Daher haben wir 180 Teilnehmer aus der ursprünglichen Stichprobe einbezogen. Was ihre Sporterfahrung betrifft, so lag der Median der Anzahl der in der Vergangenheit absolvierten Marathons bei 3 und der Interquartilsbereich bei 2-6. Der persönliche Rekord lag bei 4:09 ± 0:45 h:min.

Protokolle und Ausrüstung

Anthropometrie

Größe, Körpermasse und Hautfalten wurden gemessen, wobei die Teilnehmer minimal bekleidet und barfuß waren. Eine elektronische Waage (HD-351; Tanita, Arlington Heights, IL, USA) wurde für die Messung der Körpermasse (auf 0,1 kg genau), ein tragbares Stadiometer (SECA Leicester, UK) für die Körpergröße (0,001 m) und ein Messschieber (Harpenden, West Sussex, UK) für die Hautfalten (0,2 mm) verwendet. Der Body-Mass-Index wurde als Quotient aus Körpermasse (kg) und Körpergröße zum Quadrat (m2) berechnet, und der Körperfettanteil (BF) wurde anhand der Hautfalten geschätzt (Parizkova, 1978).

Graded Exercise Test

Eine modifizierte Version des Conconi-Tests wurde zur Bewertung der VO2max verwendet (Conconi et al., 1982). Nach einer 20-minütigen Aufwärmphase mit Jogging- und Dehnungsübungen absolvierten die Teilnehmer einen GXT auf einem Laufband mit einer Steigung von +1 %. Die Anfangsgeschwindigkeit wurde auf 8 km/h festgelegt und jede Minute um 1 km/h bis zur Erschöpfung erhöht (Chrismas et al., 2017). In den letzten Phasen des Tests wurden die Teilnehmer kräftig angefeuert, damit sie sich maximal anstrengten. Die gemessene HRmax wurde als der höchste Wert definiert, der während des Tests erreicht wurde. Die Herzfrequenz wurde während des Tests kontinuierlich von Team2 Pro (Polar Electro Oy, Kempele, Finnland) aufgezeichnet. Die Minutenventilation und VO2 wurden mit einem Gasanalysator (Fitmate Pro, Cosmed, Rom, Italien) aufgezeichnet. Die anaerobe Schwelle wurde anhand der ventilatorischen Schwelle ermittelt, d. h. anhand des Verhältnisses zwischen der Minutenventilation und der Sauerstoffaufnahme. Als Kriterien für die VO2max wurden das Plateau der VO2 (primäres Kriterium), das Blutlaktat, die altersabhängige HRmax und die RPE (sekundäre Kriterien) verwendet (Howley et al., 1995). Der angestrebte RPE-Wert war ≥8 auf der Borg-Skala von 0-10 (Borg, 1988). 5 Minuten nach Beendigung des Tests wurden Blutproben entnommen, und die Laktatkonzentration wurde analysiert (Accutrend, Roche, Deutschland). Die Laktatkonzentration wurde als Kriterium für das Erreichen der VO2max verwendet (akzeptierte Werte > 9 mmol/L) (Todd et al., 2017). Die vorhergesagte maximale Herzfrequenz wurde mit der Tanaka-Formel (Tanaka et al., 2001) berechnet – da die Fox-Formel die HRmax überbewerten könnte (Nikolaidis, 2015) – und wurde als Kriterium für das Erreichen der VO2max verwendet (akzeptierte Werte gemessenen HRmax ≥ 95% der Tanaka-HRmax).

Statistische Analysen

Statistische Analysen wurden mit IBM SPSS v.20.0 (SPSS, Chicago, IL, USA) durchgeführt. Die Normalität wurde anhand des Kolmogorov-Smirnov-Tests und der visuellen Inspektion normaler Q-Q-Plots geprüft. Die Daten wurden als Mittelwert und Standardabweichung (SD) angegeben. Mit einem unabhängigen t-Test wurden die Geschlechtsunterschiede bei den anthropometrischen und physiologischen Merkmalen untersucht. Eine einseitige Varianzanalyse mit wiederholten Messungen (ANOVA) und ein anschließender Bonferroni-Post-hoc-Test (falls es Unterschiede zwischen den Gruppen gab) wurden verwendet, um die Unterschiede zwischen gemessener und vorhergesagter HRmax zu untersuchen. Es wurden 95 %-Konfidenzintervalle (KI) für die Mittelwertunterschiede berechnet. Zur Interpretation der ES für die statistischen Unterschiede in der ANOVA verwendeten wir die Eta-Quadrate, die als klein (0,010 < η2 ≤ 0,059), mittel (0,059 < η2 ≤ 0,138) und groß (η2 > 0,138) klassifiziert wurden (Cohen, 1988). Die Bland-Altman-Analyse wurde zur Untersuchung der Genauigkeit und Variabilität der Vorhersagegleichungen verwendet (Bland und Altman, 1986). Die Assoziationen zwischen der gemessenen HRmax und dem Alter wurden mit Hilfe des Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten (r) von Pearson ermittelt. Die Größe der Korrelationskoeffizienten wurde als trivial betrachtet, wenn r ≤ 0,10, klein, wenn 0,10 ≤ r < 0,30, mäßig, wenn 0,30 ≤ r < 0,50, groß, wenn 0,50 ≤ r < 0,70, sehr groß, wenn 0,70 ≤ r < 0,90, nahezu perfekt, wenn r ≥ 0,90, und perfekt, wenn r = 1,00 (Batterham und Hopkins, 2006). Darüber hinaus haben wir eine lineare Regression verwendet, um die Vorhersage der HRmax aus dem Alter in der Gesamtstichprobe und in jedem Geschlecht zu modellieren. Die lineare Regression wurde für diese Analyse anstelle der nichtlinearen Regression ausgewählt, da minimale Unterschiede zwischen linearen, quadratischen und polynomialen Gleichungen nachgewiesen wurden (Ozemek et al., 2017). Das Signifikanzniveau wurde auf α = 0,05 festgelegt.

Ergebnisse

Tabelle 1. Deskriptive Merkmale der Teilnehmer.

Abbildung 1. Beziehung zwischen der gemessenen maximalen Herzfrequenz und dem Alter.

Abbildung 2. Bland-Altman-Diagramme der gemessenen maximalen Rate im Vergleich zur Fox-Formel.

Abbildung 3. Bland-Altman-Diagramme der gemessenen Maximalfrequenz im Vergleich zur Tanaka-Formel.

Diskussion

Die vorliegende Studie befasste sich mit der Frage, ob die weit verbreiteten altersbasierten Vorhersagegleichungen der HRmax, Fox‘ 220-Alter oder Tanakas 208-0,7 × Alter, bei Freizeit-Marathonläufern gültig sind, da keine Studie zuvor dieses Thema untersucht hatte. Wir stellten die Hypothese auf, dass diese Gleichungen die HFmax in unserer Stichprobe aufgrund der erwarteten niedrigeren HFmax im Vergleich zu Nicht-Sportlern überbewerten würden (Zavorsky, 2000). Die wichtigsten Ergebnisse waren, dass (a) Fox-HRmax und Tanaka-HRmax die HRmax bei Frauen um ~5 bpm überschätzten, (b) Fox-HRmax die HRmax bei Männern um ~3 bpm unterschätzte, (c) Tanaka-HRmax der gemessenen HRmax bei Männern ähnlich war und (d) der Haupteffekt der Bewertungsmethoden auf die HRmax bei Frauen größer war als bei Männern.

Die Überschätzung der HRmax bei Frauen durch altersbasierte Vorhersagegleichungen stimmte mit früheren Ergebnissen überein (Esco et al., 2015). Beispielsweise lieferten die Formeln von Fox und Tanaka signifikant höhere Schätzungen um 7-13 bpm im Vergleich zur beobachteten HRmax bei weiblichen Collegesportlern (Esco et al., 2015). In Anbetracht der Tatsache, dass die Wahl der Messmethode bei Frauen ein größeres Ausmaß hatte als bei Männern, ist die Überschätzung der HFmax bei Marathonläuferinnen ein Problem, mit dem sich künftige Forschungen befassen und eine sportartspezifische Vorhersagegleichung entwickeln sollten.

Die bei männlichen Marathonläufern beobachtete Übereinstimmung zwischen gemessener und Tanaka-Formel stand im Einklang mit früheren Forschungen bei jungen körperlich aktiven Männern (Barboza et al., 2016), aber nicht mit einer Studie an sitzenden Erwachsenen, die zeigte, dass Fox und Tanaka-HRmax die HRmax bei sitzenden Erwachsenen um 2-4 bpm überschätzten (Camarda et al., 2008). Camarda et al. (2008) fanden heraus, dass Tanaka-HRmax die HRmax bei Männern nur um 1 bpm überschätzt. Tanaka-HRmax lieferte bei übergewichtigen Erwachsenen (Franckowiak et al., 2011) und jungen körperlich aktiven Menschen (Barboza et al., 2016) Werte, die näher an der HRmax lagen als Fox-HRmax. Andererseits unterschätzte die Fox-HRmax die HRmax bei älteren Erwachsenen (Whaley et al., 1992). Bei männlichen Erwachsenen unterschätzte die Tanaka-HRmax die HRmax um 5 bpm, während es keinen Unterschied zwischen der Fox-HRmax und der gemessenen HRmax gab (Nikolaidis, 2015). Die Unterschiede zwischen den Ergebnissen der vorliegenden Studie und denen früherer Untersuchungen sollten auf die chronischen physiologischen Anpassungen von Freizeit-Marathonläufern an das Ausdauertraining zurückgeführt werden. Zavorsky (2000) wies darauf hin, dass Ausdauertraining aufgrund extrinsischer/autonomer (z. B. Ausdehnung des Plasmavolumens) und intrinsischer/nichtautonomer Faktoren (z. B. Veränderung der Elektrophysiologie des Sinusknotens) zu einer Verringerung der HFmax führt.

Die mäßige Interaktion zwischen Geschlecht und Messmethode bei der HFmax deutet darauf hin, dass das Geschlecht bei der Vorhersage der HFmax berücksichtigt werden sollte. Marathonläuferinnen waren 3,6 Jahre jünger und hatten eine um 4,1 Schläge pro Minute niedrigere gemessene HFmax als Männer, was auf eine relativ niedrigere HFmax hinweist, wenn die Geschlechter altersgleich sind. Diese Beobachtung stimmte mit einer früheren Studie überein, die Unterschiede in der HRmax zwischen den Geschlechtern zeigte (Hakki et al., 1983).

Die gemessene HRmax stimmt mit früheren Ergebnissen bei altersgleichen Menschen überein (Arena et al., 2016); dennoch war die Variation in unserer Stichprobe geringer, was auf die Homogenität der Stichprobe zurückzuführen sein dürfte. Andererseits deuten die Steigungen der linearen Regressionen darauf hin, dass die HFmax bei Männern schneller abnimmt als bei Frauen, was im Widerspruch zu einer früheren Studie an gesunden Erwachsenen steht, die den entgegengesetzten Trend zeigte (Shargal et al., 2015). Eine Erklärung für diese Diskrepanz könnte in den unterschiedlichen Merkmalen der Stichproben (Alter und Sportart) liegen.

Eine Einschränkung der vorliegenden Studie bestand darin, dass sie sich nur auf die Vorhersage der HFmax anhand des Alters konzentrierte und andere Parameter ausschloss, die die Genauigkeit der Vorhersage verbessern könnten. Zum Beispiel empfahlen Barboza et al. (2017) eine Gleichung, die das Alter und die HR bei 150 W, die während einer GXT auf einem Fahrradergometer bei gesunden jungen erwachsenen Männern ausgelöst wurde, einschließt. In einer anderen Studie waren die Art der Übung, das Fitnessniveau, der Kontinent und das Alter Prädiktoren für die HFmax (Londeree und Moeschberger, 1982). Darüber hinaus ist bei der Verallgemeinerung der im GXT im Labor ermittelten Werte auf andere Umgebungen, z. B. Feldtests, Training und Wettkämpfe, Vorsicht geboten, da letztere zu höheren Werten führen könnten (Coutinho et al., 2017). Die Stärke der vorliegenden Studie war jedoch ihre Neuartigkeit, da sie die erste war, die an Freizeit-Marathonläufern durchgeführt wurde. In Anbetracht der steigenden Zahl von Teilnehmern an Marathonläufen sind unsere Ergebnisse von großem praktischen Wert für Test- und Trainingszwecke. Trotz der unterschiedlichen Bedingungen im Labor und im Feld wurden in vergleichenden Studien keine (Krautgasser et al., 2011; Alemdaroglu et al., 2012) oder praktisch vernachlässigbare Unterschiede (Meyer et al., 2003) bei der HFmax zwischen diesen beiden Bedingungen festgestellt. Daher können die Ergebnisse der vorliegenden Studie sowohl im Labor als auch im Feld angewendet werden, z. B. bei Lauftrainingseinheiten im Freien. Außerdem sollten Sportphysiologen, die Belastungstests durchführen, von diesem Wissen profitieren, um die Herzfrequenz als Kriterium für das Erreichen der VO2max richtig zu bewerten.

Schlussfolgerungen

Auf der Grundlage der vorliegenden Ergebnisse empfehlen wir die weitere Anwendung der Tanaka-Formel bei männlichen Freizeit-Marathonläufern mit ähnlichen Trainingsmerkmalen wie denen der Teilnehmer der vorliegenden Studie. Darüber hinaus sollten Sportphysiologen und Sportwissenschaftler die beobachteten Unterschiede zwischen verschiedenen Bewertungsmethoden berücksichtigen, wenn sie Belastungstests durchführen oder Trainingsprogramme vorschreiben, die sich auf die HF stützen.

Beiträge der Autoren

PN führte die Laboranalysen und die statistischen Analysen durch und verfasste das Manuskript; TR und BK halfen bei der Erstellung des Manuskripts.

Erklärung zu Interessenkonflikten

BK war bei Medbase St. Gallen Am Vadianplatz angestellt.

Die anderen Autoren erklären, dass die Forschung in Abwesenheit von kommerziellen oder finanziellen Beziehungen durchgeführt wurde, die als potenzieller Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.