Frontières en Physiologie

Introduction

L’intensité et le volume d’entraînement sont des prédicteurs de la performance chez les marathoniens (Schmid et al., 2012). Une tâche quotidienne dans le cadre de l’entraînement consiste à courir à une intensité optimale afin de susciter les adaptations physiologiques souhaitées, telles que l’augmentation de la vitesse au seuil anaérobie et l’absorption maximale d’oxygène (Lepers et Stapley, 2016). Si l’intensité est inadéquate, le stimulus pour ces adaptations est absent. D’autre part, si l’intensité dépasse le niveau optimal, le risque de surentraînement augmente (O’Connor, 2007). Il est donc important d’évaluer avec précision l’intensité de l’exercice, ce qui repose sur des mesures objectives telles que la fréquence cardiaque (FC), l’absorption d’oxygène et le lactate, et des méthodes subjectives telles que le taux d’effort perçu (Foster et al., 2017). Lorsque la FC est utilisée comme mesure de l’intensité, elle est généralement exprimée en fonction de la FC maximale (HRmax) (Vesterinen et al., 2017).

La HRmax peut être mesurée à l’aide d’un test d’exercice gradué (GXT) en laboratoire ou sur le terrain (Cleary et al., 2011 ; Nikolaidis, 2015). Cependant, il n’est parfois pas souhaitable de réaliser un GXT (par exemple, pour éviter la fatigue induite par un test d’exercice maximal à proximité d’une course ou le coût financier associé). Dans ce cas, une alternative est de prédire la HRmax à partir d’une équation basée sur l’âge, en considérant la relation inversement proportionnelle entre l’âge et la HRmax. Les formules les plus utilisées sont celles de Fox, Naughton et Haskell (Fox-HRmax = 220 – âge) (Fox et al., 1971) et de Tanaka, Monahan et Seals (Tanaka-HRmax = 208 – 0,7 × âge) (Tanaka et al., 2001). Ces équations ont été examinées de manière approfondie dans des catégories spécifiques de la population adulte telles que les personnes en bonne santé (Nes et al., 2012), les sédentaires (Sarzynski et al., 2013), les personnes en surpoids (Franckowiak et al., 2011) et les athlètes (Faff et al., 2007).

Alors que les études susmentionnées ont abordé de nombreuses questions relatives à la validité de ces équations populaires de la HRmax, certains aspects nécessitent des recherches supplémentaires. Par exemple, les athlètes d’endurance (par exemple, les marathoniens) et surtout les athlètes de haut niveau sont sous-représentés dans ce corpus de recherche. Une comparaison entre les athlètes et les non-athlètes avait révélé une RHmax mesurée plus faible dans le premier groupe (Lester et al., 1968). Dans une étude récente, il a été démontré que les athlètes des sports de vitesse/puissance avaient une HRmax mesurée similaire à celle des athlètes d’endurance et que les deux avaient des valeurs inférieures à celles des personnes non entraînées (Kusy et Zielinski, 2012). La diminution de la HRmax induite par l’entraînement en endurance pourrait s’expliquer par l’expansion du volume plasmatique qui l’accompagne, l’amélioration de la fonction baroréflexe, l’altération de l’électrophysiologie du nœud sinusal et la diminution du nombre et de la densité des récepteurs bêta-adrénergiques (Zavorsky, 2000). Puisque leur HRmax mesurée diffère, il est raisonnable de supposer que la même équation de HRmax ne peut pas s’adapter aux athlètes et aux non-athlètes. Cette différence entre les athlètes et les non-athlètes souligne la nécessité d’examiner plus en détail les équations de prédiction populaires dans des échantillons plus nombreux d’athlètes. Compte tenu du nombre croissant de participants aux marathons (Jokl et al., 2004), la connaissance de la validité des équations populaires basées sur l’âge a une application pratique pour un grand nombre de marathoniens amateurs. De plus, la prédiction de la HRmax en fonction de l’âge est d’un intérêt majeur pour les physiologistes de l’exercice lorsqu’ils administrent un GXT, où l’atteinte d’un pourcentage particulier de la HRmax prédite peut être nécessaire pour considérer les valeurs finales comme maximales (Schaun, 2017). Par conséquent, l’objectif de la présente étude était d’examiner la validité de Fox-HRmax et de Tanaka-HRmax dans un large échantillon de marathoniens récréatifs. L’hypothèse de recherche était que ces équations, qui ont été développées chez des non-athlètes, surestimeraient la HRmax chez les marathoniens récréatifs en raison de leur HRmax plus faible attendue par rapport aux non-athlètes (Lester et al, 1968 ; Zavorsky, 2000 ; Kusy et Zielinski, 2012).

Matériels et méthodes

Design de l’étude et participants

Plus de cent quatre-vingt-cinq marathoniens récréatifs, principalement de la région d’Athènes, se sont portés volontaires pour participer à cette étude, qui avait été annoncée sur des sites Web populaires pour les coureurs d’endurance. Au cours des mois de septembre et octobre 2017, les participants se sont rendus au laboratoire où ils ont effectué une GXT sur un tapis roulant. Cette étude a été réalisée conformément aux recommandations du conseil d’examen institutionnel du laboratoire de physiologie de l’exercice Nikaia, avec le consentement éclairé écrit de tous les participants. Tous les participants ont donné leur consentement éclairé par écrit, conformément à la Déclaration d’Helsinki. Le protocole a été approuvé par le comité de révision institutionnel du laboratoire de physiologie de l’exercice de Nikaia. Un participant s’est retiré de l’étude au cours du GXT, tandis que quatre participants n’ont pas atteint les critères de réalisation du VO2max, et par conséquent leurs données ont été exclues de l’analyse ultérieure. Nous avons donc inclus 180 participants dans l’échantillon initial. En ce qui concerne leur expérience sportive, le nombre médian de marathons terminés dans le passé était de 3 et la fourchette interquartile était de 2-6. Le record personnel était de 4:09 ± 0:45 h:min.

Protocoles et équipement

Anthropométrie

La taille, la masse corporelle et les plis cutanés ont été mesurés avec des participants portant des vêtements minimaux et pieds nus. Une balance électronique (HD-351 ; Tanita, Arlington Heights, IL, USA) a été utilisée pour mesurer la masse corporelle (à 0,1 kg près), un stadiomètre portable (SECA Leicester, UK) pour la taille (0,001 m), et un pied à coulisse (Harpenden, West Sussex, UK) pour les plis cutanés (0,2 mm). L’indice de masse corporelle a été calculé comme le quotient de la masse corporelle (kg) par la taille au carré (m2), et la graisse corporelle (BF) a été estimée à partir des plis cutanés (Parizkova, 1978).

Test d’exercice gradué

Une version modifiée du test de Conconi a été utilisée pour évaluer le VO2max (Conconi et al., 1982). En bref, après un échauffement de 20 minutes comprenant des exercices de jogging et d’étirement, les participants ont effectué un GXT sur un tapis roulant utilisant une inclinaison de +1%. La vitesse initiale était fixée à 8 km/h et était augmentée chaque minute de 1 km/h jusqu’à épuisement (Chrismas et al., 2017). Pendant les dernières étapes du test, les participants étaient encouragés vigoureusement afin qu’ils fournissent un effort maximal. La HRmax mesurée a été définie comme la valeur la plus élevée atteinte pendant le test. La FC a été enregistrée en continu pendant le test par Team2 Pro (Polar Electro Oy, Kempele, Finlande). La ventilation minute et le VO2 ont été enregistrés par un analyseur de gaz (Fitmate Pro, Cosmed, Rome, Italie). Le seuil anaérobie a été identifié à partir du seuil ventilatoire, c’est-à-dire la relation entre la ventilation minute et l’absorption d’oxygène. Le plateau de VO2 (critère primaire), le lactate sanguin, la HRmax prédite par l’âge et l’EPR (critères secondaires) ont été utilisés comme critères de VO2max (Howley et al., 1995). L’EPR souhaité était ≥8 dans l’échelle de 0 à 10 de Borg (Borg, 1988). Des échantillons de sang ont été prélevés 5 min après la fin du test, et la concentration de lactate a été analysée (Accutrend, Roche, Allemagne). La concentration de lactate a été employée comme critère de réalisation du VO2max (valeurs acceptées > 9 mmol/L) (Todd et al., 2017). La fréquence cardiaque maximale prédite a été calculée à l’aide de la formule de Tanaka (Tanaka et al., 2001) – car la formule de Fox pourrait surestimer la HRmax (Nikolaidis, 2015) – et a été employée comme critère d’atteinte du VO2max (valeurs acceptées HRmax mesurée ≥ 95 % de Tanaka-HRmax).

Analyses statistiques

Les analyses statistiques ont été réalisées à l’aide de IBM SPSS v.20.0 (SPSS, Chicago, IL, USA). La normalité a été examinée à l’aide du test de Kolmogorov-Smirnov et de l’inspection visuelle des diagrammes Q-Q normaux. Les données ont été exprimées sous forme de moyenne et d’écart-type (ET). Un test t indépendant a permis d’examiner les différences entre les sexes dans les caractéristiques anthropométriques et physiologiques. Une analyse de variance (ANOVA) à mesures répétées et un test post-hoc de Bonferroni (s’il y avait des différences entre les groupes) ont été utilisés pour examiner les différences entre la HRmax mesurée et prédite. Les intervalles de confiance (IC) à 95 % des différences moyennes ont été calculés. Pour interpréter les ES des différences statistiques dans l’ANOVA, nous avons utilisé des eta carrés classés comme petits (0,010 < η2 ≤ 0,059), moyens (0,059 < η2 ≤ 0,138) et grands (η2 > 0,138) (Cohen, 1988). L’analyse de Bland-Altman a été utilisée pour examiner la précision et la variabilité des équations de prédiction (Bland et Altman, 1986). Les associations entre la HRmax mesurée et l’âge ont été déterminées en utilisant le coefficient de corrélation du moment du produit de Pearson (r). L’ampleur des coefficients de corrélation a été considérée comme triviale si r ≤ 0,10, petite si 0,10 ≤ r < 0,30, modérée si 0,30 ≤ r < 0,50, grande si 0,50 ≤ r < 0,70, très grande si 0,70 ≤ r < 0,90, presque parfaite si r ≥ 0,90 et parfaite si r = 1,00 (Batterham et Hopkins, 2006). De plus, nous avons utilisé la régression linéaire pour modéliser la prédiction de la HRmax à partir de l’âge dans l’échantillon total et dans chaque sexe. La régression linéaire a été qualifiée pour cette analyse au lieu de la régression non linéaire car des différences minimes entre les équations linéaires, quadratiques et polynomiales ont été démontrées (Ozemek et al., 2017). Le niveau de signification a été fixé à α = 0,05.

Résultats

Tableau 1. Caractéristiques descriptives des participants.

Figure 1. Relation entre la fréquence cardiaque maximale mesurée et l’âge.

Figure 2. Graphiques de Bland-Altman de la vitesse maximale mesurée comparée à la formule de Fox.

Figure 3. Graphiques de Bland-Altman de la fréquence maximale mesurée comparée à la formule de Tanaka.

Discussion

La présente étude s’est penchée sur la question de savoir si les équations de prédiction de la HRmax basées sur l’âge largement utilisées, le 220-âge de Fox ou le 208-0,7 × âge de Tanaka, sont valables chez les marathoniens de loisir puisqu’aucune étude n’a précédemment examiné ce sujet. Nous avons émis l’hypothèse que ces équations surestimeraient la HRmax dans notre échantillon, en raison de leur HRmax plus faible que celle des non-athlètes (Zavorsky, 2000). Les principaux résultats sont les suivants : (a) Fox-HRmax et Tanaka-HRmax ont surestimé la HRmax de ~5 bpm chez les femmes, (b) Fox-HRmax a sous-estimé la HRmax de ~3 bpm chez les hommes, (c) Tanaka-HRmax était similaire à la HRmax mesurée chez les hommes, et (d) l’effet principal des méthodes d’évaluation sur la HRmax était plus important chez les femmes que chez les hommes.

La surestimation de la HRmax chez les femmes par les équations prédites basées sur l’âge était en accord avec les résultats précédents (Esco et al, 2015). Par exemple, les formules de Fox et Tanaka ont fourni des estimations significativement plus élevées de 7 à 13 bpm par rapport à la FC max observée chez les athlètes collégiales féminines (Esco et al., 2015). Considérant que le choix de la méthode d’évaluation avait une magnitude plus importante chez les femmes que chez les hommes, la surestimation de la HRmax chez les femmes marathoniennes est un problème que les recherches futures devraient aborder et développer une équation de prédiction spécifique au sport.

L’accord entre les formules mesurées et Tanaka observées chez les hommes marathoniens était en accord avec des recherches antérieures chez les jeunes hommes physiquement actifs (Barboza et al, 2016), mais pas avec une étude sur des adultes sédentaires qui a montré que Fox et Tanaka-HRmax surestimaient la HRmax chez les adultes sédentaires de 2 à 4 bpm (Camarda et al., 2008). Camarda et al. (2008) ont trouvé que Tanaka-HRmax surestimait la HRmax seulement de 1 bpm chez les hommes. Tanaka-HRmax a fourni des valeurs plus proches de la HRmax que Fox-HRmax chez les adultes en surpoids (Franckowiak et al., 2011) et les jeunes physiquement actifs (Barboza et al., 2016). En revanche, Fox-HRmax sous-estimait la HRmax chez les adultes plus âgés (Whaley et al., 1992). Chez les hommes adultes, Tanaka-HRmax a sous-estimé la HRmax de 5 bpm, alors qu’il n’y avait pas de différence entre Fox-HRmax et la HRmax mesurée (Nikolaidis, 2015). Les différences entre les résultats de la présente étude et ceux des recherches précédentes doivent être attribuées aux adaptations physiologiques chroniques des marathoniens récréatifs à l’entraînement en endurance. Zavorsky (2000) a souligné que l’entraînement en endurance entraîne une diminution de la HRmax en raison de facteurs extrinsèques/autonomiques (par exemple, l’expansion du volume plasmatique) et intrinsèques/non-autonomiques (par exemple, l’altération de l’électrophysiologie du nœud sinusal).

L’interaction modérée entre le sexe × la méthode d’évaluation sur la HRmax indique que le sexe doit être pris en compte pour prédire la HRmax. Les femmes marathoniennes étaient plus jeunes de 3,6 ans et avaient une HRmax mesurée inférieure de 4,1 bpm à celle des hommes, ce qui indique une HRmax relativement plus faible si les sexes étaient appariés par l’âge. Cette observation était en accord avec une étude précédente montrant une différence de HRmax entre les sexes (Hakki et al., 1983).

La HRmax mesurée est en accord avec des résultats précédents sur des humains appariés en âge (Arena et al., 2016) ; néanmoins, la variation dans notre échantillon était plus faible, ce qui devrait être attribué à l’homogénéité de l’échantillon. D’autre part, les pentes des régressions linéaires suggèrent que la HRmax diminue plus rapidement chez les hommes que chez les femmes, ce qui est en désaccord avec une étude précédente sur des adultes en bonne santé montrant la tendance inverse (Shargal et al., 2015). Une explication de cette divergence pourrait être la caractéristique des différents échantillons (âge et sport).

Une limitation de la présente étude était qu’elle se concentrait sur la prédiction de la HRmax uniquement à partir de l’âge en excluant d’autres paramètres qui pourraient améliorer la précision de la prédiction. Par exemple, Barboza et al. (2017) ont recommandé une équation incluant l’âge et la FC à 150 W suscitée lors d’une GXT sur un vélo ergomètre chez de jeunes hommes adultes en bonne santé. Dans une autre étude, le mode d’exercice, le niveau de forme physique, le continent et l’âge étaient des prédicteurs de la HRmax (Londeree et Moeschberger, 1982). De plus, il faut être prudent pour généraliser les valeurs obtenues dans le GXT en laboratoire à d’autres contextes, par exemple les tests sur le terrain, l’entraînement et la compétition, car ces derniers pourraient induire des valeurs plus élevées (Coutinho et al., 2017). Néanmoins, la force de la présente étude était sa nouveauté car elle était la première à être contactée sur des marathoniens récréatifs. Compte tenu du nombre croissant de participants aux courses de marathon, nos résultats ont une grande valeur pratique pour les tests et l’entraînement. Malgré les différents contextes en laboratoire et sur le terrain, des études comparatives n’ont observé aucune (Krautgasser et al., 2011 ; Alemdaroglu et al., 2012) ou une différence pratiquement négligeable (Meyer et al., 2003) de la HRmax entre ces deux conditions. Par conséquent, les résultats de la présente étude pourraient être appliqués aussi bien en laboratoire que sur le terrain, par exemple lors de séances d’entraînement de course à pied en extérieur. En outre, les physiologistes de l’exercice effectuant des tests d’exercice devraient bénéficier de ces connaissances afin d’évaluer correctement la HR comme critère d’atteinte du VO2max.

Conclusions

Sur la base des présents résultats, nous recommandons l’utilisation plus poussée de la formule de Tanaka chez les hommes marathoniens récréatifs ayant des caractéristiques d’entraînement similaires à celles des participants à la présente étude. En outre, les physiologistes de l’exercice et les scientifiques du sport devraient tenir compte des différences observées entre les diverses méthodes d’évaluation lorsqu’ils effectuent des tests d’exercice ou prescrivent un programme d’entraînement reposant sur la HR.

Contributions des auteurs

PN a effectué les analyses de laboratoire, les analyses statistiques et a rédigé le manuscrit ; TR et BK ont aidé à la rédaction du manuscrit.

Déclaration de conflit d’intérêts

BK a été employé par Medbase St. Gallen Am Vadianplatz.

Les autres auteurs déclarent que la recherche a été menée en l’absence de toute relation commerciale ou financière qui pourrait être interprétée comme un conflit d’intérêts potentiel.