Så använder du idrottsvetenskap för att förbättra träningen

Kort sammanfattning

Börja i beslutet, inte i datan

Att samla in mer data om idrottarna leder inte automatiskt till ett bättre träningsprogram. En användbar idrottsvetenskaplig process börjar i ett konkret beslut.

En tränare kan behöva avgöra om nästa konditionspass ska trappas upp. En sportchef kan vilja hitta de idrottare som bygger upp trötthet.

Varje fråga kräver olika underlag. Internationella olympiska kommitténs konsensusdokument om belastning i idrott skiljer mellan yttre belastning, alltså det arbete idrottaren utför, och inre belastning, alltså idrottarens fysiska eller psykiska svar. Distans och effekt beskriver arbetet. Puls, upplevd ansträngning i passet och trender i återhämtningen visar hur arbetet påverkade idrottaren.

Definiera beslutet först. Välj den minsta uppsättning mått som tillför sammanhang, jämför varje idrottare med sitt eget normalspann och gå igenom resultatet tillsammans med idrottaren.

Bygg ett ramverk för idrottaruppföljning

Ett bra ramverk för idrottaruppföljning kopplar ihop arbetet idrottaren utför med hur kroppen svarar. Det ska hjälpa tränare att se om träningen ger den anpassning de vill ha eller en trötthet som behöver uppmärksamhet.

Börja med tre områden:

• Träningsbelastning - Registrera mängd och intensitet i det arbete som utförts. Beroende på idrott kan det handla om tid, distans, effekt, pulszoner eller upplevd ansträngning i passet.

• Återhämtning - Följ förändringar i sömn, HRV, vilopuls och andra återhämtningsmått i förhållande till idrottarens normala utgångsläge.

• Subjektiv återkoppling - Fråga idrottarna om träningsvärk, trötthet, stress och humör. Svaren ger ett sammanhang som varken en wearable eller ett fystest fångar.

En översikt i British Journal of Sports Medicine fann att subjektiva mått ofta speglade förändringar i idrottarnas välmående känsligare och mer konsekvent än de objektiva mått som ingick i översikten.

Datapunkterna hör ihop och bör läsas tillsammans. Ett lägre HRV-värde säger lite på egen hand. Kommer det samtidigt med sämre sömn, mer träningsvärk och en nyligen ökad träningsbelastning blir det ett mönster värt att prata med idrottaren om.

Vill du gå djupare in i måtten bakom ramverket finns den här guiden till idrottaruppföljning.

Jämför idrottare med deras eget utgångsläge

Lagsnitt kan dölja viktiga skillnader. Två idrottare kan genomföra samma pass och svara mycket olika inuti.

Reagera inte på ett enskilt värde. HRV förändras med sömn, sjukdom, psykisk stress och mätförhållanden. Följ trender under likartade förhållanden och ställ dem mot idrottarens vanliga variation.

En färsk artikel i Sports Medicine om uppföljning av träningseffekter betonar också att readiness beror på sammanhanget och är något annat än träningsbelastningen i sig. Avvikande svar bör kontrolleras för fel i datainsamlingen innan staben ändrar ett program.

Sambanden blir lättare att se när pass, wearabledata och återkoppling om välmående ligger samlade. Ett athlete management system ger den gemensamma bilden och hjälper tränare att se hur varje idrottare svarar på träningen över tid.

Använd AI för frågor över hela truppen

AI gör idrottsvetenskapliga data lättare att undersöka. I stället för att gå igenom varje idrottare manuellt kan staben ställa en detaljerad fråga över hela truppen.

Till exempel:

"Vilka idrottare har haft HRV mer än 10 % under sitt 28-dagarsvärde minst fyra av de senaste sju dagarna, och vilka av dem sov samtidigt kortare eller tränade hårdare?"

Det ger mer än att fråga vem som har lägst HRV, eftersom absolut HRV skiljer sig kraftigt mellan personer. En fråga som utgår från utgångsläget riktar in sig på verklig förändring hos den enskilda idrottaren och letar efter sammanhanget runt den.

AI kan också hjälpa tränare att:

• Ta fram en morgongenomgång med de största avvikelserna från de individuella utgångslägena

• Jämföra hur positionsgrupper svarade på samma träningsvecka

• Upptäcka data som saknas eller är ojämnt insamlad inför ett stabsmöte

• Sammanfatta vilka faktorer som hänger ihop med en förändrad återhämtning

• Hitta idrottare vars belastning ökade medan sömn eller välmående försämrades

Forskning om AI inom idrott pekar på tydliga förbättringar i träffsäkerheten vid skadeprediktion och prestationsoptimering, men värdet beror fortfarande på kvaliteten i underlaget. AI bör visa vad ett svar bygger på så att tränarna kan kontrollera det.

Gör idrottsvetenskapen till en del av veckorutinen

Idrottsvetenskap gör mest nytta när den blir en del av tränarvardagen i stället för en separat rapporteringsuppgift. Ett enkelt upplägg kan bestå av en kort morgongenomgång följd av ett mer utförligt veckomöte.

Morgongenomgången kan lyfta förändringar som kan påverka dagens pass, som sämre återhämtning eller ett ovanligt svar på den senaste träningen. Veckomötet ger tränarna mer tid att titta på längre trender, jämföra hur idrottarna svarar och bedöma om de senaste justeringarna gav önskat resultat.

Det blir svårare när idrottarna använder olika wearables och datan ligger utspridd i flera appar. Att samla källorna i en plattform för idrottardata ger tränarna en fast plats att följa trender och ställa frågor över hela truppen. Australian Institute of Sport arbetar på liknande sätt centraliserat genom ett athlete management system som stödjer databaserade beslut i hela deras idrottsnätverk.

Även upplägget i sig bör ses över regelbundet. Om ett mått samlas in men aldrig påverkar ett samtal eller ett beslut är det kanske inte värt att följa. Idrottsvetenskapen ska göra nästa tränarbeslut tydligare, inte instrumentpanelen fullare.

Vanliga frågor (FAQ)

Vilka idrottsvetenskapliga mått bör ett lag följa?

Börja med mått som hänger ihop med ett konkret beslut. Vanliga val är träningstid, distans, effekt, puls, upplevd ansträngning i passet, sömn, HRV och en kort enkät om välmående. En mindre och pålitlig datamängd är oftast mer användbar än många mått som samlas in ojämnt.

Hur används AI inom idrottsvetenskap?

AI kan söka i data över hela truppen, jämföra idrottare med deras eget utgångsläge och sammanfatta förändringar över flera mått. Det sparar manuell analys, men tränarna bör kontrollera underlaget innan de ändrar en träningsplan.

Hur kan idrottsvetenskap hjälpa till med återhämtningen?

Idrottsvetenskap hjälper tränare att bedöma återhämtningen genom att ställa sömn, HRV, vilopuls och subjektiv återkoppling mot den senaste träningsbelastningen. Signalerna kan peka ut idrottare som kan ha nytta av ett samtal eller en justering av träningen.