2023 / 03

Следующая статья
DOI: 10.47183/mes.2023.037

ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Взаимосвязь показателей «предстартового» состояния спортсмена с физиологической реакцией на стандартизированную нагрузку

А. Е. Чиков1,2, А. Л. Куцало1, А. Д. Киселев1, В. В. Владимиров1, М. В. Крылова1, Д. С. Медведев3, Д. И. Каплун4, И. И. Шпаковская4
Информация об авторах

1 Научно-исследовательский институт гигиены, профпатологии и экологии человека ФМБА России, Санкт-Петербург, Россия

2 Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия

3 Санкт-Петербургский Институт биорегуляции и геронтологии, Санкт-Петербург, Россия

4 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина), Санкт-Петербург, Россия

Для корреспонденции: Александр Евгеньевич Чиков
ул. Заводская, зд. 6/2, корп. 93, гп. Кузьмоловский, 188663, Россия; ur.xednay@rdnaxela.vokihc

Информация о статье

Вклад авторов: А. Е. Чиков — анализ результатов исследования; А.Д. Киселёв, В. В. Владимиров — подготовка текста статьи, анализ литературных источников; А. Л. Куцало, Д. С. Медведев — обсуждение результатов исследования, подготовка текста статьи; М. В. Крылова — подготовка данных к анализу; Д. И. Каплун, И. И. Шпаковская — обработка данных, разработка модели предтестового состояния.

Соблюдение этических стандартов: исследование одобрено этическим комитетом ФГУП «НИИ ГПЭЧ» ФМБА России (протокол № 2 от 01 марта 2021 г.).

Статья получена: 21.08.2023 Статья принята к печати: 17.09.2023 Опубликовано online: 30.09.2023
|
  1. Ожгибесова М. А., Ганеева Е. Р., Куриляк М. М. Ключевые механизмы мышечного роста. Научное обозрение. Педагогические науки. 2019; 4: 31–4.
  2. Piuccoa T, Diefenthaelerb F, Prossera A, Binic R. Validity of different EMG analysis methods to identify aerobic and anaerobic thresholds in speed skaters. Journal of Electromyography and Kinesiology. 2020; 52.
  3. Zignoli A, Fornasiero A, Stella F, Pellegrini B, Schena F, Biral F, et al. Expert-level classification of ventilatory thresholds from cardiopulmonary exercising test data with recurrent neural networks. European Journal of Sport Science. 2019; 19 (9): 1221–9.
  4. Анохин П. К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем. Принципы системной организации функций. М.: Наука, 1973; 120 с.
  5. Быков Е. В., Балберова О. В., Коломиец О. И., Чипышев А. В. Ч. Взаимосвязь данных функционального тестирования и результатов соревновательной деятельности спортсменов с различной направленностью физических нагрузок. Ученые записки университета им. П. Ф. Лесгафта. 2018; 8: 32–8.
  6. Ham J-H, Park H-Y, Kim Y-H, Bae S-K, Ko B-H, Nam S-S. Development of an anaerobic threshold (HRLT, HRVT) estimation equation using the heart rate threshold (HRT) during the treadmill incremental exercise. J Exerc Nutrition Biochem. 2017; 21 (3): 43–9.
  7. Киселев А. Д. Моделирование элементов спортивной деятельности для оценки и развития специальной работоспособности. Физическое воспитание и спортивная тренировка. 2021; 35: 72–80.
  8. Wasserman K, Hansen JE, Sue DY, Stringer W, Sietsema K, X-G Sun, et al. Principles of Exercise Testing and Interpretation. 3rd ed. Lipincott Williams & Wilkins, 1999; p. 551.
  9. Korzeniewski B. Regulation of ATP supply in mammalian skeletal muscle during resting state intensive work transition. Biophysical Chemistry. 2000; 83 (1): 19–34.
  10. Sales MM, Sousa CV, Alves PM. Response to “A comprehensive integrative perspective of the anaerobic threshold engine”: the driver is not a part of an engine. Physiology & Behavior. 2019; 15.
  11. Giovanelli N, Scaini S, Billat V, Lazzer S. A new field test to estimate the aerobic and anaerobic thresholds and maximum parameters. European Journal of Sport Science. 2020; 20 (4): 437–43.
  12. Etxegaraia U, Portillo E, Irazusta J, Arriandiaga A, Cabanes I, et al. Estimation of lactate threshold with machine learning techniques in recreational runners. Applied Soft Computing. 2018; 63: 181–96.
  13. Moxnes JF, Sandbakk Ø. Mathematical modelling of the oxygen uptake kinetics during whole-body endurance exercise and recovery. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems. 2018; 24 (1): 76–86.
  14. Morton RH, Billat V. Modelling decremental ramps using 2- and 3-parameter "critical power" models. Journal of Sports Sciences. 2013; 31 (7): 731–5.
  15. Lin C-W, Huang C‐F, Wang J, Fu L-L, Mao T-Y. Detection of ventilatory thresholds using near-infrared spectroscopy with a polynomial regression model. Saudi Journal of Biological Sciences. 2020; 27 (6): 1637–42.
  16. Chikov A, Egorov N, Medvedev D, Chikova S, Pavlov E, Drobintsev P, et al. Determination of the athletes' anaerobic threshold using machine learning methods. Biomedical Signal Processing and Control. 2022; 73: 47–53.
  17. Reshef DN, Reshef YA, Finucane HK, Grossman SR, McVean G, Turnbaugh PJ, et al. Detecting novel associations in large data sets. Science. 2011; 334 (6062): 1518–24.
  18. Van der Maaten L, Hinton G. Visualizing data using t-SNE. Journal of machine learning research. 2008; 9: 11.
  19. James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R / 1nd ed. Statistical Theory and Related Fields. 2021; 6 (1): 440.
  20. McInnes L, Healy J, Melville J. Uniform manifold approximation and projection for dimension reduction. 2018 Feb. Available from: https://arxiv.org/abs/1802.03426.
  21. Occhipinti R, Boron WF. Role of carbonic anhydrases and inhibitors in acid-base physiology: insights from mathematical modeling. International Journal of Molecular Sciences. 2019; 20 (15): 38–41.
  22. Науменко Ж. К., Черняк А. В., Неклюдова Г. В., Чучалин А. Г. Вентиляционно-перфузионное отношение. Практическая пульмонология. 2018; 4: 86–90.
  23. Овсянников Р. Ю., Лебединский К. М. Выбор конечно-экспираторного давления при механической респираторной поддержке (обзор). Общая реаниматология. 2022; 18 (6): 50–8.
  24. Чеснокова Н. П., Понукалина Е. В., Моррисон В. В., Бизенкова М. Н. Лекция 4 Физиология транспорта газов кровью и кислородного обеспечения тканей. Научное обозрение. Медицинские науки. 2017; 2: 40–2.
  25. Тхоревский В. И., Литвак А. Л. Взаимосвязь между потреблением О2 и кровоснабжением сокращающихся мышц при работе разной мощности у лиц, тренирующих аэробную выносливость. Теория и практика физической культуры. 2006; 4: 49–54.
  26. Анаев Э. Х. Лактат и легкие: от теории к практике. Пульмонология. 2014; 6: 108–14.
  27. Михайлов С. С. Биохимия двигательной деятельности. М.: Спорт; 2016. 296 с.
  28. Лазарева Э. А. Биоэнергетические критерии работоспособности спортсменов, специализирующихся на различных дистанциях легкоатлетического бега. Особенности формирования здорового образа жизни: факторы и условия. 2015; 179–82.