摘要：球員的分類與他們的最高代表水平：州級學院（n=9）和TAC杯級球員（n=38）。數據是從一個在線培訓監控工具獲得的，該工具用於在常規賽的20周內收集球員培訓和比賽信息。參數建模包括AF技能，力量，和其他運動訓練課程。計算描述性統計（平均± SD）和組間比較(Cohen’s d)。一個J48決策樹建模TL變量可以預測選擇水平。彙總數據顯示每週訓練時間的60%包括AF訓練課程。州立大學和TAC盃賽選手之間也報告了類似的AF TL (1,578 6 1,264 arbitrary units (AU)與.（1,368 6 872AU; d = 0.05）。雖然在總訓練(d=0.20)、核心穩定性(d=0.36)、柔韌性(d=0.44)、腳上協調(d=0.26)和無腳協調訓練(d=0.26)方面，與TAC杯相比，州立大學選手有較高的TL。提供了U18 AF球員每週訓練結構、負荷和更高級別球員的特徵見解。本研究支持訓練日記和知覺用力會話評分在青少年運動員TL監控中的應用。

關鍵詞：sRPE，人才培養，訓練負荷，青少年，精英

引言

澳大利亞足球聯賽（AFL）爲年輕球員建立了一條人才發展之路，旨在確定、培養和提升澳大利亞足球（AF）事業的精英球員。各級，包括14歲以下至18歲以下年齡組（U14-U18歲）的國家學院和全國錦標賽，在全國範圍內實施，並沿着每個州的參與途徑進行。與本研究密切相關的是，交通事故委員會（TAC）杯是維多利亞州範圍的U18代表賽，旨在爲運動員提供高質量的足球比賽和發展機會。這項比賽是幫助球員進入維多利亞州大都市或國家隊、州級學院以及AFL俱樂部和半職業國家聯盟俱樂部的偵察程序的主要招募場地之一，初級精英AF球員的人才培養和訓練實踐正在演變，以納入一個更科學和衡量的方法，如在高級精英比賽中看到的。

全球定位系統（GPS）的使用增加，技術、運動員個人負荷監測（25）和在線運動員自我報告應用反映了AF運動員更注重基層發展，從先前對初級精英AF比賽概況（2，21，22）和運動員負荷（12，13）的研究中，對運動員的身體需求有了更多的瞭解，這也使得教練實踐和運動員管理不斷完善。例如，據報道，U16和U18的優秀AF選手在身體和技術上存在差異（24），包括比賽分數、間隙、總分和相對距離。提高低年級運動員的統計信息有助於促進優秀運動員進入高級精英聯賽的進展和保留。除了使用這些數據來提高比賽的表現外，教練員還可以進一步調整訓練以適應年齡水平、發展階段和比賽位置。再次，確保適當的負荷被有效的管理和監控。天才運動員可以適應於更高的訓練負荷（TL）以完成在各級運動天才路徑（10）的選擇所需的任務。例如，U18 TAC杯選手可能參與當地俱樂部和學校足球、比賽或其他運動（例如籃球），同時可能被選入州和國家學院。這些額外的訓練負荷對U18 AF運動員的影響尚不完全清楚。採用自報訓練方法，對2016年度U18 TAC杯運動員的訓練特點進行研究。先前的研究已經報道了TAC杯球員的身體和比賽要求（12，13）。但是目前還不知道TL的總分解情況，包括額外的訓練活動，如同時參加其他有組織的體育活動。先前對初級橄欖球聯盟運動員的研究得出結論，對幾個級別的橄欖球隊、訓練和比賽的承諾，加上外部體育的參與，在一週內產生了許多高負荷和影響因素（10）。先前對主要足球規則（美國、AF、橄欖球規則和足球）的系統審查（7）檢查了青少年男性運動員的工作量、表現、受傷和疾病之間的關係，承認需要在這個領域進行進一步的研究，尤其是訓練劑量-額外訓練的關係和影響。結果表明，身體應激與創傷性損傷呈顯著正相關，而且訓練時間與疾病顯著相關（7）。來自多個青少年運動的一致的研究結果表明參與小時數與受傷風險之間呈線性關係，具體來說大於每週16小時（4）。然而，有變化的證據表明，適當的規定和監測高TL將有利於運動員的身體素質，提供保護傷害的作用（8）。本研究旨在探討U18 AF選手在常規賽期間是否存在TL差異。此外，爲了確定哪種訓練類型參數的組合將運動員的訓練周和級別分類爲TAC杯選手或更高選擇的州隊選手。. 據推測，選拔得較高的州立學院選手將記錄更多的AF專項訓練和相關的發展訓練，如力量訓練。這將伴隨着較低的其他外部運動參與，比TAC杯級球員。

實驗方法

問題的實驗解決方法

收集的數據是在2016年TAC杯比賽常規賽的20周內，從第一回合到16回合（包括4 bye rounds），提供訓練監控工具（SMARTABASE：版本4.835）；爲了自我報告日常培訓活動的目的。在賽季之前，球員們接受了如何正確填寫日記的教育，包括分類訓練類型和記錄RPE分數。選手們每天被要求輸入與整個2016年TAC盃賽（3月至8月）中所進行的所有訓練相關的個人數據。日記的完成是從一個球員的角度進行自我指導的，這可能爲球員根據自己對上述教育的主觀解釋誤分類某些會話創造了可能性。用於建模的訓練負荷參數包括AF與其AF團隊的訓練安排；其他運動訓練-與AF之外的其他運動進行的任何訓練或比賽；核心穩定性專項核心工作在運動員自己的時間內，由俱樂部的力量教練提供的推薦方案；力量訓練專長的訓練在於他們的AF俱樂部或自己；由俱樂部的力量教練提供的推薦訓練方案，進行靈活的專用靈活性訓練；單腳的協調訓練-所有的動態訓練（例如，間隔跑步，增強式訓練），不用腳的協調訓練所有靜態的或被動的處理工作（例如，拉伸）；並對每一種訓練類型進行訓練。

實驗對象

有2個TAC杯俱樂部註冊的47名球員參加了這項研究（n=17個俱樂部1和n=30個俱樂部2）。根據TAC杯俱樂部-州立學院提供的最高代表級別，參與者被分成兩組——被選者（平均±SD：n=9；男性，年齡：16.9 ± 0.3歲）和TAC杯級別（平均±SD：n=38；男性，年齡：16.8 ± 0.8歲），因此未被選中。更高的國家學術水平。運動員根據教練的選擇、先前的承諾要求以及球員在數據收集期間的可用性，爲TAC杯俱樂部、學校隊、當地隊或州隊進行訓練和比賽。兩個TAC杯俱樂部的訓練課程在星期一、星期二和星期四晚上舉行。所有參與者都獲得了知情的書面同意，由維多利亞大學機構人類研究倫理委員會的道德批准。也獲得了所有18歲以下的球員的父母或監護人簽署的同意。

實驗方案

內在的TL通過感覺用力的會話評分（sRPE）方法計算，通過將總訓練時間（分鐘）乘以CR10量表（AU）的sRPE評分（5）。從Smartabase軟件導出的所有原始數據都導入到定製設計的Microsoft Excel電子表格（Microsoft.，Redmond，WA，USA）中，並進行預處理（17）。糾正任何已識別的異常，如錯誤輸入時間格式數據（以小時而不是分鐘報告）或記錄零或在條目中留空格不一致。用指定的識別號碼對球員進行編碼，以用於管理數據，然後根據最高級別選擇、州立學院（1）或TAC杯級別（2）進行等級編碼。整理的數據被組織成在每天數據輸入時顯示每位選手在一行內的所有測量值，提供並計算每週的平均值。進行726個單獨的每週負荷分佈進行分析。

統計分析

描述性數據顯示爲平均±SD。在定製的Microsoft Excel電子表格上，使用Cohen的d統計量計算組間距離的每個度量的效果大小（ES），該統計量指示小的或微不足道的（d=0-0.2）、中等的（d=0.2-0.5）、大的（d=0.5-0.8）和非常大的（d=0.5-0.8）。0.8）效果（3）。置信區間（CI）表示爲90%，表示每個效應中的不確定性，並且表示爲真實效應顯著爲正或負的概率（14）。除了量化兩組之間的差異外，還開發了監督學習模型，以基於TL參數爲選定國家學術界和未選定國家學術界的參與者提供分類預測。給定不均勻的組號、某些類別的多個空白事件以及幾個星期中記錄的“零”，嘗試了多種數據轉換技術來標準化數據。然而，所有這些都不成功，這意味着使用R(R計算環境)(15,23)中的“RWeka”包實現了非參數機器學習方法。

J48決策樹對數據集中包含的每週訓練負荷概要文件進行建模，以根據TL度量對球員選擇級別進行分類。所有8個負載參數被包括在模型中，而置信度值爲0.25，節點需要最小支持10個實例。模型性能報告兩組的分類精度，並與零模型進行比較。

結論

每週訓練持續時間類型的分類表明，該隊列的大多數訓練是基於AF的訓練，然後是力量訓練(表1)，這也反映在週期sRPE TL(表1)中。與TAC杯選手相比，州立學院選手在覈心穩定性（ES=0.40；CI=20.16到20.64）、力量（0.23；001到20.47）、靈活性（0.37；20.13到20.61）、單腳訓練和起跳訓練（0.28；20.04到20.52）和起跳訓練（0.2）方面有更高的每週訓練持續時間。6；20.02至20.50）（表2）。州立大學選拔的選手在總訓練量（ES=0.20；CI=0.04到20.44）、核心穩定性（0.36；20.12到20.60）、柔韌性（0.44；20.20到20.68）、腳上訓練（0.26；20.02到20.50）和腳下訓練（0.26；20.02到20.50）方面也顯示出較高的每週訓練負荷（表）2）。在兩組之間的4周的塊中分解每種訓練類型的訓練sRPE負荷時，顯著的TL差異顯示TAC杯級選手在第13、14和15周比州級別的選手具有更大的負荷（圖1A、B）。訓練日記中報道的其他運動包括排球、賽艇、游泳、足球、曲棍球、網球、田徑、籃球、騎自行車、自有健身房和籃球。決策樹評估分析總共567個訓練周（佔總樣本的78.1％），包括TAC杯級選手，159周的報告包括州學院選定的參與者。結果表明，核心穩定性持續時間和靈活性TL是分類這兩個組的參數中最重要的交互作用（圖2）。這在從根節點僅分支一個分支之後在節點1和2處右側終止的樹中顯示，每週核心穩定性持續時間大於33分鐘到每週靈活性TL。在圖的左側，更高的每週離腳協調訓練持續時間和每週AF TL之間的相互作用也被建議作爲選手選擇水平的強預測因子，將31周的TAC杯級別23（節點4）和12周的州立學院10（節點5）分類。決策樹輸出的不對稱性表明TAC杯級和州立大學訓練行爲具有不同的細微差別。根據TAC杯級選手的訓練特徵（節點2-4、6、7、9）對TAC杯級選手進行分類的參數比州級選手（節點1、5、8、10）具有更大的交互作用。模型性能被報告爲83.3%，這隻對78.1%的空模型構成了適度的改進。其中，該模型對TAC杯級運動員的分類準確率爲97.7％（557週中的554周），對國家足球學院運動員的分類準確率爲35.8％（157週中的51周）。

討論

這項研究提供了洞察2個精英U18 AF隊在常規比賽季節的內在TL。這些數據提供了對由U18 AF精英球員完成的TL的更多理解，這在目前的科學文獻中表現不足。主要發現是，與TAC杯級選手相比，州立學院選手在總訓練、核心穩定性、柔韌性以及腳上和腳下協調訓練方面，每週總TL（AU）較高（d≥0.2）。此外，對於核心穩定性、力量、柔韌性以及腳上和腳下協調訓練來說，每週總訓練時間（分鐘）更大（d≥0.2）。這項研究的結果與先前的研究一致，級別更高的運動員有更大的AF每週訓練持續時間和更高的總訓練周持續時間（12，13）。相似性還存在着高水平運動員的其他足球活動負荷和訓練類型變化較低（13）。對於在週末的比賽中未被選入TAC杯球隊的球員來說，返回當地或學校球隊（足球或其他運動）並隨後完成額外的訓練課程是很普遍的做法。本研究藉由首先檢視所選的州立學院級TAC盃賽選手與非州級TAC盃賽選手，並進一步分析其訓練類型，以獲得更多描述性的方法。比較高級和初級精英運動員之間的sRPE負荷可能是困難的，這涉及一系列因素，包括生理、表現指標(2)和經驗的差異，從而導致用力知覺變化(9)。此外，高級精英AFL俱樂部是職業化經營的實體，在嚴格的分期培訓制度下被僱用爲全職運動員。先前的研究結果（1）補充說，RPE的發生不是線性的，因此，每個球員的TL響應應該考慮先前、當前和未來負荷模式的上下。獲得關於訓練進入高級精英層的初級運動員訓練負荷的信息可能有助於評估高級開發人員對AF的需求。賽季初較高的負荷可能是季前負荷的延續，這反映在高級AFL球隊（18）採用的分期策略中。這種階段化策略把季前訓練和技能負荷看成是賽季的準備，相比之下，季前訓練中的大部分負荷都從每週的比賽和訓練重點轉移到恢復、技術技能和調節維護上（18）。賽季早期TL升高的部分原因還在於增加了“其他運動”TL（圖1B），這可能表明運動員仍在進行訓練並參加他們選擇的夏季運動，如賽艇和足球。由於一些原因，中低季節負荷可能已經發生。在8周、9周、12周和17周時，它可以在週末代表聯盟。此外，在此期間，國家選拔的選手很可能會參加全國U18錦標賽的比賽，這可能意味着進行最少的訓練。另一個原因可能是由於遵守問題和整個賽季的教育和指導。玩家們可能已經熱衷於在日記實施的早期完成日記，然後在一年中經歷了動機的下降。缺乏報告的依從性和準確性可能會影響當前研究結果的重要性。可能需要進一步調查的範圍來評估U18 AF運動員自我報告的訓練日誌的準確性和實施複雜性。使用外部措施將提供一個客觀的措施，與自我報告的數據進行比較。這將突出任何過度或低估的持續時間的問題。通過比較州學院選手和TAC杯級選手，學院組參加AF專項訓練的比例更大，而非州選手組每週平均AF TL略大，儘管很小（d=0.05）。一個解釋可能是學院球員有更大的腳協調訓練持續時間和較低的RPE。完成更多的協調訓練將意味着學院選手身體更健康，因此能更好地應對訓練需求，因此在RPE量表（9,20,26）上評分更低。州立學院選拔的球員之間的專業化觀念反映在他們在AF培訓中更加重視和加載，考慮到下一階段的人才途徑將是國家學院和選秀，以追求職業AFL的職業生涯。研究結果顯示，初級精英橄欖球聯盟認爲，從每週與橄欖球有關的訓練活動的較高比例中可以看出高水平運動員刻意練習的證據（11）。在訓練負荷管理和傷害預防方面，力量、條件訓練和功能運動訓練對於季前和季後訓練都有助於減少所引用的傷害危險因素的重要性(4)。這包括缺乏瘦體重，增加關節靈活性，以及由生長失衡已被強調了在青年球員的發展中（4）。應用機器學習方法，決策樹分析顯示了能夠基於TL度量對選擇級別進行分類的多個規則（圖2）。每週核心穩定性持續時間似乎是促進較高選擇分類的一個影響因素，特別是與每週的靈活性SRPE負載大於115 AU表現出強烈的關係。州立學院選手在TAC杯或學院隊賽外完成額外的核心訓練不是規定的要求。這些結果表明，更高選擇的運動員可能會承擔自己完成這些額外的條件訓練課程，因爲他們的動機，以取得成功的運動。其他規則包括，如果核心穩定持續時間≤33分鐘，每週腳下協調訓練持續時間≤40分鐘，柔韌性負荷>115分鐘，但其他運動持續時間>0分鐘可能導致TAC杯水平（13週中的12周）。決策樹提供了一種方法來模擬非線性趨勢，並提供易於解釋的視覺重複（19）。這種分類方法以前已經應用於高級AF，以解釋基於團隊績效指標（19）的匹配結果（贏/輸）。以前，人們已經認識到，通過結合非線性模型和機器學習技術、內部和外部測量來解決關於訓練量影響的研究差距將有助於爲青年運動員提供更有效的訓練做法(7)。然而，在本研究中，該模型對於國立學院選手分類的表現較差，這表明需要進一步的參數來提高未來研究的準確性。這也表明，很可能額外的非訓練負荷相關因素有助於區分2個同夥。關於決策樹設計，儘管可以增加最小支持實例，但這將導致決策樹尺寸的減小，這可能沒有提供數據的完整表示。還需要進一步的工作來評估該模型在隨後的年份和AF隊列中的推廣性，因爲該模型的結果僅適用於從本研究所包括的參與者收集的2016年培訓數據。儘管有這些發現，但人們承認，分析只包括參加TAC盃賽的12支球隊中的2支球隊；因此，這些發現可能針對每支球隊的訓練結構和教練理念而具體化。由於運動員在賽季中缺乏定期填寫或未能正確填寫訓練日記的遵從性，可能已經阻止了更多的數據輸入。此外，雖然兩個俱樂部都接受了關於如何完成訓練日記的教育，包括使用RPE量表，但運動員個人理解水平和全年自我報告的一致性可能有所不同。雖然使用諸如GPS之類的外部負荷測量可以更深入地瞭解這些運動員的TL，但是資源限制和後勤實用性妨礙了獲得用於所需分析的顯著數據水平。未來的工作調查sRPE TL與外部負荷測量在初級精英AF之間的相關性，由專業AFL(1)所看到的類似方法，將有利於向個性化的運動員監測和訓練結構移動，以最大限度地提高表現。這項研究量化了精英U18澳大利亞規則足球運動員跨多個訓練類型的TL。此外，評估國家學院選擇和非州立學院選定的TAC杯級球員之間的差異。這項研究的結果表明，州立大學選拔的運動員正在完成更多的AF專項訓練，並積累更多的每週負荷。TAC杯-18級球員正在累積更多的其他體育周TL。TAC盃賽選手比學院選手更難進行AF訓練，因爲與學院選手相比，TAC盃賽選手具有更低的持續時間和更高的sRPE TL。進一步的分析表明，核心穩定性持續時間和靈活性TL是羣體級別選擇模型化分類的重要因素。這些發現爲青少年AF的研究增加了新的內容，特別是對運動員每週訓練結構的深入瞭解。

實際應用

本研究的方法和結果可以幫助教練員根據選手的選擇狀況對訓練結構做出更明智的決定。它可能鼓勵教練從外部運動和TL因素方面審查球員訓練管理，以確保他們的球員訓練和比賽的最佳水平，爲他們的TAC杯俱樂部。此外，結果突出了較高的級別球員的訓練特點。本研究反映了自報訓練日記和sRPE TL作爲一種有效的低成本方法在青少年體育中的實際應用。訓練日記可以提供與客觀測量一起的補充信息，例如GPS，或者當客觀測量在初級AF球隊中並不容易獲得時，可以作爲球員TL洞察力的工具。一些研究支持使用RPE方法和訓練日記爲初級隊運動員（16），初級AF（12，13），初級足球（6），和初級橄欖球聯盟（10，11）。

翻譯：言功立    武體體能中心研究團隊出品

文章來源：Journal of Strength and Conditioning Research | September 2018