Monitoren van de fysieke inspanning
Frank Vandewiele
Problematiek
“Tijdens zijn tijdrit op het WK 2017 trapte Tom Dumolin enorme vermogens waardoor hij dacht dat zijn vermogensmeter stuk was. Hij volgde echter zijn gevoel en werd wereldkampioen.”
Toen de trainingsmethodiek nog in zijn kinderschoenen stond en er nog geen sprake was van enige wetenschappelijke aanpak, werd alles gesteund op ervaring en was de evolutie van die methodiek vooral gebaseerd op gissen en missen. Het uiterst conservatieve wielermilieu is daar heel lang het voorbeeld van geweest doch in het laatste decennium vond er een ware revolutie plaats, voornamelijk omdat de wetenschappelijke kennis veel dichter bij de dagelijkse trainingspraktijk kwam te staan.
Trainers/coaches worden nu beter opgeleid, ze hebben gemakkelijk toegang tot relevante informatie en ze hebben - bijna net zoals de universitaire labo’s - de beschikking over zeer gespecialiseerde meet- en registratieapparatuur. Eenvoudig te gebruiken doch erg performante software staat hen bij in de verwerking van de hierdoor ontstane toevloed aan data. Tot hier het positieve verhaal.
Zonder data zou het wetenschappelijk onderzoek inderdaad vastlopen en ook in de benadering van onze fysieke conditie geldt hoe meer gegevens hoe preciezer de besluiten zullen zijn. Of moeten we zeggen “kunnen” zijn? Inderdaad kunnen zijn want er is iets verraderlijks aan de hand. “Big Data” zijn immers synoniem geworden van “Big Insight”. We krijgen de neiging om alleen het meetbare belangrijk te vinden en de rol van de coach en de atleet – de autonome persoon die in staat is te denken, te interpreteren en vooral keuzes te maken – buiten beeld te laten. Zoals Einstein zei: “Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts.
Monitoring
Toch is het monitoren van de inspanning zonder enige twijfel een essentieel onderdeel van de trainingsmethodiek. Zonder zou de coach niet in staat zijn om te verifiëren of de geprogrammeerde belastingen daadwerkelijk hun doel bereiken of in te schatten hoe “zwaar” de verschillende soorten wedstrijden zijn.
In hoofdzaak zijn er twee soorten monitoring, uitwendige en inwendige. De vermogensmeter is voor het wielrennen zowat de meest efficiënte tool om de uitwendige belasting te meten maar welke tool is geschikt om de interne belasting te meten?
In de context van ons enorme vertrouwen in slimme computers die ons helpen uit miljoenen datapunten en honderden variabelen bepaalde patronen te berekenen, kan het misschien raar klinken maar in vooraanstaande werken over training is te lezen dat de Rating of Perceived Exertion (RPE) nog steeds de meest relevante manier is om de zwaarte van training en wedstrijd in te schatten. Onderstaande foto geeft aan dat er toch wel enige waarheid achter die bewering schuilt. Misschien niet bij voetballers want die kijken altijd alsof ze op sterven na dood zijn maar de grimas op de gezichten van deze drie renners op onderstaande foto – als visuele uitdrukking van hun RPE – geeft ontegensprekelijk aan hoe zwaar hun lichaam die inspanning ervaart.
We zien hier renners die weliswaar ongeveer dezelfde uitwendige belasting leveren doch daarop heel verschillend reageren. Als we die inspanning in de drie klassieke inspanningszones zouden uitdrukken dan rijdt
· de wereldkampioen van 2023 in zone 1 of in de inspanningszone die hij nog heel lang kan volhouden.
· de man van Bahrein in zone 2. Hij vertoont al duidelijke tekenen van een inspanning die we als vrij zwaar zouden kunnen definiëren.
· de Movistar renner in zone 3. Hij hangt er nog net aan maar het is duidelijk dat hij dergelijke inspanning binnen de kortste keren zal moeten staken.
Inspanningszones
Inspanningszones – hoe ze ook tot stand zijn gekomen of op welke parameter ze ook zijn gebaseerd - hebben wel degelijk een meerwaarde voor de trainingsmethodiek omdat ze ons de noodzaak van verschillende trainingsniveaus doen inzien maar bieden op zich geen garantie op het trainingsresultaat noch zijn ze in staat om wedstrijden exact te evalueren. Met de interpretatie van “trainingszones” moet derhalve oordeelkundig omgegaan worden. Zelfs als zou het geleverde vermogen perfect overeenkomen met de definitie van die zone, blijft het onduidelijk in welke mate het beoogde energetisch systeem belast wordt. Om een lang verhaal kort te maken, zolang naast de intensiteit ook de duur van de enkelvoudige inspanning, de kenmerken van de rustperiodes en de totaliteit van de inspanning niet in rekening worden gebracht, kan de graad van belasting van de betreffende zone niet in kaart worden gebracht. De “zwaarte” van de wedstrijd of de training of de te verwachten aanpassing van de verschillende systemen binnen het lichaam zal dus steeds slechts bij benadering correct zijn. “Time in zone”, “Normalized Power”, “FTP” en “Training Stress Score” waren tot voor kort goede maatstaven of referentiewaarden om een inspanning te monitoren maar voldoen anno 2023 niet meer.
Het Extended Critical Power model en het daaruit ontstane Exhaustion – Recuperation model van C. Dauwe D.Sc. beantwoordt wel aan de eisen van moderne trainings- en wedstrijdmonitoring. Enerzijds omdat het terugvalt op de meest exacte vorm van uitwendige intensiteitsmeting, anderzijds omdat het via de widgets in de app “SuperCycle” mogelijk is zowel het gebruikte percentage van de VO2max, de balans van de anaerobe energiereserve als de belastingscores van de onderliggende energiemechanismen live op te volgen.
Een momentopname van een rustige duurtraining op (een van de vele mogelijke schermen) de app SuperCycle. Het geeft volgende parameters “in the action” weer:
· % anaerobe reserve
· % VO2max
· Geleverd vermogen
· Aerobic Load, Slow Death Load en Fast Death Load van de totale reeds geleverde inspanning.
Bij gebruik van deze applicatie zou de momentopname van de bewuste foto er als volgt uitzien:
· een “batterij” die voor 99 % is opgeladen terwijl zijn inspanning in zone 1 ligt – naar bovengenoemd model in de zuiver “aerobe” zone.
· een batterij die nog voor 25% aan anaerobe energie bevat, terwijl deze renner zich in zone 2 bevindt – de zone van de “slow death”.
· een batterij die nog slechts 11 % aan energie bevat en die bovendien zeer snel zal leeglopen aangezien deze renner in zone 3 presteert, de zone van de “Fast Death”.
RPE en SuperCycle, het (bijna) perfecte huwelijk.
De RPE die op een schaal van 10 of 20 wordt uitgedrukt, is een subjectieve waardemeter en wordt het best gekoppeld aan objectieve inspanningsparameters die bovendien “in the action” kunnen worden opgevolgd. De widgets in de SuperCycle applicatie zijn naar onze mening hiervoor het beste geschikt.
Een huwelijk tussen beide zal de trainer in staat stellen de geleverde prestatie via objectieve data zeer gedetailleerd te analyseren en toch terdege rekening te houden met het gevoel van de atleet zelf.