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Estimation du Rythme de Compétition dans les Courses Longue Distance à partir de la Concentration de Lactate à des Rythmes Proches du Rythme de Compétition

La prédiction de rendement dans les courses d'endurance fournit à l'entraîneur une information cruciale pour la planification de ses stratégies compétitives. Dans les dernières décennies, un grand nombre de modèles mathématiques ont été développés pour obtenir une prédiction précise du comportement des athlètes dans les compétitions de moyenne, longue et ultra-longue distance. Les valeurs anthropométriques comme physiologiques sont capables de prédire le rendement. Toutefois, il semble que le meilleur outil d'estimation soit encore le rendement obtenu sur d'autres distances en compétition avec les concentrations de lactate.



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Nous avons choisi à cette occasion une étude qui nous a paru intéressante, menée par Iker Muñoz Pèrez, Diego Moreno Pérez, Claudia Cardona Gonzalez et Jonathan Esteve-Lanao de la Faculté des Sciences de l'Activité Physique et Sportive, de l'Université Européenne de Madrid.

Compte tenu des multiples variables capables de prédire le rendement, la concentration de lactate dans le plasma (OPLA, pour Onset of Plasma Lactate Accumulation) à des vitesses proches des vitesses de compétition est l'une des références les plus utilisées dans le domaine scientifique comme dans la pratique. Farrel et collaborateurs (1979) avaient obtenu une corrélation significative entre la vitesse sur tapis roulant à intensité OPLA et le rendement durant un marathon. Des auteurs comme Fay et coll. (1989), Nicholson et Sleivert (2001), Noakes et coll. (1990), Roecker et coll. (1998), avaient également utilisé la vitesse OPLA comme variable pour prédire le rendement durant les courses, obtenant une corrélation significative. De plus, la détermination du lactate dans le sang à un rythme de course donné est une pratique courante utilisée par les entraîneurs pour déterminer la stratégie de compétition dans des épreuves longue distance comme le marathon.

Les études mentionnées précédemment ont été réalisées pour la plupart en salle, sur tapis roulant. Néanmoins, il est essentiel pour les coureurs, à l'approche des courses importantes, de se familiariser avec le rythme de course dans les conditions spécifiques. C'est pourquoi les tests sur le terrain, même si les conditions sont plus difficiles à contrôler, peuvent s'avérer plus utiles.

L'objectif général de cette étude était de concevoir une épreuve capable d'estimer le rendement à partir d'un protocole simple pouvant être appliqué de manière régulière dans des conditions d'entraînement en groupe. Jusqu'à présent, c'est l'étude de Förenbach et coll. (1987) qui a présenté le plus de caractéristiques communes avec l'objectif de cette étude. Ces chercheurs utilisèrent l'OPLA à des vitesses fixes par rapport à une compétition de marathon et uniquement pour prédire deux temps en particulier (2h45 et 3h30).

Que nous le sachions, il n'existe pas de protocole flexible dans les essais sur le terrain à des vitesses librement choisies en fonction du rythme de course prévu. C'est pourquoi l'objectif de cette étude était de développer une équation qui pourrait prédire le rendement de coureurs d'endurance sur des courses de 10 km, semi-marathon (21 km) et marathon (42 km), à partir de l'OPLA à des vitesses proches du rythme de compétition.

Un total de 64 coureurs amateurs de différents niveaux participèrent à cette étude. Les intervalles de leurs meilleurs scores personnels obtenus dans les différentes distances furent : pour les 10 km, de 32 min à 56 min ; pour les 21 km, de 1 h 04 à 1 h 57 et pour les 42 km, de 2 h 38 à 4 h 02. Les critères de participation à l'étude étaient:

1) Déclarer s'être entraîné spécifiquement pour la distance de la course pendant au moins 12 semaines

2) Terminer la compétition au maximum de sa capacité en obtenant son meilleur score personnel ou le meilleur résultat de la saison

Les athlètes évalués n'ayant pas réalisé une bonne performance durant la compétition furent exclus.

Tous les individus furent évalués entre 5 et 10 jours avant la compétition principale. L'échauffement consista en 15 minutes de course continue à 70% de la fréquence cardiaque maximum ou de la théorique maximum dans les cas où ils ignoraient leur fréquence cardiaque maximum réelle. Ensuite, quelques étirements dynamiques et trotter 200 m au rythme de compétition. Les essais eurent lieu sur une piste synthétique, des jours où le vent était imperceptible et à des températures inférieures à 23ºC. 2 rythmes proches du rythme de compétition furent établis. Pour chaque rythme sélectionné, on réalisa deux répétitions de 1200 m en maintenant un rythme constant. La récupération entre les deux rythmes fut minimum et pendant cette pause, un échantillon de lactate fut prélevé sur chaque individu dans le sang capillaire. Le rythme de la course était indiqué par des signaux acoustiques programmés sur le cardiofréquencemètre. Des cônes furent placés tous les 50 mètres sur la piste comme repères de rythme. À la fin de chaque 1200 m, on préleva des échantillons de lactate et on releva la fréquence cardiaque. La première répétition se fit à une vitesse légèrement inférieure au rythme de course prévu et la seconde au même rythme ou à un rythme légèrement supérieur au rythme de course prévu. Si pour certains athlètes ces rythmes étaient trop commodes, ils réalisaient une autre répétition (1200 m de plus).

L'analyse ne tint compte que de 2 répétitions, de manière à ce qu'elles soient le plus proche possible, en dessous et au dessous, de la moyenne de la vitesse finale obtenue en compétition. Les échantillons de lactate furent prélevés à la fin de chaque répétition, 1 minute après la fin de la deuxième répétition à la même vitesse et après 3 minutes de récupération une fois terminé le premier rythme.

Les distances parcourues par les athlètes furent les distances officielles et leurs temps nets furent obtenus au moyen d'une puce électronique fixée à leur cheville.

RÉSULTATS

Aucune corrélation significative n'a été obtenue entre les variables prises en compte dans le modèle mathématique qui évalue le score des athlètes participant à la course de 10 km.

Les résultats obtenus dans cette étude révèlent deux équations pour prédire le rendement dans les distances de 21 et 42 km.

Concernant l'équation de prédiction de rendement dans le cas des 21 km, on a trouvé un modèle mathématique qui montrait une corrélation significative directe entre la vitesse 2 et le lactate à la fin de la répétition à cette vitesse, et le temps en semi-marathon:

V 21k(km / h)=(V2 1,085) + (-0,282 LA2) -0.131 (r2 = 0,97); Erreur d'estimation = 0,414 km / h.

Quant au marathon, on a obtenu un modèle significatif de corrélation directe entre la vitesse 1 et le lactate à la fin de la répétition à cette même vitesse et le temps du marathon:

V 42k (km / h)=(V1 1,085) + (-0,429 LA1) -0.170 (r2 = 0,81); Erreur d'estimation = 0.626 km / h.

Les concentrations de lactate à la Vitesse 1 de ces athlètes sont très similaires à celles trouvées par Föhrenbach et coll. (1987), comme estimateurs de la vitesse de course en marathon. À ce jour, les auteurs n'ont pas trouvé de données pour comparer les résultats obtenus dans la distance des 21 km. L'étude n'a dégagé aucun modèle significatif pour prédire le rendement dans la course de 10 km.

La raison pour laquelle les variables étudiées (lactate dans la sang) ont été incapables de prédire de manière fiable le rendement dans les 10 km pourrait être l'interaction métabolique qui intervient sur cette distance. Une étude préalable de Weyand et collaborateurs (1994) montra que la meilleure variable pour prédire le rendement dans des courses de 100 à 400 mètres était le déficit d'oxygène maximum (POD). De même, la VO2max a été la meilleure variable pour évaluer les courses de 800 à 5000 mètres. Une étude de Stratton et collaborateurs (2009) mit en évidence que la vitesse associée à la VO2max (vVOmax) indépendamment du niveau des athlètes, était la meilleure variable d'estimation du rendement dans les courses de 5.000 m. Maffulli et collaborateurs (1991) identifièrent quant à eux une corrélation supérieure entre la vitesse de course et le deuxième seuil physiologique dans des compétitions égales ou supérieures aux 5.000 m mais aucune corrélation significative avec d'autres variables étudiées.

Pour cette raison, d'autres études ont prouvé que dans les courses jusqu'à 10 km, l'une des meilleures variables de prédiction du rendement est la VO2max ou la vVO2max (Morgan et collaborateurs, 1989). Dans cette étude, le lactate du sang associé à V1 et V2 pour les 10 km oscillait entre 5 et 8 mmol / L. Ces concentrations lactiques sont courantes aux intensités métaboliques voisines ou supérieures au deuxième seuil physiologique (Beneke, 1995 ; Nicholson & Sleivert, 2001). Par conséquent, ces concentrations ont dépassé les niveaux où les concentrations restent stables durant une longue période de temps (Billat et coll., 2004 ; Beneke et coll., 2000 ; Beneke, 2003).

Ce phénomène peut avoir pesé sur l'inconsistance de l'équation pour les 10 km, ce qui ne serait vrai que si l'intensité de la compétition des coureurs était inférieure au deuxième seuil physiologique. Néanmoins, aucune relation spéciale n'a été trouvée en utilisant uniquement les données des coureurs.

Une limitation de l'étude présente est le choix erroné du rythme initial pendant les tests ou un échauffement trop intense. Cela semble pourtant peu probable car, si cela était le cas, cela se serait aussi produit pour les autres distances ; en outre, les coureurs avaient été enjoints à s'entraîner au rythme initial avant de commencer. Une autre limitation est la taille de l'échantillon sélectionné. Ces résultats font partie d'une étude à long terme dans laquelle l'échantillon ira en augmentant. Néanmoins, les équations extraites font preuve d'une certaine consistance et peuvent avoir une application notoire dans la pratique.

Jusqu'à présent, de nombreuses études ont utilisé un grand nombre de variables telles que les variables anthropométriques, le nombre de jours d'entraînement par semaine et l'âge de l'athlète, la consommation maximum d'oxygène (VO2 max) ou de multiples régressions incluant uniquement des variables physiologiques. La valeur pratique de ce travail se fonde sur l'utilisation d'une méthodologie simple, qui a aussi été appliquée dans des conditions analogues à celles de compétition et habituelles à la pratique de l'entraînement régulier.

Les deux modèles proposés dans cette étude présentent une plus grande simplicité, par rapport aux modèles publiés auparavant, pour la prédiction du rendement en compétition. Et même s'il était possible d'améliorer la prédiction en incluant d'autres variables (VO2, etc.), l'objectif était d'élaborer un protocole simple applicable par les entraîneurs comme outil pour la sélection de stratégies de compétition adéquates.

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