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O grau de desenvolvimento das capacidades físicas no futebol é fator determinante do nível desportivo do jogador. O objetivo do presente estudo foi comparar valores de limiar anaeróbio e consumo máximo de oxigênio entre jogadores profissionais de futebol de diferentes posições. Para tanto, 25 atletas (idade = 22,08 ± 8,28 anos, peso = 76,12 ± 9,8kg, altura = 179,8 ± 7,1cm e relação corporal = 12,21 ± 3,67% de gordura corporal) foram divididos em cinco grupos, como se segue: goleiros (GO), zagueiros (ZA), laterais (LA), meio-campistas (MC) e atacantes (AT). O VO2max foi determinado em esteira ergométrica através de análise direta e a velocidade de corrida correspondente ao limiar anaeróbio fixo de 4mM (V4mM), em teste de campo (2 x 1.000m a 90 e 95% da velocidade máxima para a distância) através de interpolação linear. A V4mM foi menor (p < 0,05) para o grupo GO em relação aos demais grupos. Além disso, os grupos LA e MC apresentaram valores de V4mM significantemente maiores em relação aos grupos ZA e AT. O grupo GO mostrou VO2max significantemente menor em relação a todos os outros grupos, sendo que estes últimos não apresentaram diferença entre si. Uma vez que os atletas de diferentes posições não realizavam treinamento diferenciado, os autores creditam as diferenças encontradas à especificidade da movimentação durante partidas e coletivos.

This study analyzed the influence of recovery phase manipulation after hyperlactemia induction on the lactate minimum intensity during treadmill running. Twelve male runners (24.6 +/- 6.3 years; 172 +/- 8.0 cm and 62.6 +/- 6.1 kg) performed three lactate minimum tests involving passive (LMT(P)) and active recoveries at 30%vVO(2max) (LMT(A30)) and 50%vVO(2max) (LMT(A50)) in the 8-min period following initial sprints. During subsequent graded exercise, lactate minimum speed and VO(2) in LMT(A50) (12.8 +/- 1.5 km h(-1) and 40.3 +/- 5.1 ml kg(-1) min(-1)) were significantly lower (P < 0.05) than those in LMT(A30) (13.3 +/- 1.6 km h(-1) and 42.9 +/- 5.3 ml kg(-1) min(-1)) and LMT(P) (13.8 +/- 1.6 km h(-1) and 43.6 +/- 6.1 ml kg(-1) min(-1)). In addition, lactate minimum speed in LMT(A30) was significantly lower (P < 0.05) than that in LMT(P). These results suggest that lactate minimum intensity is lowered by active recovery after hyperlactemia induction in an intensity-dependent manner compared to passive recovery.

This study analyzed the effects of overground walking training at ventilatory threshold (VT) velocity on glycaemic control, body composition, physical fitness and lipid profile in DM2 women. Nineteen sedentary patients were randomly assigned to a control group (CG; n=10, 55.9±2.2 years) or a trained group (TG; n=9, 53.4±2.3 years). Both groups were subjected to anthropometric measures, a 12-h fasting blood sampling and a graded treadmill exercise test at baseline and after a 12-week period, during which TG followed a training program involving overground walking at VT velocity for 20-60min/session three times/week. Significant group×time interactions (P<0.05) in glycated hemoglobin (HbA1c), body mass, body mass index (BMI), peak oxygen uptake (VO(2peak)) and exercise duration were observed as effects of training exercise, whereas intervention did not induced significant changes (P>0.05) in fasting blood glucose, submaximal fitness parameters and lipid profile. Our results suggest that overground walking training at VT velocity improves long term glycaemic control, body composition and exercise capacity, attesting for the relevance of this parameter as an effective strategy for the exercise intensity prescription in DM2 population.

A percepção subjetiva de esforço (PSE) é determinada de forma não invasiva e utilizada juntamente com a resposta lactacidêmica como indicadores de intensidade durante teste incremental. Em campo, especialmente na natação, há dificuldades nas coletas sanguíneas; por isso, utilizam-se protocolos alternativos para estimar o limiar anaeróbio. Assim, os objetivos do estudo foram: prescrever um teste incremental baseado na PSE (Borg 6-20) visando estimar os limiares metabólicos determinados por métodos lactacidêmicos [ajuste bi-segmentado (V LL), concentração fixa-3,5mM (V3,5mM) e distância máxima (V Dmáx)]; relacionar a PSE atribuída em cada estágio com a freqüência cardíaca (FC) e com parâmetros mecânicos de nado [freqüência (FB) e amplitude de braçada (AB)], analisar a utilização da escala 6-20 na regularidade do incremento das velocidades no teste e correlacionar os limiares metabólicos com a velocidade crítica (VC). Para isso, 12 nadadores (16,4 ± 1,3 anos) realizaram dois esforços máximos (200 e 400m); os dados foram utilizados para determinar a VC, velocidade de 400m (V400m) e a freqüência crítica de braçada (FCb); e um teste incremental com intensidade inicial baseada na PSE, respectivamente, 9, 11, 13, 15 e 17; sendo monitorados em todos os estágios a FC, lactacidêmia e os tempos de quatro ciclos de braçadas e das distâncias de 20m (parte central da piscina) e 50m. Posteriormente, foram calculadas as velocidades dos estágios, FB, AB, V LL, V3,5mM e V Dmáx. Utilizaram-se ANOVA e correlação de Pearson para análise dos resultados. Não foram encontradas diferenças entre VC, V Dmáx e V LL, porém a V3,5mM foi inferior às demais velocidades (P < 0,05). Correlações significativas (P < 0,05) foram observadas entre VC versus V400m, V Dmáx e V3,5mM; V400m versus V3,5mM e V Dmáx; V Dmáx versus V LL; e no teste incremental entre PSE versus velocidade, [Lac], FC, FB e AB (P < 0,05). Concluímos que a PSE é uma ferramenta confiável no controle da velocidade dos estágios durante teste incremental na natação.

We analyzed the usefulness of a semi-tethered field running test (STR) and the relationships between indices of anaerobic power, anaerobic capacity and running performance in 9 trained male sprinters (22.2 ± 2.9 yrs, 176 ± 1 cm, 68.0 ± 9.4 kg). STR involved an all out 120 m run attached to an apparatus that enabled power calculation from force and velocity measures. Subjects also carried out a cycloergometer Wingate Anaerobic Test (WT), an all out 300 m run and had accessed their maximal accumulated oxygen deficit (MAOD) on a treadmill. Peak and mean powers attained in STR (1720 ± 221 and 1391 ± 201 W) were greater but significantly related (r = 0.82; P < 0.01) to those in the WT (808 ± 130 and 603 ± 87 W). In addition, power measures derived from the STR were stronger related to running performance compared to those from the WT (r = 0.81-0.94 vs. 0.68-0.84; P < 0.05). Relationships between MAOD and most power indices were only weak to moderate. These results support the usefulness of STR for specific power assessment in field running and suggest that anaerobic power and capacity are not related entities, irrespective of having been evaluated using similar or dissimilar exercise modes.

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Sports and exercise today are popular for both amateurs and athletes. However, we continue to seek the best ways to analyze best athlete performances and develop specific tools that may help scientists and people in general to analyze athletic achievement. Standard statistics and cause-and-effect research, when applied in isolation, typically do not answer most scientific questions. The human body is a complex holistic system exchanging data during activities, as has been shown in the emerging field of network physiology. However, the literature lacks studies regarding sports performance, running, exercise, and more specifically, sprinter athletes analyzed mathematically through complex network modeling. Here, we propose complex models to jointly analyze distinct tests and variables from track sprinter athletes in an untargeted manner. Through complex propositions, we have incorporated mathematical and computational modeling to analyze anthropometric, biomechanics, and physiological interactions in running exercise conditions. Exercise testing associated with complex network and mathematical outputs make it possible to identify which responses may be critical during running. The physiological basis, aerobic, and biomechanics variables together may play a crucial role in performance. Coaches, trainers, and runners can focus on improving specific outputs that together help toward individuals’ goals. Moreover, our type of analysis can inspire the study and analysis of other complex sport scenarios.