DOI: https://doi.org/10.1186/s13102-026-01615-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41761347
تاريخ النشر: 2026-02-27
المؤلف: Deniz Şentürk وآخرون
الموضوع الرئيسي: أداء الرياضي والتدريب
نظرة عامة
هدفت الدراسة إلى التحقيق في حساسية معلمات علاقة الحمل-السرعة (L-V) – تحديداً الحمل الأقصى النظري ($L_0$)، السرعة القصوى النظرية ($v_0$)، والمساحة تحت خط L-V ($A_{line}$) – في اكتشاف التعب بعد بروتوكولات التعب المختلفة وارتباطها بالتغيرات في الحد الأقصى للتكرار الواحد (1RM). شارك ثمانية وعشرون رجلاً مدرباً على المقاومة في الدراسة، حيث خضعوا لثلاثة بروتوكولات تعب مختلفة: بروتوكول تحكم (بدون تدريب)، بروتوكول تعب معتدل (5 مجموعات عند 70% من 1RM لنصف الحد الأقصى من التكرارات)، وبروتوكول تعب عالي (5 مجموعات حتى الفشل عند 70% من 1RM).
أشارت النتائج إلى انخفاضات ملحوظة بعد الجلسة في 1RM، $L_0$، و$A_{line}$ بعد بروتوكول التعب العالي، مع إظهار البروتوكول المعتدل تأثيرات متوسطة وبروتوكول التحكم عرض أقل انخفاض. ومن الجدير بالذكر أن التغيرات في $v_0$ لم تميز بشكل كبير بين مستويات التعب. علاوة على ذلك، كان هناك ارتباط قوي بين نسبة التغير في 1RM والتغيرات في $A_{line}$ ($r = 0.832$) و$L_0$ ($r = 0.764$)، ولكن ليس مع $v_0$ ($r = -0.012$). تشير النتائج إلى أن $L_0$ و$A_{line}$ هما مؤشرات حساسة للتعب العصبي العضلي، مما يجعلهما بدائل عملية لمراقبة الرياضيين، بينما أظهر $v_0$ حساسية محدودة في هذا السياق. تدعم الدراسة دمج متغيرات ملف L-V في التقييمات الروتينية، مع تسليط الضوء على فائدة $A_{line}$ في التقاط الانخفاضات في الأداء المرتبطة بالتعب.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث تعب العضلات، الذي يُعرف بأنه القدرة المنقوصة لعضلة أو مجموعة عضلية على توليد القوة والطاقة بسبب الإجهاد الناتج عن التمارين. تشمل الآليات الرئيسية التي تسهم في تعب العضلات عدم التوازن الأيوني، تراكم نواتج الأيض، وتقليل تنشيط وحدات الحركة. يؤكد المؤلفون على أهمية تقييم التعب الناتج عن تدريب المقاومة (RT) لتحسين التكيفات العصبية العضلية وفعالية التدريب، مع تسليط الضوء على مقاييس شائعة مثل ارتفاع القفز المضاد (CMJ)، السرعة المتوسطة ضد حمل ثابت، والقوة القصوى الإيزومترية. ومع ذلك، يلاحظون أن الاعتماد على متغير ميكانيكي واحد يمكن أن يحجب الأسباب الكامنة وراء انخفاض القوة القصوى ($P_{max}$)، مما يستلزم تقييمًا أكثر شمولاً من خلال نمذجة القوة-السرعة (F-V).
تستعرض الورقة نتائج الدراسات السابقة التي توضح المساهمات المختلفة للقوة ($F_0$) والسرعة ($v_0$) في تقليل $P_{max}$ تحت ظروف تعب مختلفة. على سبيل المثال، أثر بروتوكول الحمل الخفيف بشكل أساسي على $v_0$، بينما أثر بروتوكول الحمل العالي بشكل رئيسي على $F_0$. يقترح المؤلفون أن نمذجة F-V التقليدية قد تظهر تباينًا في $v_0$، مما يستدعي النظر في نمذجة الحمل-السرعة (L-V) كطريقة محتملة أكثر موثوقية لتقييم التعب. تهدف الدراسة إلى مقارنة التغيرات في معلمات L-V (الحمل الأقصى النظري $L_0$، السرعة القصوى النظرية $v_0$، والمساحة تحت منحنى L-V $A_{line}$) بعد بروتوكولين مختلفين من التعب يتضمنان تمارين القرفصاء باستخدام آلة سميث. يفترض الباحثون أن جميع معلمات L-V ستنخفض بعد التعب، مع انخفاضات أكبر في $L_0$ و$A_{line}$ مقارنة بـ $v_0$، وأن هذه التغيرات ستتوافق مع مقاييس القوة القصوى التقليدية، وبالتحديد اختبار الحد الأقصى للتكرار الواحد (1RM).
طرق البحث
في الجلسات التجريبية (الجلسات 3-5)، خضع المشاركون لروتين إحماء منظم تلاه اختبار تحميل تدريجي لتقييم الحد الأقصى للتكرار الواحد (1RM). شمل هذا الاختبار أداء 3 تكرارات عند 30% من 1RM، و2 تكرارات عند 50% و70% من 1RM، وتكرار واحد عند 80% و90% من 1RM. بعد تجربة 90%، حاول المشاركون رفع 1RM فردي حتى لم يتمكنوا من إكمال تكرار، مع تحديد أوقات الاسترداد عند 3 دقائق للرفع دون الحد الأقصى و5 دقائق لمحاولات 1RM. تم إجراء اختبار تحميل تدريجي مماثل بعد الجلسة لتقييم التغيرات في الأداء.
تفاوتت الجلسات التجريبية الثلاث بناءً على النشاط المنفذ خلال فترة 30 دقيقة بين اختبارات ما قبل الجلسة وما بعدها. شمل بروتوكول التحكم الراحة السلبية، بينما تضمن بروتوكول التعب المعتدل 5 مجموعات من تمرين محدد عند 70% من 1RM، تم أداؤه لنصف الحد الأقصى من التكرارات المحددة في جلسة تمهيدية، مع فترات راحة مدتها دقيقتان. في المقابل، تطلب بروتوكول التعب العالي من المشاركين أداء نفس التمرين حتى الفشل. كان الهدف من هذا التصميم هو تقييم تأثير مستويات التعب المختلفة على الأداء القوي اللاحق كما تم قياسه بواسطة اختبار 1RM بعد الجلسة.
النتائج
تظهر نتائج هذه الدراسة موثوقية عالية لجميع المتغيرات التابعة، بما في ذلك الحد الأقصى للتكرار الواحد (1RM)، تقاطع علاقة الحمل-السرعة ($L_0$)، السرعة الأولية ($v_0$)، وميول علاقة الحمل-السرعة ($A_{line}$)، مع معاملات التباين (CV) ومعاملات الارتباط داخل الفئة (ICC) التي تشير إلى اتساق قوي. أدى كلا بروتوكولي التعب (المعتدل والعالي) إلى إحداث التعب بشكل فعال، كما يتضح من الانخفاض الكبير في أسرع سرعة متوسطة (MV) عبر المجموعات، حيث أدى بروتوكول التعب العالي إلى تقليل أكبر في مقاييس الأداء مقارنة ببروتوكول التعب المعتدل. ومن الجدير بالذكر أن القياسات بعد الجلسة أظهرت انخفاضات ملحوظة في 1RM، $L_0$، و$A_{line}$، خاصة في حالة التعب العالي، بينما لم يظهر $v_0$ تغييرات ملحوظة.
تؤكد النتائج فرضية الدراسة الرئيسية بأن معلمات الحمل-السرعة هي مؤشرات حساسة للتعب، مع ملاحظات لارتباطات كبيرة بين التغيرات في 1RM وكلا من $L_0$ و$A_{line}$، ولكن ليس مع $v_0$. تبرز الدراسة الفائدة العملية لـ $A_{line}$ و$L_0$ كعلامات فعالة لمراقبة التعب العصبي العضلي، مما يشير إلى أنهما يمكن أن يوفران فهماً أكثر دقة لمستويات التعب مقارنة بالطرق التقليدية مثل اختبار 1RM. ومع ذلك، تشير القيود مثل توقيت التقييمات بعد التعب والتركيز على عضلات الجزء السفلي إلى مجالات للبحث المستقبلي، بما في ذلك تقييمات استرداد أطول ومقارنات مع أدوات قياس التعب الأخرى.
المناقشة
شملت الدراسة 28 من الذكور المدربين بدنيًا، بمتوسط عمر 23.3 عامًا، الذين شاركوا في تصميم تقاطع لتقييم حساسية متغيرات علاقة الحمل-السرعة (L-V) في اكتشاف التعب العصبي العضلي بعد مجموعات متعددة من تمارين القرفصاء باستخدام آلة سميث (SMS). خضع المشاركون، جميعهم ذوي خبرة سابقة في تدريب المقاومة، لسلسلة من جلسات الاختبار التي تضمنت التعرف، تحميل تدريجي لتحديد الحد الأقصى للتكرار الواحد (1RM)، ومختلف بروتوكولات التعب. التزمت الدراسة بالإرشادات الأخلاقية وتمت الموافقة عليها من قبل اللجنة الأخلاقية المعنية.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن متغيرات علاقة L-V، تحديدًا الحمل الأقصى النظري ($L_0$) والمساحة تحت خط علاقة L-V ($A_{line}$)، تميزت بفعالية بين مستويات التعب المختلفة، مع انخفاض تدريجي واضح في الأداء من ظروف التحكم إلى ظروف التعب العالي. أظهرت هذه المتغيرات ارتباطات قوية مع التغيرات في 1RM، مما يشير إلى فائدتها في مراقبة التعب العصبي العضلي. على النقيض من ذلك، لم يظهر السرعة القصوى النظرية ($v_0$) حساسية ملحوظة لمستويات التعب أو ارتباط مع تغيرات 1RM، مما يبرز تطبيقها المحدود في هذا السياق. بشكل عام، تدعم الدراسة دمج متغيرات ملف L-V في بروتوكولات مراقبة الرياضيين كمؤشرات موثوقة للتعب، مع تقديم $A_{line}$ رؤية شاملة لانخفاض الأداء بسبب التعب.
DOI: https://doi.org/10.1186/s13102-026-01615-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41761347
Publication Date: 2026-02-27
Author(s): Deniz Şentürk et al.
Primary Topic: Sports Performance and Training
Overview
The research aimed to investigate the sensitivity of load-velocity (L-V) relationship parameters—specifically the theoretical maximal load ($L_0$), theoretical maximal velocity ($v_0$), and the area under the L-V line ($A_{line}$)—in detecting fatigue following various fatigue protocols and their correlation with changes in one-repetition maximum (1RM). Twenty-eight resistance-trained men participated in the study, undergoing three different fatigue protocols: a control (no training), a moderate-fatigue protocol (5 sets at 70% 1RM to half the maximum repetitions), and a high-fatigue protocol (5 sets to failure at 70% 1RM).
Results indicated significant post-session declines in 1RM, $L_0$, and $A_{line}$ after the high-fatigue protocol, with the moderate protocol showing intermediate effects and the control protocol exhibiting the least decline. Notably, changes in $v_0$ did not significantly differentiate between the fatigue levels. Furthermore, the percentage change in 1RM was strongly correlated with changes in $A_{line}$ ($r = 0.832$) and $L_0$ ($r = 0.764$), but not with $v_0$ ($r = -0.012$). The findings suggest that $L_0$ and $A_{line}$ are sensitive indicators of neuromuscular fatigue, making them practical alternatives for athlete monitoring, while $v_0$ showed limited sensitivity in this context. The study supports the integration of L-V profile variables into routine assessments, particularly highlighting the utility of $A_{line}$ for capturing fatigue-related performance declines.
Introduction
The introduction of the research paper discusses muscle fatigue, defined as the diminished capacity of a muscle or muscle group to generate strength and power due to exercise-induced stress. Key mechanisms contributing to muscle fatigue include ionic imbalances, metabolic byproduct accumulation, and reduced motor unit activation. The authors emphasize the importance of assessing resistance training (RT)-induced fatigue to optimize neuromuscular adaptations and training efficacy, highlighting common metrics such as countermovement jump (CMJ) height, mean velocity against a fixed load, and isometric maximal strength. However, they note that relying on a single mechanical variable can obscure the underlying causes of reduced maximal power ($P_{max}$), necessitating a more comprehensive evaluation through force-velocity (F-V) modeling.
The paper reviews findings from previous studies that illustrate the differential contributions of force ($F_0$) and velocity ($v_0$) to $P_{max}$ reductions under varying fatigue conditions. For instance, a light-load protocol primarily affected $v_0$, while a high-load protocol predominantly impacted $F_0$. The authors propose that traditional F-V modeling may exhibit variability in $v_0$, prompting consideration of load-velocity (L-V) modeling as a potentially more reliable method for fatigue assessment. The study aims to compare changes in L-V parameters (theoretical maximal load $L_0$, theoretical maximal velocity $v_0$, and area under the L-V curve $A_{line}$) following two distinct fatigue protocols involving smith-machine squat exercises. The researchers hypothesize that all L-V parameters will decrease post-fatigue, with more significant reductions in $L_0$ and $A_{line}$ than in $v_0$, and that these changes will correlate with traditional measures of maximal strength, specifically the one-repetition maximum (1RM) test.
Methods
In the experimental sessions (Sessions 3-5), participants underwent a structured warm-up routine followed by an incremental loading test to assess their one-repetition maximum (1RM). This test involved performing 3 repetitions at 30% of their 1RM, 2 repetitions at 50% and 70% of 1RM, and 1 repetition at 80% and 90% of 1RM. After the 90% trial, participants attempted single 1RM lifts until they could no longer complete a repetition, with recovery times set at 3 minutes for submaximal lifts and 5 minutes for 1RM attempts. A similar incremental loading test was conducted post-session to evaluate changes in performance.
The three experimental sessions varied based on the activity performed during a 30-minute interval between the pre-session and post-session tests. The control protocol involved passive rest, while the moderate-fatigue protocol included 5 sets of a specific exercise at 70% of 1RM, performed to half of the maximum repetitions determined in a preliminary session, with 2-minute rest intervals. In contrast, the high-fatigue protocol required participants to perform the same exercise to failure. This design aimed to assess the impact of different fatigue levels on subsequent strength performance as measured by the post-session 1RM test.
Results
The results of this study demonstrate high reliability for all dependent variables, including one-repetition maximum (1RM), the intercept of the load-velocity relationship ($L_0$), initial velocity ($v_0$), and the slope of the load-velocity relationship ($A_{line}$), with coefficients of variation (CV) and intraclass correlation coefficients (ICC) indicating strong consistency. Both fatigue protocols (moderate and high) effectively induced fatigue, as evidenced by a significant decline in the fastest mean velocity (MV) across sets, with the high-fatigue protocol resulting in a greater reduction in performance metrics compared to the moderate-fatigue protocol. Notably, post-session measurements showed significant decreases in 1RM, $L_0$, and $A_{line}$, particularly in the high-fatigue condition, while $v_0$ did not exhibit significant changes.
The findings confirm the study’s primary hypothesis that the load-velocity parameters are sensitive indicators of fatigue, with significant correlations observed between changes in 1RM and both $L_0$ and $A_{line}$, but not with $v_0$. The study highlights the practical utility of $A_{line}$ and $L_0$ as effective markers for monitoring neuromuscular fatigue, suggesting that they can provide a more nuanced understanding of fatigue levels compared to traditional methods like the 1RM test. However, limitations such as the timing of assessments post-fatigue and the focus on lower-body musculature suggest avenues for future research, including longer recovery assessments and comparisons with other fatigue measurement tools.
Discussion
The study involved 28 physically trained males, averaging 23.3 years of age, who participated in a crossover design to assess the sensitivity of load-velocity (L-V) relationship variables in detecting neuromuscular fatigue following multiple sets of smith-machine squat (SMS) exercises. Participants, all with prior resistance training experience, underwent a series of testing sessions that included familiarization, incremental loading to establish one-repetition maximum (1RM), and various fatigue protocols. The study adhered to ethical guidelines and was approved by the relevant ethics committee.
Key findings indicate that the L-V relationship variables, specifically the theoretical maximal load ($L_0$) and the area under the L-V relationship line ($A_{line}$), effectively distinguished between varying levels of fatigue, with a clear progressive decrease in performance observed from control to high-fatigue conditions. These variables demonstrated strong correlations with changes in 1RM, suggesting their utility in monitoring neuromuscular fatigue. Conversely, the theoretical maximal velocity ($v_0$) did not show significant sensitivity to fatigue levels or correlation with 1RM changes, highlighting its limited applicability in this context. Overall, the study supports the integration of L-V profile variables into athlete monitoring protocols as reliable indicators of fatigue, with $A_{line}$ offering a comprehensive view of performance decline due to fatigue.