Peter Düking

• Trainingsprozesse sollten individualisiert und situativ an das Verhältnis zwischen Belastung bzw. Beanspruchung und Erholung angepasst werden, um optimale physiologische Adaptionen und Leistungsverbesserungen zu erzielen. Dazu müssen verschiedene Belastungs- und Beanspruchungsmarker erfasst, analysiert und interpretiert werden. Durch technologische Entwicklungen im Bereich tragbarer Sensorik (Wearables) ist es inzwischen möglich, eine Vielzahl an relevanten Belastungs- und/oder Beanspruchungsmarkern in der Praxis zu erheben. Übergeordnetes ZielTrainingsprozesse sollten individualisiert und situativ an das Verhältnis zwischen Belastung bzw. Beanspruchung und Erholung angepasst werden, um optimale physiologische Adaptionen und Leistungsverbesserungen zu erzielen. Dazu müssen verschiedene Belastungs- und Beanspruchungsmarker erfasst, analysiert und interpretiert werden. Durch technologische Entwicklungen im Bereich tragbarer Sensorik (Wearables) ist es inzwischen möglich, eine Vielzahl an relevanten Belastungs- und/oder Beanspruchungsmarkern in der Praxis zu erheben. Übergeordnetes Ziel der Dissertation war, den Einsatz von Wearables zum Monitoring von Belastungs- und/oder Beanspruchungsmarkern zur individualisierten und situativ angepassten Steuerung von Trainingsprozessen aus trainingswissenschaftlicher Perspektive zu untersuchen. Es wurden sechs Studien durchgeführt. Es konnte gezeigt werden, 1. dass einige, aber nicht alle relevanten Belastungs- und Beanspruchungsmarker mit derzeit kommerziell erhältlichen Wearables erfasst werden können (Studie 1), 2. dass viele Marker welche von Wearables erhoben werden nicht auf Reliabilität und/oder Validität hin untersucht worden sind und/oder dass sich die Reliabilität und/oder Validität zwischen Wearables und verschiedenen sportlichen Aktivitäten unterscheidet und deren Anwendung daher limitiert ist (Studie 1,2,3), 3. dass die Apple Watch Series 4, gefolgt von der Polar Vantage V, die derzeit beste Validität zur Erfassung der Herzfrequenz bei Athleten während verschiedenen Laufintensitäten aufweist (Studie 3). 4. dass bei Läufern ein individualisiert gesteuerter Trainingsprozess (basierend auf Daten des autonomen Nervensystems erfasst durch Wearables) zu größeren Leistungsverbesserungen und ausgewählten submaximalen physiologischen Adaptionen führt, als ein nicht individualisiert gesteuerter Trainingsprozess (Studie 4), 5. dass ein System benötigt wird, welches verschiedene Technologien zur weiteren Ausdifferenzierung eines individualisiert gesteuerten Trainingsprozesses vereint (Studie 5). Es bleiben weitere Fragen offen die Klärung bedürfen, wenn Wearables zum Monitoring von Belastungs- und/oder Beanspruchungsmarkern zur individualisierten Steuerung von Trainingsprozessen verwendet werden sollen. Zu diesen Fragen gehören unter anderem: 1. Welche Auswahl an Belastungs- und/oder Beanspruchungsmarkern sowie Wearables in Abhängigkeit der Sportart, der Athletenpopulation und der Trainingsphase optimal ist, 2. ob die Erfassung von großen Datenmengen sowie die Anwendung von Big Data Analysen einen Mehrwert bei der individuellen Steuerung von Trainingsprozessen liefern, 3. wie ein (Bio-)Feedback optimal gestaltet wird, 4. wie Trainer mit Wearables interagieren, 5. welche Abänderung des Trainingsprozesses in Abhängigkeit der jeweiligen Sportart und Athletenpopulation auf Basis welches Parameters optimal ist.…
• Training prescription should be individualized and responsively adjusted to balance training load and recovery in order to promote optimal physiological adaptations and enhance performance. This procedure requires monitoring of external and internal load markers. Due to the technological developments in the field of wearable sensor technologies (wearables), a variety of markers can be monitored. The overall goal of this thesis was to investigate the use of wearables for monitoring external and internal load markers for the individualization andTraining prescription should be individualized and responsively adjusted to balance training load and recovery in order to promote optimal physiological adaptations and enhance performance. This procedure requires monitoring of external and internal load markers. Due to the technological developments in the field of wearable sensor technologies (wearables), a variety of markers can be monitored. The overall goal of this thesis was to investigate the use of wearables for monitoring external and internal load markers for the individualization and responsive adjustments of training processes from a training science perspective. Six studies were conducted. The main findings are as follows: 1) some, but not all, external and internal load markers can be monitored with commercially available wearables (study 1), 2) many markers which are monitored by wearables have not been examined for reliability and/or validity and/or that the reliability and/or validity differs between wearables and between different sporting activities which limits their usefulness (study 1, 2, 3), 3) the Apple Watch Series 4, followed by the Polar Vantage V, revealed the highest validity to monitor heart rate of athletes during different running intensities (study 3), 4) in runners individualization and responsive adjustments of training processes (based on data from the autonomic nervous system monitored by wearables) leads to greater performance improvements and selected submaximal physiological adaptations than a predefined training prescription (study 4), 5) a system needs to be developed which combines different Wearables for further differentiation of an individualization and responsively training process (study 5). There are questions that need clarification if Wearables shall be used to monitor external or internal load markers for the individualization and responsive adjustments of training processes. These questions include: 1) Which selection of external and internal load markers and wearables is optimal depending on the type of sport, the athlete population and the training phase? 2) Does the acquisition of large amounts of data and the application of big data analyses such as the artificial intelligence adds value in the individualization and responsive adjustments of training processes? 3) How is the (bio-)feedback optimally established? 4) How do coaches interact with data derived from wearables? 5) Which responsive adjustment of the training process is optimal, depending on the respective sport and athlete population?…