王贝 赵德峰 赵海燕 王晨钱 风雷
上海体育科学研究所(上海200030)
便携式能量消耗测试仪SenseWear Armband估测职业女子足球运动员运动能量消耗的有效性
王贝 赵德峰 赵海燕 王晨钱 风雷
上海体育科学研究所(上海200030)
目的:检测便携式能量消耗测试仪SenseWear Armband(SWA)应用于职业足球运动员在不同强度奔跑时能量消耗测量的有效性。方法:9名职业女子足球运动员(19.3±1.3岁),至少空腹2小时,静坐10分钟后上跑步机先后以四种不同强度的速度(50%VO2max、65%VO2max、75%VO2max、85%VO2max)跑步10分钟,每个强度完成以后受试者休息直至心率恢复到110次/分钟再开始下一个强度的测试。采用便携式心肺功能测试仪Cosmed K4b2记录受试者的气体交换情况,同时采用SWA记录受试者的能量消耗。结果:配对t检验结果显示,除了70%VO2max(相对应的代谢当量为10 METs),在其它三个强度运动时,SWA和Cosmed K4b2的每分钟数据均具有显著性差异(P<0.001)。与Cosmed K4b2测量结果相比,在56%VO2max时,SWA显著高估了热量消耗,而在79%VO2max和87%VO2max时,SWA显著低估了热量消耗。当运动强度以能量代谢当量表示时,测量误差值的绝对值在10 METs左右达到最小。SWA和Cosmed K4b2在9~11 METs间的每分钟数据显著相关(P<0.05)并无显著差异性(P=0.365),而在小于9 METs或大于11 METs的运动强度区间时,SWA和Cosmed K4b2的每分钟数据显著相关并具显著差异性(P<0.001)。结论:SWA在10 METs代谢当量附近监测热量消耗最为准确,此强度也是职业女足比赛时的常见强度。因此,虽然SWA在检测低于9 METs和高于11 METs能量代谢当量强度的运动时的热量消耗误差渐增,但可有效地应用于女足运动员在比赛中的热量消耗测定。
SenseWear Armband;能量消耗;女子足球;运动员
能量的消耗和摄入平衡是维持运动员理想身体成分和运动机能的基本前提,但是运动员仅靠自身感觉是难以估量能量消耗从而合理计划膳食的。职业运动员运动的复杂性也使得其能量消耗的测定尤为困难。目前国内外测定能量消耗的方法有多种,其中最为传统同时也是金标准的方法是通过测量呼吸中氧气和二氧化碳的交换率来计算能量消耗,称为间接测热法(in⁃direct calorimetry,IC)。IC法可以较准确地测量静息能量消耗(resting energy expenditure,REE),适用于实验室或短时间的部分运动场测试,但不便于长时间连续测量总能量消耗(total energy expenditure,TEE)。Lif⁃son等[1]提出了同时使用氢和氧稳定同位素的双标水法(doubly labeled water,DLW)来测量能量消耗。DLW法相对无创伤,可以测量较长时期的TEE,是测量自由活动状态下TEE的金标准方法,但是DLW法测量费用昂贵,不适用于大样本量测量而且无法分析能量消耗活动的模式,比如运动强度和频率等[2,3]。随后Troiano等提出通过心率和/或加速度来测量能量消耗,这些方法较前两种方法容易操作并且能储存高时间分辨率的能量消耗活动强度,但是其有效性受多种因素影响[4]。心率法的主要受限因素在于心率和能量消耗仅在心率处于110~150次/分的范围内存在良好的线性关系,超出此范围时其相关性下降,对于不同人群在不同状态下的能量消耗预测方程需要进行不同校准[5,6],而加速度则在不同运动项目中与不同运动强度的能量消耗间的关系存在变数[7-9]。
SenseWear Armband(SWA)是一种结合了生理和机械测量的新一代便携式能量消耗测试仪。有研究报道SWA比单纯的心率和加速度法能更精确地测量人体活动的能量消耗[10]。SWA主要佩带于左手上臂外侧,通过四种感应器(三轴加速度、皮肤温度、肤电反应和热传导)可全天检测佩戴者的能量消耗、运动时间和步数。研究证明SWA可以较可靠地测量普通人静止和低中强度运动中的能量消耗[11]。然而,SWA是否在测量职业运动员运动中的能量消耗时也同样可靠目前并无研究涉及。鉴于此,本研究检测SWA应用于职业足球运动员在不同强度奔跑时能量消耗测量的有效性。
1.1 研究对象
本研究选定9名上海职业女足运动员为受试者,平均年龄19.3±1.3岁,平均身高169.0±0.7 cm,平均体重59.1±0.9 kg,平均体脂含量20.3%±0.7%,平均专业训练年限7.0±1.1年。
1.2 实验仪器与方法
1.2.1 实验仪器
能量消耗的标准测量仪器采用意大利Cosmed K4b2便携式心肺功能测试仪。测试前,氧气和二氧化碳分析仪以及气流涡轮均根据厂家说明书进行校准,详细过程见Crouter等[12]。能量消耗的待实验测量仪器使用美国Body Media Inc.生产的SenseWear Armband(SWA),型号为MF-SW,软件版本为7.0。
1.2.2 实验方法
本研究包括两个测试日,其间至少相隔3天。在第1个测试日,受试者早上空腹来到实验室后使用In⁃Body720(BiospaceCo.,Ltd.,Korea)进行身体成分测试,下午在跑步机上进行最大摄氧量(VO2max)测试。VO2max测试方案使用跑台递增运动负荷程序:9.0 km/h起始,每1 min递增0.8 km/h,至17.8 km/h时增加坡度,每1 min增加1%的坡度,至力竭。测试停止时即时记录受试者的主观运动强度等级。Polar心率表(RS400,芬兰)全程监控受试者的心率。测试期间使用Cosmed K4b2便携式心肺功能测试仪实时监控受试者在运动中的气体交换情况并记录力竭停止运动前出现的VO2max。力竭标准定为受试者的摄氧量达到稳定状态不再递增并且呼吸商RER值>1.15。
VO2max测试结束后至少间隔3天,受试者回到实验室在跑步机上先后进行4种不同速度的运动测试。4种不同速度分别根据预测可达到受试者50%、65%、75%和85%VO2max的运动强度来拟定,预测计算公式采用美国运动医学会推荐的跑步运动能量消耗方程:VO2(m l/kg/min)=0.2×速度(m/min)+0.9×速度(m/min)×坡度+3.5(m l/kg/min)。测试当天,受试者预先将SWA佩戴于左臂至少30 min,以达到温度平衡。测试正式开始前,受试者佩戴好Cosmed K4b2便携式心肺功能测试仪和Polar心率表,静坐10 min。当心率低于80次/分钟时,受试者开始上跑步机分别以4种不同强度的速度(50%、65%、75%、85%VO2max)跑步10 min。每个强度完成以后,即时记录受试者的主观运动强度等级,然后受试者下跑步机慢走或静坐休息直至心率恢复到110次/分钟再开始下一个强度的测试。测试期间,跑步速度会根据Cosmed K4b2的实时记录进行微调整以求达到所需要的摄氧量。Polar心率表全程监控受试者的心率变化。Cosmed K4b2记录受试者的气体交换情况,同时SWA记录受试者的能量消耗。
为了减少食物热效应对能量消耗的影响,在最大摄氧量和不同强度测试前,受试者被要求至少2小时不能摄入任何食物(除了饮用水),并且不能进行任何强度的运动。
1.3 数据处理
每种强度的10分钟测试均采用第3~9分钟的数据进行分析以避免运动初期和终止时的不稳定干扰。SWA记录的热量消耗和CosmedK4b2记录的氧气消耗数据均以每分钟的平均值进行分析。根据每消耗1 L氧气大约产生5 kcal热量的规律将CosmedK4b2记录的氧气消耗量转化为能量消耗量,并将每分钟的氧气消耗量转化为能量代谢当量(1 MET=3.5 m l/kg/min)。本研究采用SPSS Ver.17.0统计软件包对数据进行统计分析。采用配对t检验法检验分别由SWA和Cos⁃medK4b2记录的热量消耗值间的相关性和差异性。P<0.05为差异具有统计学意义。
2.1 最大摄氧量测试结果
在最大摄氧量测试中,9名女足运动员的平均最大摄氧量为51.3±1.1 m l/kg/min,主观运动强度等级为18±0.3。力竭时呼吸商RER平均值为1.23±0.03,即刻心率为190±3 bpm,说明受试者均达到力竭标准后方停止测试。
2.2 不同强度跑台运动测试结果
正式测试中,每个强度跑台运动结束时受试者的即时心率和主观运动强度等级见表1。测试中每个阶段的实际跑步速度、摄氧量、最大摄氧量百分比和每分钟代谢当量(METs)平均值见表2。4个测试阶段实际平均运动强度为最大摄氧量的56%、70%、79%和87%,比设定强度高了2%~6%。
表1 不同强度跑台运动结束时的即时心率和主观运动强度等级
表2 不同强度跑台运动的实际速度、摄氧量、VO2max百分比和代谢当量
图2 测量误差与能量代谢当量间的关系
配对t检验结果显示,在不同强度跑台运动中,SWA和CosmedK4b2的每分钟数据在强度一(56% VO2max)和强度二(70%VO2max)时显著相关(P<0.001),但在强度三(79%VO2max)和强度四(87%VO2max)时无显著相关性。除了在强度二(70%VO2max),SWA和Cosmed K4b2的每分钟数据均具有显著性差异(P<0.001)。与Cosmed K4b2相比,在强度一时,SWA显著高估了受试者的热量消耗(13.89%±1.12%),而在强度三和强度四时,SWA显著低估了受试者的热量消耗(7.88%± 1.23%,17.97%±0.98%。见图1)。随着强度的增加,Cosmed K4b2的每分钟平均热量消耗逐渐增加,各个强度下的每分钟平均热量消耗显著不同,而SWA的每分钟平均热量消耗值在强度二时即进入平稳状态(见图1),强度二与强度一的每分钟平均热量消耗显著不同,但与强度三和强度四的每分钟平均热量消耗并无显著不同。相对应的,当运动强度以能量代谢当量表示时,测量误差值的绝对值在10 METs左右达到最小,然后随着能量代谢当量的增加或减少而增加(见图2)。另外,配对t检验结果显示,SWA和Cosmed K4b2在9~11 MET间的每分钟数据显著相关(P<0.05)且无显著差异性(P=0.365),并且在此区间82%的SWA和Cosmed K4b2的每分钟数据处于10%测量误差内。而在小于9 METs或大于11 METs的运动强度区间时,SWA和Cosmed K4b2的每分钟数据显著相关并具显著差异性(P<0.001)。
图1 Cosmed K 4b2和SWA在不同强度跑台运动中测得的平均每分钟热量消耗值比较
本研究检测了便携式能量消耗测试仪SenseWear Armband(SWA)记录职业女足运动员以四种不同速度在跑步机上运动时所消耗能量的准确性和可靠性。实验结果显示,使用SWA测量人体热量消耗在70%VO2max左右的运动强度或9~11 METs代谢当量区间最为精确,此时SWA与Cosmed K4b2的每分钟数据存在显著相关性并无显著差异性,但是对于低运动强度(56% VO2max或6~9 METs代谢当量区间)和高运动强度(79%VO2max和87%VO2max或代谢当量>11 METs)时的热量消耗测定并不可靠。在低运动强度时,虽然SWA和Cosmed K4b2的每分钟数据显著相关但存在显著差异性,SWA显著高估热量消耗13.89%,这与Fruin等人[13]的发现相一致。Fruin等人曾提出SWA在跑步机上测量快步行走的热量消耗时显著高估了13%~27%。King等人[7]发现SWA不仅高估在跑步机上行走时的热量消耗,而且还会高估奔跑速度分别为8.04、9.66、11.28和12.84 km/hr时的热量消耗。而本研究实验数据显示,高运动强度时SWA和Cosmed K4b2的每分钟数据无显著相关并具显著差异性,SWA显著低估了高运动强度(79%VO2max和87%VO2max,速度分别为11.76和12.18 km/hr)时的热量消耗。不同的数据分析结果可能是由于实验所使用的SWA内置的专业研究软件版本不同而造成的。Fruin和King等人的研究中SWA所使用的软件版本为5.1或更早的版本。而Dre⁃nowatz等人[14]使用6.1版本的软件发现SWA显著低估了代谢当量>10 METs时的运动热量消耗。他们发现SWA对热量消耗的测量在10 METs的代谢当量附近达到峰值,此时在跑台上的运动强度相当于65%VO2max(跑步速度为9.66 km/hr),而后随着强度的升高,SWA的读数并没有随之进一步增加。然而Drenowatz等人的研究仅检测了运动强度为65%、75%和85% VO2max时SWA测量热量消耗的可靠性,而没有对低于65%VO2max运动强度时SWA热量消耗的测定进行评估。Calabro等人[15]使用6.1版本的软件发现SWA高估了低强度运动时的热量消耗。这些结果与使用7.0版本分析软件的本研究结果相一致。本研究中SWA的每分钟平均热量消耗值在强度二(70%VO2max,速度为9.31 km/hr)时进入平稳状态,相对应的能量代谢当量为10 METs左右,测量误差值的绝对值在此时达到最小,然后随着能量代谢当量的增加(79%VO2max和87% VO2max)或减少(56%VO2max)而增加。
Corder等人[16]的研究也曾显示使用加速度计测定热量消耗会在10 METs左右的运动强度时达到停滞期从而低估高强度时的热量消耗。SWA虽然在加速度计的基础上增加了与热相关方面的监测(皮肤温度、肤电反应和热传导),并且不断改进更新了分析软件,但本研究开展时所使用的最新版本7.0仍然在测定低强度和高强度运动时的热量消耗方面存在局限性,而且可能高强度时受试者过高的出汗速度也会影响仪器中热感应检测器的测量误差[13]。
虽然SWA在不同运动强度测量热量消耗的准确性还需进一步改善,但是相比其它同类的能量消耗测试仪,便携性强且易操作的SWA仍是较为可靠的选择。Lee等人[10]比较了8种市面上可售的能量消耗测试仪,包括BodyMedia FIT armband、加速度计Actigraph、DirectLife、the Fitbit One、the Fitbit Zip、the Jawbone Up、Nike Fuel Band和Basis B1 Band,其中的Body⁃Media FIT armband是与SWA同系列热量消耗测试仪的基础型号。研究显示使用这8种测试仪测量多种不同类型运动中的热量消耗时,包括久坐、不同速度行走、跑步机上慢跑和中到高强度的各种运动(上下阶梯、健身车、椭圆机、Wii网球练习和篮球),BodyMedia FIT armband的误差评定(errorrating)为9.3%,是8种仪器中误差最小的。而作为专业版(professional)的SWA的精确性比基础版本更高,因此更加具有可靠性。在足球运动中,根据Jette[17]的划分标准,女足运动员在赛场上的运动强度以能量代谢当量表示时为10梅托左右,而这正处于本研究结果中SWA测量误差值最小的热量消耗区间,因此,SWA可有效监测女足运动员在比赛中的热量消耗,其结果具有较高的可靠性。
虽然SWA在检测低于9 METs和高于11 METs能量代谢当量强度的运动时热量消耗的误差渐增,但在测量人体热量消耗在9~11 METs代谢当量区间或70%VO2max左右运动强度时最为精确,此强度正与女足比赛中的强度相一致,因此,SWA可有效应用于女足运动员在比赛中的热量消耗测定。
[1]Lifson N,Gordon GB,Mc CR.Measurement of total car⁃bon dioxide production by means of D2O18[J].Obes Res,1997 Jan,5(1):78-84.
[2]Speakman JR.The history and theory of the doubly la⁃beled water technique[J].Am J Clin Nutr,1998,68(4):932S-938S.
[3]Ainslie P,Reilly T,Westerterp K.Estimating human ener⁃gy expenditure:a review of techniques with particular ref⁃erence to doubly labelled water[J].Sports Med,2003,33(9):683-698.
[4]Troiano RP.A timely meeting:objective measurement of physical activity[J].Med Sci Sports Exerc,2005,37(11 Suppl):S487-S489.
[5]Ainsworth BE,Bassett DR,Jr.,Strath SJ,Swartz AM,O'Brien WL,Thompson RW,Jones DA,Macera CA,Kim⁃sey CD.Comparison of three methods for measuring the time spent in physical activity[J].Med Sci Sports Exerc,2000,32(9 Suppl):S457-S464.
[6]Li R,Deurenberg P,Hautvast JG.A critical evaluation of heart rate monitoring to assess energy expenditure in in⁃dividuals[J].Am J Clin Nutr,1993,58(5):602-607.
[7]King GA,Torres N,Potter C,Brooks TJ,Coleman KJ. Comparison of activity monitors to estimate energy cost of treadmill exercise[J].Med Sci Sports Exerc,2004,36(7):1244-1251.
[8]Strath SJ,Bassett DR,Jr.,Swartz AM.Comparison of MTI accelerometer cut-points for predicting time spent in physical activity[J].Int J Sports Med,2003,24(4):298-303.
[9]Brage S,Wedderkopp N,Franks PW,Andersen LB,Fro⁃berg K.Reexamination of validity and reliability of the CSA monitor in walking and running[J].Med Sci Sports Exerc,2003,35(8):1447-1454.
[10]Lee JM,Kim Y,Welk GJ.Validity of consumer-based physical activity monitors[J].Med Sci Sports Exerc,2014,46(9):1840-1848.
[11]St-Onge M,Mignault D,Allison DB,Rabasa-Lhoret R. Evaluation of a portable device to measure daily energy expenditure in free-living adults[J].Am J Clin Nutr,2007,85(3):742-749.
[12]Crouter SE,Clowers KG,Bassett DR,Jr.A novel method for using accelerometer data to predict energy expenditure [J].J Appl Physiol,2006,100(4):1324-1331.
[13]Fruin ML,Rankin JW.Validity of a multi-sensor arm⁃band in estimating rest and exercise energy expenditure [J].Med Sci Sports Exerc,2004,36(6):1063-1069.
[14]Drenowatz C,Eisenmann JC.Validation of the Sense⁃Wear Armband at high intensity exercise[J].Eur J Appl Physiol,2011,111(5):883-887.
[15]Calabro MA,Lee JM,Saint-Maurice PF,Yoo H,Welk GJ. Validity of physical activity monitors for assessing lower intensity activity in adults[J].Int J Behav Nutr Phys Act,2014,11:119.
[16]Corder K,Brage S,Ekelund U.Accelerometers and pedom⁃eters:methodology and clinical application[J].Curr Opin Clin Nutr Metab Care,2007,10(5):597-603.
[17]Jette M,Sidney K,Blumchen G.Metabolic equivalents(METS)in exercise testing,exercise prescription,and eval⁃uation of functional capacity[J].Clin Cardiol,1990,13(8):555-565.
2016.05.11
上海市科委课题(编号14231202100)
钱风雷,Email:fengleiqian@sina.com