CC BY
69
НЕИНВАЗИВНЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЛАКТАТНОГО ПОРОГА В ПОДГОТОВКЕ БЕГУНОВ-СТУДЕНТОВ
В.Д. КРЯЖЕВ, ФГБУ ФНЦ ВНИИФК; Р.Н. ВОЛОДИН, ПАИИ, г. Пенза, Россия; В.Б. СОЛОВЬЕВ, В.М. СКУДНОВ, ПГУ, г. Пенза, Россия
Аннотация
Целью данного исследования является определение пригодности неинвазивных полевых тестов оценки анаэробного порога для использования в подготовке студентов - бегунов на средние дистанции. 12 студентов в возрасте 19-22 лет, имеющие результат в беге на дистанции 1500 м в диапазоне 4.02,3-4.34,2 мин прошли тестирование в лаборатории для определения лактатного порога (ЬТ). Затем спортсмены выполнили два полевых теста: бег на 3000 м и тест Конкони для прогнозирования значений скорости бега на уровне лактатного порога по результатам тестирования. Высокий уровень корреляции (г = 0,95) между временем преодоления дистанции и скоростью бега на лактатном пороге, полученный в лабораторных условиях (ехр-Бтах-метод) позволил построить уравнения линейной регрессии взаимосвязи лактатного порога с результатами контрольного бега на 3000 м. Соотношение определяется формулой: ЬТВтшх = 10,22 - 0,0115 х Т3000 (м/с). Результаты исследования позволяют сделать заключение, что метод оценки лактатного порога по результатам бега на 3 км может быть рекомендован тренерам и бегунам на средние и длинные дистанции как метод оценки пороговой скорости бега - критерия интенсивности тренировочных нагрузок.
Ключевые слова: студенты, бег на средние дистанции, лактатный порог, неинвазивный метод.
NON-INVASIVE METHODS FOR DETERMINING THE LACTATE THRESHOLD IN THE PREPARATION OF RUNNERS-STUDENTS
V.D. KRYAZHEV, FSBIFSC VNIIFK; R.N. VOLODIN, PAEI, Penza, Russia; V.B. SOLOVYOV, V.M. SKUDNOV, PSU, Penza, Russia
Abstract
The purpose of this study is to determine the suitability of non-invasive field tests of anaerobic threshold estimation for use in training students, middle distance runners. Twelve runners in the 19-22 age average with a 1500 m personal best 4.02,3-4.34,2 minute were tested in the laboratory to determine the lactate threshold. The athletes then completed two field tests: a 3000 m run and Conconi test to predict running speed values at the lactate threshold level based on test results. The high level of correlation (r = 0.95) between distance time and lactate speed obtained in the laboratory (exp-Dmax method) allowed to build equations of linear regression of the relationship of the lactate threshold with the results of the control run at 3000 m. The ratio is determined by the formula: LTDmax = 10.22 - 0.0115x T3000 (m/sec). The results of the study suggest that the method of estimation the lactate threshold based on the results of running for 3 km can be recommended to trainers and midle and long distances runners as a method of estimation lactate threshold - the criterion of intensity training loads.
Keywords: students, middle distances running, lactate threshold, non-invasive method.
Список сокращений
MLSS (maximallactate steady state) - максимальное устойчивое состояние лактата. AT (anaerobic threshold) - анаэробный порог. LT (lactate threshold) - лактатный порог. OBLA (onset of blood lactate accumulation) - точка начала накопления лактата. ILT - индивидуальный лактатный порог. GXT - градуированный нагрузочный тест.
Введение
По мере повышения интенсивности физической нагрузки достигается такой уровень, когда весь произведенный организмом лактат (молочная кислота) уже не может полностью утилизироваться. Выше этого уровня, который специалисты называют МЬ88, АТ или ЬТ, спортсмен уже не может утилизировать лактат с такой же скоростью, с какой он производится. В результате лактат начинает накапливаться в крови быстрее. Поэтому эту точку (уровень
нагрузки) также называют OBLA. На «лактатной кривой» это зона резкого возрастания лактата [1]. Лактатный порог признан специалистами как важный инструмент для оценки и мониторинга интенсивности тренировки [2, 3, 4]. Он имеет высокую корреляционную связь со спортивными результатами и используется для сравнения уровня подготовленности бегунов на длинные дистанции [5, 6]. Было выявлено, что устойчивая скорость на уровне LT является эффективным методом для предсказания результата в беге на длинные дистанции [7]. Тренировка, выполняемая на уровне лактатного порога, повышает локализацию LT в процентах от VO2max, повышает экономичность бега и скорость бега на MLSS [8]. По мнению авторов исследования, использование в тренировочной программе бега на пороговой скорости более эффективно в повышении выносливости, чем увеличение бегового объема. Показатель скорости на уровне LT используется для планирования тренировочных нагрузок. Со временем сложилась практика сопровождения тренировки измерением текущего значения LT для повышения эффективности тренировочных программ бегунов на длинные дистанции, биатлонистов, велосипедистов, лыжников и пловцов [9, 10]. В лабораторных условиях диагностика LT требует процедуры забора капиллярной крови, наличия технических устройств для задания, стандартных нагрузок образцов крови и специального персонала. Анализ полученных данных и их интерпретация требуют определенных научных навыков. Известно несколько методов установления точки локализация анаэробного порога на построенной по результатам тестирования кривой «лак-тат - скорость». Во-первых, LT определяется визуально. Первая точка возрастания лактата от начального уровня к экспоненте носит название «аэробный порог». Вторую точку нарастания лактата называют анаэробным порогом. Метод имеет весьма субъективный характер, хотя часто используется на практике [11]. Во-вторых, это точка кривой, на которой лактат возрастает больше, чем на 1 ммоль/л над значением, предшествующей ступеньке нагрузки (LTA1). Во многих исследованиях использовалось фиксированное значение OBLA. Например, обозначение OBLA3.0 означает, что пороговая скорость определяется по уровню лактата, соответствующему 3 ммоль/л. До сих пор наиболее распространенным методом регистрации LT на практике является определение нагрузки при фиксированном значении лактата на уровне 4 ммоль/л (OBLA4.0). Некоторые исследователи определяют LT по фиксированной точке превышения над базовой линией лактата и обозначают B + 1.0 или B + 1.5, что указывает превышение на 1-1,5 ммоль/л. Кроме этого известен так называемый Dmax-метод, в котором начальные и конечные точки кривой «лактат -скорость» соединяются прямой линией. Локализацией LT является точка наибольшего отклонения кривой от линии соединения [12]. Всё многообразие приемов объясняется попыткой простым методом найти истинное положение MLSS или ILT, значение которого может быть определено на основе сложного, часто многодневного тестирования [13]. Основой такого тестирования является выполнение постоянной 30-минутной нагрузки на скоростях, близких к прогнозируемому LT. MLSS устанавливается как самая высокая интенсивность, при которой
лактат крови увеличивается менее 1 ммоль/л с 10-й по 30-ю минуту теста. Если концентрация лактата повышалась более 1 ммоль/л, то нагрузка в следующем тесте снижалась на 3%, в противном случае скорость повышалась на 3%. И так, пока не будет установлен MLSS [13]. В работе [14] для определения достоверности LT, определяемого в ходе теста GXT различной продолжительности, использовались различные методы расчета LT. Показано, что многие из традиционных методов определения LT не были действительными. Наиболее точно предсказывают MLSS модифицированные log poly-Dmax-и exp-Dmax-методы с длительностью ступеньки GXT, равной 4 минутам (GXT4).
По мнению специалистов, относительные сложности лабораторных исследований препятствуют широкому использованию показателей LT в спортивной тренировке. Поэтому были предприняты попытки разработать неин-вазивные тесты оценки LT в полевых условиях. Одним из первых таких тестов был предложен итальянским профессором Конкони на основе расчета так называемого пульсового порога [15]. Известен метод оценки пороговой скорости по спортивным результатам «VDOT метод», разработанный американским тренером Jack Daniels [16]. По текущим результатам в беге на 1500 или 3000 м на основе регрессионных зависимостей оценивается псевдозначение V02max. По этому значению по таблице определяется уровень пороговой скорости. Другой метод оценки лактатного порога известен как испытание в беге на 3 мили (3.200 м TT). На основе регрессионной зависимости LT определяется по формуле: LT4.0 = 509.5 - 20.83 х T3.200 (мин), миль/мин [17]. Широкое распространение получил метод оценки пороговой скорости по времени 30-минутного бега [18]. В работе McGehee и др. [19] была проэкзаменована точность и валидность вышеописанных методов неин-вазивной оценки LT. Наилучший результат дает 30-минутный бег. Ошибка не превышает 0,2 м/с. Коэффициент корреляции г = 0,87 между LHA1 и средней скоростью бега. Приемлемые значения дает 3.200 мTT-метод и VDOT-метод. Тест Конкони дал слишком завышенные значения. Индивидуальные ошибки оценки скорости этими методами могут достигать 0,4 м/с, а ЧСС на уровне пороговой скорости - более 10 уд./мин. Данные в этом исследовании были получены при испытании опытных спортсменов в возрасте 34-36 лет, имеющих более чем 10-летний стаж занятий. Поэтому эти данные должны быть пересмотрены для начинающих бегунов - студентов в возрасте 19-22 лет с малым стажем тренировки. Наибольших успехов в неинвазивной оценке LT в последние годы достигла группа американских ученых на основе технологии машинного обучения нейросетей [20]. Представленная в работе система способна с высокой точностью оценивать LT у 89,5% бегунов-любителей в процессе их тестирования на тредбане и измерения ЧСС.
Гипотеза. Предполагается, что неинвазивные полевые тесты оценки LT для использования в тренировочном процессе студентов-бегунов на средние дистанции могут быть разработаны на основе исследования взаимосвязи результатов бегового теста на дистанции 3000 м с данными, полученными в лабораторных условиях, и на основе модификации теста Конкони.
Методы и организация исследования
В исследовании приняли участие 12 студентов-бегунов в возрасте 19-22 лет, специализирующиеся в беге на дистанции 1500 м и имеющие результат в диапазоне 4.02,3-4.34,2 при среднем значении 4.18,1 ± 11,8 мин, с. Средний рост участников эксперимента составил 178,4 ± 3,2 см при средней массе тела 67,4 ± 2,8 кг. Тренировочный и соревновательный стаж испытуемых составлял от 1 года до 3 лет. Исследование проводилось в начале осеннего этапа подготовительного периода после двухнедельного втягивающего микроцикла. Оно включало лабораторное тестирование на тредбане для прямого определения АТ, а также тестирование на дорожке стадиона для определения пульсового порога (тест Конкони). Кроме этого, проводился контрольный бег на дистанции 3000 м. Было проведено сравнение результатов измерения скорости бега на уровне АТ, полученных в лабораторных условиях, с результатами контрольного бега на дистанции 3000 м, а также с показателями пульсового порога (тест Конкони). Для проверки надежности и точности неинвазивного метода оценки ЬТ через 4 месяца, по окончании зимнего соревновательного этапа, проводилось повторное тестирование по той же схеме.
Методика прямого определения лактатного порога В лабораторных условиях испытуемые изначально выполнили на тредбане бег со ступенчато повышающейся скоростью для прямого измерения ЬТ. Угол подъема ленты тредбана составлял 1%, чтобы выровнять энерге-
8
тическую стоимость бега на тредбане и на дорожке стадиона в диапазоне скоростей 2,9-5,0 м/с [21], где обычно и локализуется LT. Начальная скорость движения ленты тредбана устанавливалась на уровне 2,5 м/с. Длительность каждой ступени составляла 4 мин. Скорость на каждой ступени теста повышалась на 0,25 м/с, и так - до субъективного отказа от работы, который наблюдался примерно через 30-40 мин работы. Такой протокол обеспечивает получение наиболее точной лактатной кривой для дальнейшего анализа [14].
В конце каждой ступени тредбан приостанавливали на 30 с для забора 200 мкл капиллярной крови в гепаринизи-рованный стеклянный капилляр. Сразу за отбором пробы кровь подвергали анализу с помощью прибора "Roche Omni S6". Временные промежутки между забором пробы крови и проведением анализа были не больше 120 с. Полученные индивидуальные данные лактата крови на каждой ступени вводились в таблицу Excel, далее распечатывался индивидуальный график лактатной кривой.
Использовались два метода определения LT по лактатной кривой: фиксированное значение на уровне лактата, равного 4 ммоль/л как наиболее часто используемого [19], и модифицированный exp-Dmax-метод, который обеспечивает наибольшую точность в определении индивидуального анаэробного порога [14]. Модифицированный метод Dmax был описан как точка на кривой экспоненциальной регрессии, которая дает максимальное перпендикулярное расстояние к прямой линии, образованной начальной и окончательной точкой преобразованной лактатной кривой (рис. 1).
л
с; о
5 J
Ig
СО
с;
* ^и0^ % ^^ % iï'
* *.
+ *
LT Dmax 1 f > f LT 4.0
2,5
4,5
5,5
Рис.
3 3,5 4
Скорость бега (м/с)
1. Определение лактатного порога на основе модифицированного exp-Dmax-метода
Порядок расчета [22]. Вводим значения скорости бега и лактата в таблицу. Данные таблицы аппроксимируются уравнением:
[LA] (s) = a + [¿.exp (c.s)] , где [LA] (s) - функция лактата от скорости (s); a, b, c -константы.
Так как касательная к точке LT параллельна линии соединения начальной и конечной точек и находится под тем же наклоном, то значение лактатного порога находится как первая производная.
После преобразования уравнение приобретает вид:
LTDmax = {In {[exp (c.s f) - exp (csi)] / [(c.sf) - (c.s i)]}} / c , где LTDmax - скорость бега на уровне лактатного порога, определенного Dmax-методом в м/с; ln - натуральный логарифм; с - константа первого уравнения; si и Sf - значения скорости в начале и конце лактатной кривой. По данным [22] визуальное и расчетное значение LT Dmax могут различаться в диапазоне 0,2 м/с.
Методы обработки данных
Обработка данных осуществлялась с помощью дисперсионного анализа (ANOVA). На основе пакета прикладных программ Excel вычислялись: среднее значение (M), ошибка средней (m) и среднеквадратическое отклонение (а); оценивалась достоверность различий средних по критерию Стьюдента; рассчитывался коэффициент корреляции Пирсона (г); определялись уравнения линейной и экспоненциальной регрессии. Построение лактат-
ной кривой в соответствии с уравнением (постоянная плюс экспонента) и расчет лактатного порога по Бшах осуществлялись на основе пакета прикладных программ шаИаЬ_2015.
Результаты исследований
Значения ЦТ, полученные в ходе тестирования в лаборатории, были оценены на основе теста Конкони, выполненного на дорожке стадиона (табл. 1).
Таблица 1
Средние значения параметров лактатного порога, оцениваемые разными методами ^ ± с)
Параметр Метод определения лактатного порога
Exp-Dmax LT4.0 Конкони
Скорость бега (м/с) 3,39 ± 0,23* 3,67 ± 0,33* 3,88 ± 0,30*
Лактат (ммоль/л) 3,7 ± 0,3 4,0 -
ЧСС (уд./мин) 168,1 ± 2,9* 172,3 ± 3,2* 176,4 ± 3,1*
Достоверность различий на уровне P < 0,05.
В лабораторном тесте были зафиксированы скорости бега на уровне порога анаробного обмена 3,1-4,1 м/с (среднее значение: 3,67 ± 0,33 м/с) при фиксированном значении лактата, равного 4 ммоль/л и в диапазоне 3,0-3,9 м/с (среднее значение: 3,39 ± 0,23 м/с), определенном на основе ехр-Бшах-метода. Величина разницы оценки в этих двух лабораторных методах составляет
0,50 0,40
0,28 ммоль/л. Различие достоверно на уровне Р < 0,05. Значения анаэробного порога, оцененного косвенно с помощью теста Конкони, лежат в диапазоне 3,3-4,4 м/с при среднем значении 3,88 ± 0,30 м/с. Эти значения превышают лабораторные данные на 0,21 ± 0,13 для ЬТ4.0 (рис. 2) и 0,49 ± 0,15 м/с для ехр-Бшах-метода при достоверности различий Р < 0,05.
£ о.зо
I °-20 0,10
0,00
-1 i Л
1- 5 i 1 2
1- ^_____.....
н- -М- —1 '-•
2,95
3,15
3,95
3,35 3,55 3,75
Лактатный порог 174.0 (м/с)
Рис. 2. Постоянная и случайная ошибка оценки LT4.0 по тесту Конкони
4,15
Бегуны в тесте «бег на дистанции 3000 м» показали результат от 8,57 до 10,24 мин, с (при среднем значении 9.43,6 ± 11,8 мин, с). Регрессионный анализ трех рядов значений, выполненный в Excel, позволил получить поле
рассеивания и взаимосвязь между результатом в беге на 3000 м и оценками пороговой скорости, полученных по критерию ЬТ4.0 и на основе ехр-Бшах-метода. Эти зависимости представлены на рис. 3.
^ 4,5 5
« 4
I—
<D
° 3,5
i " О 2,5
у= -0,0112х+ 10,31 R2 = 0,7945
540
-0,0115*+ 10,22 Я2 = 0,918
560 580 600 620 Результат бега на 3 км (с)
LH 4.0
Exp-Dmax
Линейная (LH4.0)
Линейная (Exp-Dmax)
640
Рис. 3. Поле рассеивания значений и регрессионные зависимости скорости бега на уровне лактатного порога, рассчитанного разными способами, от времени бега на дистанции 3000 м для бегунов-студентов, специализирующихся в беге на 1500 м
Таблица 2
Корреляционные коэффициенты тестов оценки анаэробного порога
Пороговая скорость, полученная неинвазивными методами Скорость бега на уровне анаэробного порога, полученная в лаборатории разными способами
Exp-Dmax ЦГ4.0
Тест «Бег на 3000 м» 0,95 0,89
Тест Конкони 0,76 0,72
Для оценок, полученных на основе Бшах-метода, характерно меньшее рассеивание результатов и более высокое значение величины достоверности аппроксимации (И2) поля рассеивания линейной функцией. Аппроксимация достоверна на уровне Р < 0,01. Величина ошибки оценки лактатного порога по уравнениям линейной регрессии лежит в пределах 0,09-0,1 м/с.
Для оценки пригодности неинвазивных тестов был проведен корреляционный анализ, результаты которого представлены в табл. 2. Оценка анаэробного порога на основе результата в беге на 3000 м более валидна, чем тест Конкони.
5
5 4
2 1
л ь и о а
о ^
О
1
й-тах
2
/.Г4.0
Для оценки воспроизводимости неинвазивных тестов и их точности через 4 месяца было проведено повторное исследование на том же контингенте спортсменов, результаты которого представлены на рис. 4.
Отмечается сохранение соотношения разных оценок Ш через 4 месяца тренировок. Систематическая ошибка оценки Ш в тесте Конкони по отношению к ехр-Бшах-методу составила +0,42 м/с, а случайная: ± 0,1 м/с. Ошибка расчетных значений ЬТ, полученных на основе результатов теста на дистанции 3000 м, не превышает 0,06 ± 0,09 м/с. Различие между прямым и расчетным методом недостоверно (Р > 0,05).
п Начало
исследования
□ Через 4 месяца
3
Сопсот
4
Т3000
Рис. 4. Значения скоростей бега на уровне анаэробного порога, полученных прямыми и неинвазивными методами, в начале исследования и через 4 месяца тренировки
в группе бегунов-студентов
Обсуждение
На современном этапе развития науки валидность тестов оценки ЬТ проверяется по соответствию МЬ88 или средней скорости на дистанции длительностью около 30 мин [13, 14]. Поэтому 30-минутный бег сам по себе является корректным и достаточно точным неинвазив-ным методом оценки лактатного порога [16]. Однако этот тест годится только для опытных спортсменов, способных оценивать свои физические возможности, поддерживать равномерный темп на дистанции без ускорения на старте и финише. Для студенческой же молодежи для оценки уровня их физической подготовленности традиционно использование бега на дистанции 3 км. Поэтому метод оценки ЬТ по результату в беге на 3 км очень удобен. Погрешность расчетных значений на основе решения уравнений регрессии, по сравнению с прямыми методами, не превышает ± 0,1 м/с, что вполне приемлемо для практики. Однако при использовании полученных данных следует учитывать условия тренировки. При низком
качестве тренировочного покрытия и плохой погоде скорость бега на уровне лактатного порога заметно снижается. В этом случае ориентироваться нужно не на скорость, а на уровень ЧСС. Для индивидуальной тренировки широко используются спортивные часы, в которые загружены программы для управления тренировкой и оценки лактатного порога по ЧСС. Сегодня оценка ЬТ на основе теста Конкони по точке отклонения зависимости «скорость бега - ЧСС» от прямой линии дает завышенное (на 0,4-0,5 ± 0,15 м/с) значение по отношению ехр-Бшах-методу. Однако разработанные в последнее время методы неинвазивного определения ЬТ по взаимосвязи «ЬТ -ЧСС» на основе технологии машинного обучения нейро-сетей позволяют, благодаря логическим фильтрам, оценивать лактатный порог с большей точностью, чем прямые методы. По мере развития компьютерной техники эти методы, что вполне возможно, будут использоваться и в мобильных спортивных гаджетах.
С*)
Заключение
В процессе подготовки студентов - бегунов на средние дистанции - допустимо использование неинвазивных методов оценки анаэробного порога. Наиболее точным методом является расчет ЬТ по уравнению регрессии: ЬТ Бшах = 10,22 - 0,0115хТ3000 (м/с), где ЬТ Бшах -скорость бега на уровне лактатного порога, полученного
на основе ехр-Бшах-метода, Т3000 - результат в беге на дистанции 3 км, измеренный в секундах. Коэффициент корреляции г = 0,95 (Р < 0,001). Ошибка расчета регрессии лежит в пределах ± 0,1 м/с. Оценка методом Конкони дает завышенное на 0,4-0,5 ± 0,15 м/с значение по отношению ехр-Бшах-метода и на 0,2-0,3 ± 0,2 м/с по отношению ЬТ4.0 (г = 0,76-0,72).
Литература / References
1. José, F., César, C., Pereira, L., et al. (2007), Determination of the anaerobic threshold and maximal lactate steady state speed in equines using the lactate minimum speed protocol, Comparative Biochemistry and Physiology; Part A, vol. 146, pp. 375-380.
2. Mann, T., Lamberts, R.P. and Lambert, M.I. (2013), Methods of prescribing relative exercise intensity: physiological and practical considerations, Sports Medicine, vol. 43 (7), pp. 613-25.
3. Beneke, R.I., Leithauser, R.M. and Ochentel, O. (2011), Blood lactate diagnostics in exercise testing and training, Int. J. Sports Physiol. Perform., vol. 6 (1), pp. 8-24.
4. Hofmann, P. and Tschakert, G. (2017), Intensity- and duration-based options to regulate endurance training, Frontiers in Physiology, 8 (May), 337 p.
5. Grant, S., Craig, I., Wilson, J. and Aitchison, T. (1997), The relationship between 3 km running performance and selected physiological variables, Journal of Sports Sciences, vol. 15 (4), pp. 403-410.
6. Nicholson, R.M. and Sleivert, G.G. (2001), Indices of lactate threshold and their relationship with 10-km running velocity, Medicine and science in sports and exercise, vol. 33 (2), pp. 339-342.
7. Santos-Concejero, J., Tucker, R., Granados, C., Ira-zusta, J., BidaurrazagaLetona, I., Zabala-Lili, J. and Gil, S.M. (2014), Influence of regression model and initial intensity of an incremental test on the relationship between the lactate threshold estimated by the maximal-deviation method and running performance, Journal of Sports Sciences, vol. 32, pp. 853-9.
8. Enoksen, E., Shalfawi, S.A.I. and T0nnessen, E. (2011), The effect of high- vs. low-intensity training on aerobic capacity in well-trained male middle-distance runners, J. Strength Cond. Res, 25 (3), pp. 812-818.
9. Davison, R.C.R., van Someren, K.A. and Jones, A.M. (2009), Physiological monitoring of the Olympic athlete, Journal of Sports Sciences, vol. 27 (13), pp. 14331442.
10. Halson, S. (2014), Monitoring Training Load to Understand Fatigue in Athletes, Sports Medicine, vol. 44 (Suppl 2), DOI: 10.1007/s40279-014-0253-z
11. Faude, O., Kindermann, W. and Meyer, T. (2009), Lactate Threshold Concepts How Valid Are They, Sports Medicine, vol. 39, no. 6, pp. 469-490.
12. Czuba, M., Zajqc, A., Cholewa, J., Poprz^cki, S., Waskiewicz, Z. and Mikolajec, K. (2009), Lactate threshold (D-max method) and maximal lactate steady state in cyclists, Journal of Human Kinetics, vol. 21, pp. 49-56.
13. Hauser, T., Bartsch, D., Baumgartel, L. and Schulz, H. (2013), Reliability of maximal lactate-steady-state, International Journal of Sports Medicine, vol. 34 (3), pp. 196-9.
14. Jamnick, N.A., Botella, J., Pyne, D.B. and Bishop, D.J. (2018), Manipulating graded exercise test variables affects the validity of the lactate threshold and VO2 peak, PLoS One, vol. 13 (7), pp. e0199794.
15. Conconi, F., Ferrari, M., Ziglio, P.G., Droghetti, P. and Codeca, L. (1982), Determination of the anaerobic threshold by a noninvasive field test in runners, Journal of Applied Physiology, vol. 52, pp. 869-873.
16. Daniels, J. (2013), Daniels' Running Formula. 3rd edition, Champaign (US): Human Kinetics.
17. Weltman, A., Snead, D., Seip, R., Schurrer, R., Levine, S., Rutt, R., Reilly, T., Weltman, J. and Rogol, A. (1987), Prediction of lactate threshold and fixed blood lactate concentrations from 3200-m running performance in male runners, Int. J. Sports Med,, vol. 8, pp. 401-406.
18. Scott, D. (2001), Determining your lactate threshold, Inside Triathlon, vol. 16, 40 p.
19. McGehee, J.C., Tanner, C.J. and Houmard, J.A. (2005), A Comparison of Methods for Estimating the Lactate Threshold, Journal of Strength and Conditioning Research, vol. 19 (3), pp. 553-558.
20. Etxegarai, U., Portillo, E., Irazusta, J., Arriandiaga, A. and Cabanes, I. (2018), Estimation of lactate threshold with machine learning techniques in recreational runners, Applied Soft Computing, vol. 63, pp. 181-196.
21. Jones, A.M. and Doust, J.H. (1996), A 1% treadmill grade most accurately reflects the energetic cost of outdoor running. J. Sports Sci., vol. 14 (4), pp. 321-7.
22. Machado, F.A., de Moraes, S.M.F., Peserico, C.S., Mez-zaroba, P.V. and Higino, W.P. (2011), The Dmax is highly Related to Performance in Middle-Aged Females, Int. J. Sports Med, vol. 32, pp. 672-676.
