ДИНАМИКА RMSSD КАРДИОИНТЕРВАЛОГРАММЫ У ЭЛИТНЫХ ЛЫЖНИКОВ-ГОНЩИКОВ В ТЕЧЕНИЕ ГОДИЧНОГО МАКРОЦИКЛА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ОБЪЕМА И ИНТЕНСИВНОСТИ ТРЕНИРОВОЧНЫХ НАГРУЗОК
Аннотация
Цель. Анализ динамики RMSSD на протяжении трех периодов макроцикла и зависимости RMSSD от длительности тренировочных нагрузок аэробного характера. Материалы и методы. Используя МДС «ВНС-Микро» («Нейрософт»), систематически проводили 5-минутную регистрацию клиностатической кардиоинтервалограммы (КИГ) у лыжника К.Д. (три периода) и у остальных членов команды (подготовительный и соревновательный периоды). Рассчитывали все показатели ВСР, включая RMSSD. У лыжника К.Д. фиксировали объем тренировочных нагрузок (Vкм, Vмин) и их интенсивность (по частоте рабочего пульса, ЧССр.п.). Результаты. Медиана RMSSD
у лыжника К.Д. была максимальна в подготовительном периоде (108 мс), ниже – в соревновательном (101 мс, р < 0,05) и в переходном (96 мс) периодах; у команды РТ в подготовительном периоде она была выше, чем в соревновательном (110 мс против 96 мс, р < 0,05). Все это говорит об относительной стабильности величины RMSSD в отличие от спектральных показателей ВСР у элитных лыжников на протяжении сезона и о формировании тревожности в соревновательном периоде. У лыжника К.Д. медиана RMSSD положительно зависела от длительности нагрузки, выполняемой при ЧССр.п., равной 120–121 уд./мин, что характерно в целом по всему сезону (коэффициент Спирмена r = 0,15). Заключение. Постулируется, что у элитных лыжников формируется антиапоптическая система миокарда, одним из компонентов которой является ненейрональный ацетилхолин.
Не исключено, что медиана RMSSD отражает его синтез.
Литература
2. Природа общей мощности спектра и очень низкочастотных волн кардиоинтервалограммы с позиций адаптации организма человека к двигательной активности (обзор) / Д.А. Катаев, В.И. Циркин, В.В. Кишкина и др. , С.И. Трухина, А.Н. Трухин // Журнал мед.-биол. исследований. – 2023. – T. 11, № 1. – С. 95–107.
3. Стентон, Г. Медико-биологическая статистика: пер. с англ. / Г. Стентон. – М.: Практика, 1998. – 459 с.
4. Daily resting heart rate variability in adolescent swimmers during 11 weeks of training / S. Kamandulis, A. Juodsnukis, J. Stanislovaitiene et аl. // Int. J. Environ. Res. Public. Health. – 2020.– Vol. 17, no. 6. – P. 2097. DOI: 10.3390/ijerph17062097
5. Kakinuma, Y. Characteristic effects of the cardiac non-neuronal acetylcholine system augmenttation on brain functions / Y. Kakinuma // Int. J. Mol. Sci. – 2021. – Vol. 22, no. 2. – Art. № 545. DOI: 10.3390/ijms22020545
6. Non-neuronal cholinergic system delays cardiac remodelling in type 1 diabetes / P.E. Munasinghe, E.L. Saw, M. Reily-Bell et аl. // Heliyon. – 2023. – Vol. 9, no. 6. – Art. e17434.
7. Perek, S. Heart rate variability: the age-old tool still remains current / S. Perek, A. Raz-Pasteur // Harefuah. – 2021. – Vol. 160, no. 8. – P. 533–536.
8. Schmitt, L. Eleven years'monitoring of the world's most sucessful male biathlete of the last decade / L. Schmitt, S. Bouthiaux, G.P. Millet // Int. J. Sports. Physiol. Perform. – 2020. – Vol. 16, no. 6. – P. 900–905. DOI: 10.1123/ijspp.2020-0148
9. Shlyk, N.I. Management of athletic training with consideration of individual heart rate variability chararcteristics / N.I. Shlyk // Human Physiology. – 2016. – Vol. 42, no. 6. – P. 81.
References
1. Kataev D.A., Tsirkin V.I., Zavalin N.S. et al. [Dynamics of TP-, HF-, LF- and VLF-waves of the Cardiointervalogram (in Conditions of Clinostasis) of an Elite Skier-racer in the Preparatory, Competitive and Transitional Periods Depending on the Volume and Intensity of Training Loads]. Fiziologiya cheloveka [Human Physiology], 2023, vol. 49, no. 5, pp. 87–100. (in Russ.) DOI: 10.31857/S01311646237003032. Kataev D.A., Tsirkin V.I., Kishkina V.V. et al. [The Nature of the Total Power of the Spectrum and Very Low-frequency Waves of the Cardiointervalogram from the Standpoint of Adaptation of the Human Body to Physical Activity (Review)]. Zhurnal mediko-biologicheskikh issledovaniy [Journal of Biomedical Research], 2023, vol. 11, no. 1, pp. 95–107. (in Russ.)
3. Stenton G. Mediko-biologicheskaya statistika [Medico-biological Statistics]. Moscow, Practice Publ., 1998. 459 p.
4. Kamandulis S., Juodsnukis A., Stanislovaitiene J. et al. Daily Resting Heart Rate Variability in Adolescent Swimmers During 11 Weeks of Training. International Journal Environment Research Public. Healthcare, 2020, vol. 17, no. 6, p. 2097. DOI: 10.3390/ijerph17062097
5. Kakinuma Y. Characteristic Effects of the Cardiac Non-neuronal Acetylcholine System Augmentation on Brain Functions. International Journal Mol. Science, 2021, vol. 22, no. 2, 545. DOI: 10.3390/ijms22020545
6. Munasinghe P.E., Saw E.L., Reily-Bell M. et al. Non-neuronal Cholinergic System Delays Cardiac Remodelling in Type 1 Diabetes. Heliyon, 2023, vol. 9, no. 6, e17434. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e17434
7. Perek S., Raz-Pasteur A. Heart Rate Variability: the Age-old Tool Still Remains Current. Harefuah, 2021, vol. 160, no. 8, pp. 533–536.
8. Schmitt L., Bouthiaux S., Millet G.P. Eleven Years' Monitoring of the World's Most Successful Male Biathlete of the Last Decade. International Journal Sports. Physiology Performance, 2020, vol. 16, no. 6, pp. 900–905. DOI: 10.1123/ijspp.2020-0148
9. Shlyk N.I. Management of Athletic Training with Consideration of Individual Heart Rate Variability Chararcteristics. Human Physiology, 2016, vol. 42, no. 6, p. 81. DOI: 10.1134/S0362119716060189
Copyright (c) 2025 Человек. Спорт. Медицина
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
