Новый очень интересный гость подката. Спортивный аналитик - Максим Кронфельд @maxkronf

Основоположник спортивной аналитики в профессиональных спортивных командах в России. Максим:

🧑‍🎓выпускник MIT;

📊руководил научно-аналитическим отделом ФК Краснодар;

🤾‍♀️работал с гандбольным клубом «Ростов-Дон».

🧑‍💻один из сооснователей и спортивный директор платформы Manager 360

https://t.me/manager360_vpasport

👉🏼 Поговорили с Максимом о том что входит в обязанности спортивного аналитика команды, о там как изменился футбол в цифрах, какие тесты используются в игровых видах спорта, о мониторинге усталости атлетов и вообще обменялись интересными историями из практики.

📌Полный выпуск на нашем ютуб канале 📹
Ссылка на видео

https://youtu.be/JbVxulxTh6g?si=UQn7MFWfdBy9vWni

Друзья !
Нас уже целая тысяча человек!
Благодарю, что подписаны, читаете мои посты, делаете репосты и оставляете комментарии!

Надеюсь в скором времени информации станет еще больше) еще больше видео контента 📹

так что спасибо Вам еще раз!
А я пошел добывать новую порцию информации 📚

Из нового подкаста с Романом Тимофеевым
https://t.me/speedstrengthdevelopment

Здесь он рассказывает про бывшего тренера по ОФП сборной России по регби Марка Беннета. Не раз во время подкаста мы к нему возвращались. Очень хороший специалист. Когда в тренере сочетается и хорошая теория и практика.

А пока готовится к выходу новый подкаст рекомендую посмотреть лекции Марка Беннета

Столько добротной инфы. Не благодарите 😎

https://youtube.com/playlist?list=PLvVgyP9kRzy3lydxSnjnUQltqs8cF8JiI&si=nMbVAeXB37bQXQJU

Сегодня сравнил изометрическую тягу с середины бедра (IMTP) двумя приборами одновременно:
- 1-й динамометр Progressor 500
- 2-й силовая платформа Kinvent K-DELTAS

Это не было строгим экспериментом и не все параметры учитывались.

Просто хотел сделать прикидку небольшую в разнице по пиковой силе. Плюс выборка совсем небольшая.

Результат:
- средняя разница около 8 кг с стандартным отклонением почти 3 кг
- средняя разница в процентах ( на сколько одно значение больше другого) - 7,6 % со стандартным отклонением почти 4 %.
- что интересно, чем больше вес тем меньше разница между данными. Если удалить два самых низких значения (около 70 кг) то разница уменьшится до 5,7 %, а стандартное отклонение (разброс данных от среднего) уменьшится до 1,2 %

В целом, на первый взгляд, для динамометра неплохо, я считаю. С учетом его стоимости относительно силовой платформы

Крепления
По науке, бл###ь

Спойлер: одних исследований недостаточно, чтоб принимать качественные тренировочные решения.

Какие ещё «доказательства» учитывать в работе тренеру? Смотри 👇

Мемы по физиологии №6

Вчера рассказал студентам РУС ГЦОЛИФК про один из методов который сейчас сам активно изучаю и пробую, в том числе на себе

Немного зарубились вчера с легендой российского кроссфита)

Основные показатели NIRS. Часть 1.

Давайте немного расскажу о NIRS и почему важно смотреть не на один показатель, а на несколько

NIRS (Near-Infrared Spectroscopy) - спектроскопия в ближней инфракрасной области.

Обычный дневной свет плохо проходит через кожу человека и другие ткани, однако как установил и привел данные в своей статье 1977-го года Франс Джобсис свет с длиной волны 700 - 1300 нм, легко проходит через ткани организма.
Плюс в зависимости от среды он частично рассеивается и отражается так, что можно понять через какую среду он прошел.
Датчики NIRS состоят из двух частей:
- излучатель и приемник
Свет от излучателя проходит на глубину 1,5-3 см и отражаясь приходит в приемник.

Часто используются две длины волны (760 и 850 нм) для определения
компонентов:
- оксигемоглобина (O2Hb) - гемоглобина содержащего кислород;
- дезоксигемоглобинат (HHb) - гемоглобина без кислорода.
Стоит отметить, что пока система не может отличить гемоглобин от миоглобина. Но важно именно концентрация веществ с кислородом и без него

Соотношение O2Hb к общему гемоглобину (O2Hb + HHb) выраженное в процентах показывает уровень оксигинации (насыщения ) мышц кислородом. Чаще показатель называется StO2 или SmO2.

И именно его чаще всего используют в качестве основного показателя в исследованиях или постах.

И он интуитивно понятен: падает % насыщения - ткани меньше получают кислород. На графике это хорошо видно.