A novel validation approach shows new, solid reasons why vertical jump height should not be used to predict leg power / Uma nova abordagem de validação acrescenta fortes razões para não usar a altura do salto vertical como um indicador de potência das pernas / Un novedoso enfoque de validación añade sólidas razones para no utilizar la altura del salto vertical como predictor de la potencia de piernas
Pensar mov
; 21(2): e53154, jul.-dic. 2023. graf
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| LILACS, SaludCR
| ID: biblio-1558641
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CR1.1
ABSTRACT
Abstract Jump height continues to be widely used to predict power in humans. Individual progress is often monitored on the basis of estimated power, but prediction equations are based on group data. The objective of the study was to show that vertical jump performance (vJP) and mechanical power are poorly associated, particularly within individuals. Two experiments are presented. First, 52 physically active male college students performed five maximal vertical jumps each. Second, three young male participants performed 50 maximal jumps each. Participants rested for 1 minute between jumps. vJP was calculated from kinematic data as peak body center of mass (BCOM) minus standing BCOM; peak power (PEAKPWR) was calculated from the vertical ground reaction force registered by a force plate, and average power (MEANPWR) during propulsion from the change in potential energy of BCOM. Regression analyses were performed using standardized vJP scores as the predictor variable and standardized power scores as the resulting variables, expecting an identity function of y = x (intercept = 0, slope = 1) and R2 = 1. In experiment 1, the model for zPEAKPWR R2 = 0.9707 (p < 0.0001) but slope (0.3452) ≠ 1 (p < 0.0001). The model for zMEANPWR R2 = 0.9239 (p < 0.0001); nevertheless, slope (0.4257) ≠ 1 (p < 0.0001). In experiment 2, all individual models for zPEAKPWR and zMEANPWR resulted in poor associations (R2 ≤ 0.21) and slopes ≠ 1 (p≤0.001). In conclusion, regression analysis for individuals, and even for groups, confirms that vJP is a poor predictor of mechanical power.
RESUMO
Resumo A altura do salto ainda é amplamente usada para prever a potência em humanos. O progresso individual é frequentemente monitorado usando a estimativa de potência, mas as equações de previsão são baseadas em dados de grupo. O objetivo do estudo é demonstrar que a altura do salto vertical (ASv) e a potência mecânica têm uma correlação débil, principalmente em um mesmo indivíduo. São apresentados dois experimentos primeiro, 52 estudantes universitários fisicamente ativos realizaram cinco saltos verticais máximos cada um; segundo, três participantes do sexo masculino realizaram 50 saltos máximos cada um. Os participantes descansaram por 1 minuto entre os saltos. A ASv foi calculada a partir de dados cinemáticos como a posição mais alta do centro de massa corporal (CMC) menos o CMC em pé; a potência de pico (PEAKPWR) foi calculada a partir da força de reação vertical registrada por uma plataforma de força e a potência média (MEANPWR) durante a propulsão a partir da mudança na energia potencial do CMC. As análises de regressão foram realizadas usando os escores da ASv padronizados como variável preditora e os escores de potência padronizados como variáveis de resultado, com a expectativa de obter uma função de identidade y = x (interceptação = 0, inclinação = 1) e R2 = 1. No experimento 1, o modelo para zPEAKPWR produziu R2 = 0,9707(p < 0,0001), mas a inclinação (0,3452) ≠ 1 (p = 8,7x10-15). O modelo para zMEANPWR apresentou R2 = 0,9239 (p < 0,0001); no entanto, a inclinação (0,4257) ≠ 1 (p = 1,15x10-5). No experimento 2, todos os modelos individuais para zPEAKPWR e zMEANPWR apresentaram associações débeis (R2 ≤ 0,21) e inclinações ≠ 1(p ≤ 0,001). Em conclusão, a análise de regressão para indivíduos e até mesmo para grupos confirma que a ASv é um indicador débil da potência mecânica.
RESUMEN
Resumen La altura del salto se sigue usando ampliamente para predecir la potencia en seres humanos. El progreso individual, a menudo, se monitorea usando una estimación de la potencia, pero las ecuaciones de predicción se basan en datos grupales. El estudio pretende demostrar que la altura del salto vertical (ASv) y la potencia mecánica tienen una pobre correlación, particularmente en un mismo individuo. Se presentan dos experimentos; primero, 52 estudiantes universitarios físicamente activos ejecutaron cinco saltos verticales máximos cada uno; segundo, tres participantes masculinos ejecutaron 50 saltos máximos cada uno. Los participantes descansaron 1 minuto entre saltos. ASv se calculó a partir de los datos cinemáticos como posición más alta del centro de masa corporal (CDM) menos CDM de pie; la potencia pico (PEAKPWR) se calculó a partir de la fuerza vertical de reacción registrada por una plataforma de fuerza y la potencia promedio (MEANPWR) durante la propulsión a partir del cambio en la energía potencial del CDM. Se realizaron análisis de regresión usando puntajes estandarizados de ASv como la variable predictora y puntajes estandarizados de potencia como las variables resultantes, con la expectativa de obtener una función de identidad y = x (intercepto = 0, pendiente = 1) y R2 = 1. En el experimento 1, el modelo para zPEAKPWR arrojó R2 = 0.9707 (p <.0001) pero la pendiente (0.3452) ≠ 1 (p = 8.7x10-15). El modelo para zMEANPWR dio R2 = 0.9239 (p < .0001); sin embargo, la pendiente (0.4257) ≠ 1 (p = 1.15x10-5). En el experimento 2, todos los modelos individuales para zPEAKPWR y zMEANPWR arrojaron asociaciones débiles (R2 ≤ 0.21) y pendientes ≠ 1 (p ≤ .001). En conclusión, el análisis de regresión para individuos y aún para grupos confirma que la ASv es un pobre predictor de la potencia mecánica.
Palavras-chave
Análise intrassujeito; Análisis intra-sujeto; Biomechanical phenomena; Biomechanics; Biomecánica; Biomecânica; Cinemática; Cinemática; Deporte; Esporte; Fenómenos biomecánicos; Fenômenos biomecânicos; Kinematics; Lower limbs; Parte inferior do corpo; Sports; Tren inferior; Validación; Validation; Validação; Within-subject analysis
Texto completo:
1
Coleções:
01-internacional
Base de dados:
LILACS
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SaludCR
Idioma:
En
Revista:
Pensar mov
Assunto da revista:
Medicina Esportiva
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Sa£de P£blica
Ano de publicação:
2023
Tipo de documento:
Article
País de afiliação:
Costa Rica
País de publicação:
Costa Rica