已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Average optimal minimum velocity threshold: A practical variable to increase the accuracy of one-repetition maximum estimation during the free-weight back squat

蹲下 重复(修辞手法) 数学 变量(数学) 统计 估计 物理医学与康复 数学分析 医学 工程类 系统工程 哲学 语言学
作者
Afonso Fitas,Miguel Gomes,Paulo Santos,Pedro Pezarat‐Correia,Amador García‐Ramos,Gonçalo V. Mendonça
出处
期刊:Journal of Sports Sciences [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-9 被引量:1
标识
DOI:10.1080/02640414.2024.2410589
摘要

The prediction of one-repetition maximum (1RM) using the submaximal load-velocity relationship (LVR) is highly relevant for the field of strength and conditioning. The optimal minimum velocity threshold (MVT) was recently proposed to increase the accuracy of 1RM predictions. However, using the average optimal MVT would allow for more practical estimations. LVRs of the free-weight back squat were obtained in 53 participants, throughout 2 sessions. LVRs were obtained using the multi- and two-point methods. Estimations of 1RM were made based on the average actual MVT (1RM velocity) and the average optimal MVT. The accuracy of 1RM predictions was examined using absolute-percent error and Bland-Altman plots. Cross-validation was performed using a leave-one-out approach. The number of selected loads did not affect the slope, y-intercept, optimal MVT or the accuracy of 1RM predictions. Predictions based on the average optimal MVT displayed greater accuracy than those obtained with the average actual MVT (~6% vs. ~8% absolute-percent error, respectively). However, wide 95% limits of agreement (LoA) were found between actual and estimated 1RM using both approaches (~13%1RM). The average optimal MVT offers more accurate 1RM estimations than the average actual MVT. However, errors prove substantial, making it challenging to precisely track minor changes in 1RM.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
团宝妞宝完成签到,获得积分10
2秒前
dongsheng发布了新的文献求助10
3秒前
科目三应助cin采纳,获得10
5秒前
没有名称完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得30
8秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
胸神恶煞完成签到 ,获得积分10
11秒前
开朗大雁完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
liuxun_0711应助摘星采纳,获得10
19秒前
肥肥猪发布了新的文献求助10
19秒前
体贴冰烟完成签到,获得积分20
22秒前
肃肃其羽完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
失眠万仇完成签到,获得积分20
25秒前
lijunliang完成签到 ,获得积分10
26秒前
芒果完成签到 ,获得积分10
26秒前
28秒前
29秒前
神勇半凡完成签到 ,获得积分10
31秒前
Slide完成签到 ,获得积分20
31秒前
滕擎发布了新的文献求助10
33秒前
卓头OvQ发布了新的文献求助10
33秒前
自由的无色完成签到 ,获得积分10
33秒前
cin发布了新的文献求助10
34秒前
端庄一刀完成签到 ,获得积分10
35秒前
36秒前
默默善愁发布了新的文献求助30
39秒前
南国之霄发布了新的文献求助10
40秒前
精明玲完成签到 ,获得积分10
43秒前
西西完成签到,获得积分10
46秒前
肥肥猪完成签到,获得积分10
46秒前
46秒前
丘比特应助失眠万仇采纳,获得10
47秒前
s20001021s完成签到 ,获得积分10
49秒前
乔木自燃完成签到 ,获得积分20
50秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Acute Mountain Sickness 2000
The Social Work Ethics Casebook(2nd,Frederic G. R) 600
A novel angiographic index for predicting the efficacy of drug-coated balloons in small vessels 500
Textbook of Neonatal Resuscitation ® 500
Thomas Hobbes' Mechanical Conception of Nature 500
The Affinity Designer Manual - Version 2: A Step-by-Step Beginner's Guide 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5090300
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4304991
关于积分的说明 13415058
捐赠科研通 4130561
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2262480
邀请新用户注册赠送积分活动 1266327
关于科研通互助平台的介绍 1201063