Leistungsvorhersagen für CrossFit®-Athleten
Einleitung
Das funktionelle Fitnesstraining CrossFit® hat sich schnell zu einem der am schnellsten wachsenden Trainingskonzepte entwickelt. Mit über 15.000 angeschlossenen Trainingszentren weltweit und 5 Millionen Athleten. Angesichts dieses Trends und der steigenden Zahl von Fallstudien über die positiven Auswirkungen von CrossFit® auf Gesundheit und Lebensstil wächst das wissenschaftliche Interesse an Leistungsvorhersagen für CrossFit®-Athleten. Die Literatur zu CrossFit® umfasst Bereiche wie physiologische Reaktionen, Ernährungsstrategien, psychologische Parameter und Verletzungsrisiken. Auch die Anwendung von CrossFit® in taktischen Populationen wie Militär und Strafverfolgung wird untersucht.
CrossFit® besteht aus hochintensivem Training, das funktionelle Bewegungen mit einer starken Gemeinschaft und motivationsfördernder Unterstützung kombiniert. Dies bereitet Athleten auf jede physische Herausforderung vorzubereiten. Die Trainingsroutine beinhaltet täglich wechselnde Workouts, bekannt als „Workout of the Day“ (WOD). Diese umfassen Übungen aus den Bereichen Gymnastik, Gewichtheben und Cardio. Die Benchmark-WODs ermöglichen es, den Fortschritt zu verfolgen und die Leistung im Laufe der Zeit oder im Vergleich zu anderen Athleten zu bewerten.
Die CrossFit®-Wettbewerbe unterscheiden sich dadurch, dass die Athleten nicht im Voraus wissen, was sie erwartet, was einen besonderen Reiz ausmacht. Dies gilt besonders für die „CrossFit® Games“, bei denen die WODs kurzfristig oder sogar während des Wettbewerbs angekündigt werden. Trotz der Popularität von CrossFit® gibt es bisher nur begrenzte Forschung zu den Anforderungen für den Erfolg in CrossFit®-Wettbewerben und den entscheidenden Faktoren für die Leistung. Eine systematische Überprüfung der Leistungsvorhersagen kann dazu beitragen, optimale Trainingsprogramme zu entwickeln. Athleten, einschließlich taktischer Populationen, können so besser auf unvorhersehbare Herausforderungen vorzubereiten.
Ergebnisse: Die Suche nach den Erfolgsfaktoren für CrossFit®-Athleten
Studiensuche: Während der systematischen Suche waren 1264 Titel in den Datenbanken. Nach Ausschluss von Duplikaten wurden 615 Datensätze ausgeschlossen. Zusätzlich wurde ein Artikel basierend auf Referenzlisten und Artikelverkettung einbezogen und einer Volltextprüfung unterzogen. Nach Überprüfung der Titel und Zusammenfassungen von 649 Artikeln wurden insgesamt 24 Artikel (0,04 %) einer Volltextprüfung unterzogen, um die Eignung zu bewerten. Insgesamt erfüllten 21 Artikel die Einschlusskriterien und wurden in die systematische Überprüfung aufgenommen. Diese Artikel wurden alle zwischen 2015 und 2022 veröffentlicht und sind in englischer Sprache verfasst.
Leistungsvorhersage und -verbesserung
Die Mehrheit der eingeschlossenen Studien konzentriert sich auf die Bestimmung von Variablen. Die haben meist mit der Leistung oder Platzierung bei den ‚CrossFit® Open‘ oder den ‚CrossFit® Games‘ in den Jahren 2016 bis 2020 zusammenhängen. Zusätzlich werden gängige Benchmark-Leistungen sowie andere häufig durchgeführte WOD-Modalitäten untersucht. Die Leistung von ‚Fran‘ wird am häufigsten in sieben Studien berücksichtigt.
Die Proben umfassen in der Regel 10 bis 32 Teilnehmer bei experimentellen Messungen. Bis zu 220 Teilnehmer bei der Verwendung von Online-Daten oder berichteten Daten aus Fragebögen. Einige Studien konzentrieren sich auf Pacing-Strategien für die Herausforderungen der ‚CrossFit® Open‘. Sie zeigen, dass verschiedene physiologische Parameter und Erfahrung im Wettbewerb die Leistung beeinflussen. Die Ergebnisse zeigen jedoch keine einheitlichen Beziehungen zwischen der Leistung in Benchmark-WODs und ausgewählten Übungsparametern. Einige Studien betonen die Bedeutung von Gesamtkörperkraft und die Beziehung zwischen Körperzusammensetzung und Leistung. Andere Faktoren wie die Fähigkeit zur schnellen Erholung zwischen hochintensiven Übungseinheiten. Die Schlafqualität der Athleten wurden ebenfalls als Einflussfaktoren für die Leistungserhöhung identifiziert.
Diskussion des Systematischen Review
Trotz der Vielfalt der analysierten Variablen und der zahlreichen Studien, die CrossFit®-Leistung untersuchen. Es kann kein spezifischer Schlüsselparameter identifiziert, der die Leistung vorhersagt. Es gibt keine einheitliche Meinung über die identifizierten Leistungsbestimmer. Physiologische Parameter wie Körperzusammensetzung und aerobe Kapazität sowie Erfahrung auf Wettbewerbsebene scheinen einen konsistenteren Einfluss auf die Leistung zu haben als spezifische Leistungsvariablen. Diese untersuchten 21 Studien, die zwischen 2015 und 2022 veröffentlicht wurden, was die Aktualität dieses Forschungsfelds unterstreicht.
Aerobe Kapazität und Backsquats werden als prädiktive Faktoren hervorgehoben. Es wird darauf hingewiesen, dass die Ergebnisse mit denen ähnlicher Sportarten wie Laufen und Triathlon konsistent sind. Darüber hinaus wird die Bedeutung verschiedener Faktoren wie Wettkampferfahrung und Pacing-Strategien hervorgehoben.
Es werden Empfehlungen und Strategien für Athleten vorgeschlagen, die ihre CrossFit®-Leistung verbessern möchten. Dazu gehören die Reduzierung des Körperfettanteils. Die Verbesserung der aeroben Kapazität und die Berücksichtigung der spezifischen Kraft in Übungen wie Backsquats. Ein angemessenes Pacing und eine gute Schlafqualität sind ebenfalls wichtig.
Die Diskussion endet mit Empfehlungen zur Berücksichtigung von Geschlechterunterschieden. Die Untersuchung der Auswirkungen des sportlichen Hintergrunds und wirtschaftlicher Faktoren auf die Leistung. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass die Vorhersagbarkeit der Leistung bei unvorhersehbaren Ereignissen wie den CrossFit®-Games fraglich bleibt.
Orginalarbeit: Meier N, Schlie J, Schmidt A. CrossFit®: ‚Unknowable‘ or Predictable?-A Systematic Review on Predictors of CrossFit® Performance. Sports (Basel). 2023 May 30;11(6):112. doi: 10.3390/sports11060112. PMID: 37368562; PMCID: PMC10304543.
Foto von Victor Freitas: https://www.pexels.com/de-de/foto/person-die-schwarze-und-silberne-stahlhantel-fotografie-halt-949126/
