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サッカー選手が試合全体を通して筋肉の強さを維持することが重要です。この研究の目的は、ボディマス指数(BMI)、体脂肪率(BF%)、食事摂取量(エネルギー、炭水化物、タンパク質)、および思春期のサッカー選手の筋肉疲労との関係を調査することでした。これは、15〜17歳の26人のフットボール選手が関与する横断的研究でした。BMIはWHO ANHTRO PLUSを使用して決定され、BF%は生体電気インピーダンス分析(BIA)を使用して分析され、子供のボディ脂肪曲線を使用して分類され、3×24時間の食事リコールを使用して食事摂取量を評価しました。ランニングベースの嫌気性スプリントテスト(RAST)を2回実施し、平均して筋肉疲労を特定しました。ピアソンの相関と複数回帰分析を実行して、変数間の関係を決定しました。結果は、参加者全体が健康な体重(17.61±1.82 kg/m2)、優れた食事パターン(エネルギー99.08±14.34%、炭水化物92.88±9.54%、タンパク質95.96±23.41%)であるが、低体脂肪(6.76±2.12%)であることが示されました。)。ピアソンテストでは、筋肉疲労とBMI(r = -0.393、p = 0.047)、ならびにBF%(r = -0.458、p = 0.019)で負の相関が見られましたが、筋肉疲労とエネルギー摂取量の間で陽性でした(R= 0.538、p = 0.005)。さらに、多重回帰分析は、エネルギー摂取量と筋肉疲労の間に統計的に有意な関係を確認しました(P = 0.028)。BMIとBF%が高いほど筋肉の疲労が大きくなる可能性があると結論付けていますが、エネルギー摂取量が多いほど筋肉疲労を軽減するために大幅に改善されています。したがって、サッカー選手が適切なエネルギーを消費し、BMIとBF%を最適な範囲に維持することを検討することが不可欠です。
サッカー選手が試合全体を通して筋肉の強さを維持することが重要です。この研究の目的は、ボディマス指数(BMI)、体脂肪率(BF%)、食事摂取量(エネルギー、炭水化物、タンパク質)、および思春期のサッカー選手の筋肉疲労との関係を調査することでした。これは、15〜17歳の26人のフットボール選手が関与する横断的研究でした。BMIはWHO ANHTRO PLUSを使用して決定され、BF%は生体電気インピーダンス分析(BIA)を使用して分析され、子供のボディ脂肪曲線を使用して分類され、3×24時間の食事リコールを使用して食事摂取量を評価しました。ランニングベースの嫌気性スプリントテスト(RAST)を2回実施し、平均して筋肉疲労を特定しました。ピアソンの相関と複数回帰分析を実行して、変数間の関係を決定しました。結果は、参加者全体が健康な体重(17.61±1.82 kg/m2)、優れた食事パターン(エネルギー99.08±14.34%、炭水化物92.88±9.54%、タンパク質95.96±23.41%)であるが、低体脂肪(6.76±2.12%)であることが示されました。)。ピアソンテストでは、筋肉疲労とBMI(r = -0.393、p = 0.047)、ならびにBF%(r = -0.458、p = 0.019)で負の相関が見られましたが、筋肉疲労とエネルギー摂取量の間で陽性でした(R= 0.538、p = 0.005)。さらに、多重回帰分析は、エネルギー摂取量と筋肉疲労の間に統計的に有意な関係を確認しました(P = 0.028)。BMIとBF%が高いほど筋肉の疲労が大きくなる可能性があると結論付けていますが、エネルギー摂取量が多いほど筋肉疲労を軽減するために大幅に改善されています。したがって、サッカー選手が適切なエネルギーを消費し、BMIとBF%を最適な範囲に維持することを検討することが不可欠です。
It is important for football players to maintain muscle strength through the entire match. The aim of this study was to investigate body mass index (BMI), body fat percentage (BF%), dietary intake (energy, carbohydrate, and protein) and its relationship with muscle fatigue among adolescent football players. This was a cross-sectional study involving 26 football players aged 15-17 y. BMI was determined using WHO Anhtro Plus, BF% was analyzed using Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) and categorized using bodyfat curves for children, and dietary intake was assessed using 3×24 h dietary recall. Running-Based Anaerobic Sprint Test (RAST) was conducted twice and averaged to identify muscle fatigue. Pearson correlation and multiple-regression analysis were performed to determine the relationship between variables. The results showed that overall participants had healthy weight (17.61±1.82 kg/m2), good diet pattern (energy 99.08±14.34%, carbohydrate 92.88±9.54% and protein 95.96±23.41%), but low body fat (6.76±2.12%). In pearson test, negative correlations were found in muscle fatigue and BMI (r=-0.393, p=0.047), as well as BF% (r=-0.458, p=0.019), but positive between muscle fatigue and energy intake (r=0.538, p=0.005). Furthermore, multiple-regression analysis only confirmed statistically significant relationship between energy intake and muscle fatigue (p=0.028). We conclude that the higher BMI and BF% may lead to greater muscle fatigue, while higher energy intake has significant improvement to reduce muscle fatigue. Hence, it is essential for football players to consume adequate energy, and consider to maintain BMI and BF% at optimal range.
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