@drbarsumyan

Питание велосипедиста 2026: что действительно изменилось — постановление UCI

2026-09-16T09:01:52.080Z

Вышла работа, которую я бы рекомендовал прочитать практически каждому тренеру и серьёзно тренирующемуся велосипедисту. Это заключение UCI Sports Nutrition Project: Position Statement on Nutrition for Cycling — итог огромного проекта по спортивной нутрициологии, в котором участвовали 54 исследователя. В проект вошли 14 отдельных тематических обзоров, а итоговый документ объединил их в 10 больших направлений: от питания во время тренировки и гонки до RED-S, костного здоровья, технологий, добавок, пола и возраста спортсмена. Среди авторов — Louise Burke, Javier Gonzalez, Inigo Mujika, Asker Jeukendrup, Stephen Seiler, James Morton, Trent Stellingwerff и многие другие специалисты. В проекте также представлены эксперты из профессиональных команд Visma | Lease a Bike, Red Bull BORA Hansgrohe, UAE Team Emirates-XRG и Tudor Pro Cycling.

И, пожалуй, самое интересное здесь не отдельные цифры.

Главный сдвиг — от универсальной “диеты велосипедиста” к индивидуальной периодизации питания под конкретную работу.

То есть питание наконец начинают рассматривать так же, как мы давно рассматриваем тренировку: не существует одной схемы, одинаково подходящей для спринтера, гонщика Гранд-тура, gravel-райдера и любителя, который тренируется 8 часов в неделю.

1. Главная идея: «fuel for the work required»

Это, на мой взгляд, центральная концепция всего документа. Питание должно соответствовать тому, какую работу спортсмен собирается выполнять.

Перед интенсивной интервальной тренировкой, длительной тренировкой, гонкой или ключевой сессией мы хотим высокую доступность углеводов. Но это не означает, что спортсмен должен круглосуточно находиться на максимальном количестве углеводов. Современный подход — nutritional periodization:

энергия;
углеводы;
белок;
жиры;
иногда отдельные микронутриенты

могут сознательно изменяться от тренировки к тренировке и от дня к дню. Например:

день VO₂max / длинной интенсивной тренировки → много CHO

день восстановления → меньше энергетической и углеводной плотности, но достаточный белок

отдельная низкогликогеновая тренировка → потенциально ограниченная доступность CHO

При этом авторы очень чётко проводят границу:

train low — это инструмент, а не религия.

Снижение доступности углеводов действительно может усиливать некоторые сигнальные процессы, связанные с митохондриальной и окислительной адаптацией. Но доказательств того, что кратковременные изменения этих молекулярных сигналов автоматически превращаются в лучшую спортивную результативность, пока недостаточно. Главное — не уничтожить качество ключевой тренировки и не превратить “train low” в хроническое недоедание.
То есть:

low CHO ≠ better training

high CHO ≠ always better adaptation.

Контекст решает всё.

2. Углеводы: цифры становятся действительно большими

Для обычного спортсмена рекомендации могут выглядеть примерно так:

лёгкая выносливость: 5–7 г/кг/сутки
умеренная выносливостная нагрузка <3 ч/день: 6–10 г/кг
интенсивные периоды >4 ч/день: >8 г/кг
экстремальные гонки >6 часов и многодневки: вплоть до 10–25 г/кг/сутки в зависимости от спортсмена и конкретной ситуации.

Последняя цифра выглядит почти абсурдно.

Но если у человека огромный расход энергии во время Гранд-тура, это уже не “диета спортсмена” в привычном понимании. Это задача по обеспечению экстремального энергетического расхода. В некоторых соревновательных сценариях суммарное потребление энергии может достигать 7000–9000 ккал/сутки. И вот здесь появляется важнейшая проблема профессионального велоспорта:

не всегда спортсмен не хочет есть — иногда он физически не способен съесть столько, сколько требуется.

ЖКТ становится лимитирующим фактором.

3. 90 г/ч — уже не экстремальная цифра

Для гонок:

1–2,5 часа

примерно 30–60 г CHO/ч

>2,5 часа

около 90 г/ч

При этом в профессиональном велоспорте уже встречается 120 г/ч и выше. UCI прямо отмечает эту практику, но одновременно подчёркивает: данных реального мира пока недостаточно, чтобы уверенно сказать, что 120+ г/ч систематически дают дополнительное преимущество. Возможны также проблемы с ЖКТ.

Это очень важный нюанс. Сейчас легко встретить:

“Профессионалы едят 120 г/ч, значит 120 г/ч — новая норма.”

Нет.

Правильнее:

120 г/ч — уже реальная практика части профессионального пелотона, но её дополнительные преимущества ещё требуют подтверждения.

Это принципиально разные утверждения.

4. Но если хочешь много углеводов — надо тренировать кишечник

Здесь, возможно, одна из наиболее практически полезных вещей всей работы.

Если человек привык есть 40–50 г/ч, а перед своей первой гонкой на 200 км внезапно пытается залить в себя 100–120 г/ч, проблема может возникнуть не в количестве углеводов, а в способности ЖКТ их обработать. Поэтому появляется понятие gut training. Постепенное увеличение количества углеводов во время тренировок может улучшать:

опорожнение желудка;
кишечное всасывание;
переносимость;
окисление экзогенных углеводов.

При больших дозировках >60 г/ч особенно важны комбинации нескольких транспортируемых углеводов — прежде всего glucose + fructose, использующих разные кишечные транспортные механизмы.

То есть:

питание тоже тренируется.

И тренировать нужно не только FTP.

5. Перед гонкой не обязательно есть огромную тарелку еды

Перед стартом UCI указывает ориентир:

1–4 г CHO/кг массы тела за 1–4 часа до старта.

Но это опять же не фиксированная цифра. Для короткой гонки может быть достаточно меньшего количества. Для длинной гонки или старта после ночного голодания потребность выше. Важны также переносимость ЖКТ, предыдущая тренировка и вся структура питания за последние сутки. Иными словами, нельзя вырвать из контекста:

“Перед гонкой нужно 2 г/кг.”

Нужно спросить:

какая гонка? когда был последний приём пищи? сколько спортсмен уже съел? что было вчера? какая интенсивность? насколько чувствителен ЖКТ?

6. Вода: перестаньте пить по универсальной таблице

Для большинства велосипедных сценариев авторы предлагают ориентироваться на то, чтобы чистая потеря массы тела во время гонки обычно оставалась <2%, особенно в жару. Но это не означает:

“Каждый должен пить ровно 750 мл/ч.”

Потребность в жидкости зависит от:

скорости потоотделения;
температуры;
влажности;
интенсивности;
положения на велосипеде;
аэродинамики;
акклиматизации к жаре;
продолжительности;
возможностей пополнения воды.

Поэтому один из самых простых методов — взвешиваться до и после тренировок, максимально похожих на гонку.

Так можно получить реальную информацию о собственном sweat rate. А не о том, что написано на упаковке изотоника.

7. «лёгкий велосипедист» ≠ автоматически лучший велосипедист

Велоспорт десятилетиями живёт с идеей:

the lighter, the better.

Но UCI предлагает гораздо более сложную модель. Масса тела должна рассматриваться прежде всего как метрика, а не как постоянная цель. Авторы предлагают использовать гибкие диапазоны массы тела, периодизированные в течение сезона, а не пытаться удерживать одну минимальную цифру круглый год.

Потому что мышечная масса — это не “лишний вес”. Это двигатель, который создаёт силу на педалях. Поэтому задача — не минимизировать массу любой ценой, а оптимизировать power-to-mass ratio при сохранении функциональной массы и здоровья.

8. Самая опасная ошибка: пытаться одновременно худеть и тренироваться на максимуме

Велосипедисты особенно уязвимы к low energy availability (LEA). То есть энергии после учёта тренировочной нагрузки остаётся недостаточно для нормального обеспечения остальных физиологических функций. Проблема особенно очевидна в периодах:

большого объёма тренировок;
многодневных гонок;
попыток снизить массу тела;
хронического ограничения калорий;
плохого аппетита;
высокой нагрузки + плохого восстановления.

Продолжительная LEA связана с негативными последствиями для здоровья и спортивной работоспособности и рассматривается в контексте RED-S. И здесь документ делает очень правильный акцент:

масса тела — это не цель сама по себе.

Иногда спортсмен должен быть легче к важной гонке. Но совершенно другой вопрос — насколько долго он может находиться в таком состоянии.

9. Белок: 1,6–2,1 г/кг/сутки

Для большинства велосипедистов авторы предлагают:

1,6–2,1 г белка/кг/сутки.

Причём верхняя часть диапазона особенно актуальна:

при большом тренировочном объёме;
при ограничении энергии;
при низкой доступности углеводов;
при попытке снизить массу тела;
в восстановительные дни.

Распределять белок желательно в течение дня. Не потому, что существует магическое “анаболическое окно”. А потому, что так проще стабильно обеспечить необходимое суточное количество. И это хороший пример того, как спортивная нутрициология постепенно уходит от Instagram-мифов:

важнее общий суточный контекст, чем магическая минута после тренировки.

10. Самая недооценённая тема велосипедистов — кости

Вот здесь, на мой взгляд, велосипедистам стоит остановиться отдельно. Велоспорт — великолепный вид спорта для сердечно-сосудистой системы. Но с точки зрения костной ткани ситуация сложнее. В документе подчёркивается, что у шоссейных велосипедистов костная масса и микроархитектура могут быть хуже, чем у представителей многих других спортивных дисциплин и у контрольных групп. Причины потенциально складываются:

низкоударная природа велоспорта + большие объёмы + энергетический дефицит + недостаток отдельных нутриентов.

Поэтому:

достаточная энергия;
достаточный белок;
достаточная доступность CHO;
кальций;
витамин D

— это не “здоровое питание вообще”. Это часть performance strategy.

Для кальция в документе указан ориентир 800–1200 мг/сутки, а статус витамина D рекомендуется контролировать у спортсменов группы риска. И это особенно важно для молодых спортсменов, когда формируется пик костной массы.

11. Желудок — это тоже тренируемая система

Вздутие, диарея, спазмы и тошнота — обычная проблема длительных велосипедных нагрузок. Причины комплексные:

перераспределение кровотока;
обезвоживание;
интенсивность;
питание;
положение тела;
тревожность;
сон;
некоторые добавки и лекарства.

Но интересный момент:

ЖКТ адаптируется.

Постепенное увеличение количества CHO во время тренировок способно улучшить переносимость и всасывание. Поэтому питание на гонке должно тестироваться на тренировках. Не существует смысла впервые проверять 90–100 г/ч на Ultra-distance race.

12. Low-FODMAP — инструмент, а не образ жизни

Для чувствительных спортсменов кратковременное применение low-FODMAP перед соревнованием может уменьшить GI-симптомы. Но хроническое ограничение FODMAP авторы не рекомендуют из-за потенциальных негативных последствий для микробиоты и общего качества рациона. То есть опять:

периодизация вместо догмы.

13. Восстановление после тяжёлой гонки: цифры

Если впереди следующая гонка или тяжёлая тренировка, восстановление становится отдельной задачей. Ориентиры:

CHO: 1–1,2 г/кг/ч

protein: 0,3–0,4+ г/кг

и при существенном обезвоживании может потребоваться примерно 125–150% от потерянного объёма жидкостив течение следующих 4–6 часов. При этом важен натрий, поскольку он помогает удерживать введённую жидкость и восстанавливать плазменный объём. Это особенно актуально в:

stage races;
многодневных gravel;
MTB stage races;
двух тренировках в день;
тренировочных сборах.

Если следующая нагрузка через 24 часа — требования одни. Если через 3 часа — совершенно другие.

14. Профессиональная команда — это не просто «у нас есть диетолог»

Мне очень понравилась часть про culinary nutrition. В топ-командах питание превращается в целую инфраструктуру:

nutritionist + chef + soigneurs/support staff.

Диетолог рассчитывает стратегию. Шеф превращает её в нормальную еду. Soigneur обеспечивает логистику. И всё это должно быть связано с тренировочным и гоночным планом спортсмена. На тяжёлый тренировочный день:

много CHO + легко перевариваемая пища + низкая клетчатка + небольшой объём пищи.

На восстановительный день:

меньше энергетической и углеводной плотности + белок + микронутриенты + клетчатка.

Это уже практически та же логика, что и periodization training. Только для еды.

15. Жара, холод и высота меняют требования

В жару возрастает потребность в жидкости и электролитах. Ледяная суспензия/ice slurry может использоваться как дополнительная стратегия охлаждения перед или во время нагрузки. В холоде энергетические затраты могут возрастать — авторы приводят ориентир около 10% в определённых условиях. При высоте увеличивается использование углеводов и могут возрастать потери жидкости. Кроме того, для адаптации кроветворения критически важен статус железа.

Поэтому:

одна и та же тренировка ≠ одинаковая нутриционная потребность.

20 °C, 35 °C и 2500 м — физиологически это три разные тренировки.

16. А теперь немного разрушения хайпа: CGM не является волшебным датчиком топлива

Это один из наиболее интересных разделов. CGM активно продаются спортсменам как способ “видеть уровень сахара и понимать, когда и сколько есть”. Но UCI прямо указывает на серьёзные ограничения.

CGM измеряет интерстициальную, а не непосредственно кровь. Есть задержка примерно 10–15 минут. Точность может ухудшаться при высокой интенсивности и после приёма пищи. Результаты также могут зависеть от места установки сенсора. Поэтому использовать CGM как:

“мой glucose 5.1 → значит сейчас мне не нужны углеводы”

— научно крайне сомнительная интерпретация.

При этом технология потенциально интересна для других задач, например мониторинга overreaching/overtraining и LEA, но и здесь необходимы дополнительные исследования.

И ещё интересная деталь: UCI запрещает использование подобных метаболических wearable-сенсоров во время соревнований, кроме спортсменов с type 1 diabetes.

17. Чем больше данных — тем не обязательно лучше

Это вообще хороший принцип для современного спорта. Power meter — полезный инструмент.

А вот:

sweat sensors;
wearable lactate;
continuous glucose monitoring;
wearable core temperature;
различные body-composition technologies

не автоматически становятся полезными только потому, что способны выдавать красивый график.

Нужны три вещи:

1. Валидность измерения.

2. Надёжность.

3. Возможность принять на основании этих данных конкретное решение.

Если технология не даёт actionable information, она превращается просто в ещё один источник шума.

Это, кстати, касается не только питания.

18. Добавки: список короткий

После огромного рынка спортивных добавок ожидаешь увидеть длинный список. Но UCI делает его достаточно коротким. Из performance supplements с относительно сильной доказательной базой выделены:

caffeine
creatine
sodium bicarbonate / citrate
β-alanine
dietary nitrate / beetroot juice
glycerol

А exogenous ketones пока не получили достаточной поддержки для рутинной рекомендации в велоспорте. И даже эти добавки не являются универсальными. Например, кофеин может иметь смысл в одной ситуации и быть плохой идеей в другой — особенно если старт поздний и сон после гонки критически важен. Бикарбонат может иметь физиологическое обоснование, но GI-переносимость способна стать ограничением. Креатин — интересен для определённых задач, но не является обязательной добавкой для каждого endurance cyclist.

То есть вопрос должен звучать не:

“Какие добавки мне принимать?”

а:

“Есть ли у меня конкретный performance gap, который эта добавка способна закрыть?”

19. И, наконец, главный антидопинговый момент

Даже легальная добавка может создать проблему из-за загрязнения или неправильной маркировки. Авторы рекомендуют ограничивать использование добавок доказательными продуктами и по возможности выбирать продукты, прошедшие независимое batch testing. Даже такие программы снижают, но не устраняют полностью риск загрязнения. Для профессионала это очевидно. Для любителя, который иногда участвует в соревнованиях с допинг-контролем, тоже.

20. Женщины: никаких магических «диет по фазам цикла»

Отдельно понравилось, насколько аккуратно авторы подходят к женской физиологии. Менструальный цикл действительно может быть важен. Но текущие данные не поддерживают универсальную рекомендацию менять питание или тренировку только на основании фазы цикла. Гораздо разумнее отслеживать индивидуальные симптомы и реакцию конкретной спортсменки. Авторы особенно выделяют такие факторы, как судороги, GI-симптомы и усталость. И при этом нарушения менструального цикла на фоне интенсивных тренировок или ограничения калорийности могут быть сигналом потенциальной low energy availability и требуют оценки всей ситуации. То есть:

индивидуальная физиология — да.

универсальный календарь “день 17 → ешь X и тренируй Y” — нет.

21. Молодые и masters-спортсмены — это тоже не просто «взрослые велосипедисты»

У юниоров проблема особенно серьёзная, потому что подростковый возраст — критический период формирования костной ткани. Недостаток энергии и нутриентов в этот период потенциально имеет долгосрочные последствия. У masters-спортсменов на первый план постепенно выходят:

сохранение мышечной массы;
достаточный белок;
здоровье костей;
кальций;
витамин D;
достаточная энергия.

Плюс с возрастом могут изменяться механизмы регуляции жидкости и ощущение жажды, что становится особенно важным в жару.

И последнее

Мне кажется, эта публикация особенно ценна тем, что она демонстрирует, насколько сильно изменилось понимание спортивного питания. Раньше питание часто рассматривали как:

“что съесть до → что съесть во время → что съесть после”.

Сейчас это гораздо более сложная система:

нагрузка → энергетические требования → доступность субстратов → качество тренировки → адаптация → восстановление → состав тела → здоровье → следующая нагрузка.

И всё это ещё нужно вписать в реальную жизнь спортсмена: работу, путешествия, сон, доступность еды, ЖКТ, климат, высоту, командную тактику и индивидуальные предпочтения.

Именно поэтому в самом position statement авторы подчёркивают необходимость bespoke approach — индивидуальной стратегии, зависящей от характеристик спортсмена, его целей и конкретных требований соревнования.

А это, пожалуй, и есть главный вывод:

универсальной “идеальной диеты велосипедиста” не существует.

Есть конкретный спортсмен.

Конкретная физиология.

Конкретная тренировка.

Конкретная гонка.

И под них уже нужно строить питание.

А действительно ли нам нужны 80% лёгких тренировок? Что новое исследование говорит о поляризованной модели

2026-09-05T19:39:44.445Z

Поляризованная модель тренировок — одна из самых популярных концепций в выносливых видах спорта. Но что, если значительная часть её эффекта на самом деле приходится не на 80% умеренной работы, а на те самые 20% интенсивных тренировок?

Новое рандомизированное исследование, опубликованное в European Journal of Applied Physiology в 2026 году, напрямую попыталось ответить на этот вопрос. И результаты получились весьма интересными — хотя интерпретировать их нужно осторожно.

Сначала немного теории

В классической поляризованной модели распределения тренировочной интенсивности (Polarized Training, POL) большая часть объёма выполняется на низкой/умеренной интенсивности, а меньшая часть — на высокой. В этой работе авторы использовали трёхзональную модель:

Moderate (MOD) — ниже LT1;
Heavy — между LT1 и критической мощностью;
Severe — выше Critical Power, то есть зона высокой интенсивности.

Упрощённо поляризованную модель можно представить как:

≈80% объёма — MOD + ≈20% — Severe/HIIT.

Именно эта схема часто ассоциируется с тренировками элитных велосипедистов, бегунов, лыжников и триатлетов. Но здесь возникает принципиальный вопрос:

Если убрать большую часть умеренной работы, но оставить то же количество высокоинтенсивной работы — потеряем ли мы преимущества поляризованной модели?

До сих пор исследования не давали на этот вопрос однозначного ответа.

Причина простая: во многих предыдущих исследованиях группы отличались не только количеством лёгкой работы, но и количеством интенсивной. Поэтому было трудно понять, какая именно часть программы давала эффект.

Новое исследование попыталось устранить эту проблему.

Как было устроено исследование?

В исследование вошли 19 велосипедистов и триатлетов, 17 мужчин.

Это были не новички: участники соответствовали уровню McKay Tier 2+, то есть регулярно тренировались и соревновались на локальном/региональном уровне. Участников случайным образом разделили на две группы.

Группа HIIT

Выполняла только высокоинтенсивную работу:

3 тренировки в неделю × 6 недель.

Каждая тренировка включала:

5 × 4 минуты при 85% WRpeak

с 3 минутами восстановления между интервалами.

Таким образом, примерно 20 минут каждой тренировки приходилось непосредственно на интенсивную работу.

Группа POL

Выполняла точно такой же HIIT-протокол.

Но дополнительно получала:

240 минут MOD-тренировки каждую неделю.

Интенсивность этой работы составляла 80–90% от мощности LT1.

В результате получалась приблизительно классическая структура:

240 мин MOD + 60 мин HIIT в неделю.

То есть около 80% тренировочного времени — умеренная работа, около 20% — HIIT.

И вот это принципиально важно. Исследователи не сравнивали просто «поляризованную тренировку» с какой-то другой программой.

Они спросили значительно более конкретный вопрос:

Что произойдёт, если оставить одинаковое количество HIIT, но добавить к нему ещё четыре часа умеренной работы в неделю?

И вот главный результат

Через шесть недель обе группы стали значительно быстрее. Время выполнения контрольного time trial сократилось примерно на:

8,5 ± 1,2%

Это довольно существенное улучшение. Но самое интересное произошло при сравнении групп.

Несмотря на то что POL-группа выполнила примерно на 23 часа больше тренировок за шесть недель, статистически значимого преимущества перед HIIT-группой не обнаружили. Не было значимого различия между группами по:

времени time trial;
пиковой мощности;
LT1;
LT2.

Иными словами:

добавление примерно 23 часов MOD-тренировок не дало дополнительного прироста производительности за шесть недель.

Но это не означает, что Zone 2 бесполезна

И вот здесь особенно важно не сделать неправильный вывод. Заголовок вроде:

«Zone 2 не работает — делайте только интервалы»

будет научно некорректным.

Исследование не показало, что умеренная аэробная работа бесполезна.

Оно показало значительно более узкое утверждение:

У умеренно тренированных велосипедистов добавление 240 минут MOD в неделю к программе из трёх HIIT-тренировок в течение шести недель не привело к дополнительному статистически значимому улучшению результатов.

Это совершенно другое утверждение.

Почему HIIT оказался настолько эффективным?

Возможно, самый интересный вывод статьи заключается именно здесь. Обе группы выполняли одинаковый объём Severe-intensity training. И именно обе группы существенно улучшили результат. При этом улучшились и физиологические показатели:

LT1;
LT2;
WRpeak.

Причём изменения происходили независимо от того, получал ли спортсмен дополнительные четыре часа MOD-тренировок. Авторы поэтому предполагают, что в данной популяции значительная часть адаптаций, наблюдаемых при поляризованном подходе, может быть обусловлена именно Severe-intensity компонентом, а не обязательным наличием большого объёма MOD.

Но есть очень важная деталь

POL-группа действительно показала численно несколько большее улучшение time trial.

Авторы указывают приблизительно:

POL: ~10%

против

HIIT: ~7%.

Однако разница не достигла статистической значимости.

Размер эффекта был небольшим, а исследование оказалось недостаточно мощным для того, чтобы уверенно исключить небольшой дополнительный эффект MOD. По расчётам авторов, для обнаружения наблюдаемой разницы с мощностью 80% потребовалось бы около 114 спортсменов в каждой группе.

А после удаления одного статистического выброса эффект становился ещё меньше. Поэтому правильная формулировка:

«Мы не обнаружили дополнительного эффекта MOD»

а не:

«MOD не даёт никакого дополнительного эффекта».

Это принципиальная разница.

А что происходило с LT1 и LT2?

Обе группы улучшили свои показатели.

LT1 вырос, LT2 вырос, WRpeak вырос.

Но опять же:

разницы между HIIT и POL не было.

То есть дополнительные четыре часа MOD не привели к дополнительному статистически значимому улучшению этих физиологических маркеров.

Это особенно интересно для тренеров, потому что LT1 часто рассматривается как одна из главных причин включения большого количества низко-/умеренно-интенсивной работы.

Исследование не подтверждает, что добавление большого количества MOD поверх эффективной HIIT-программы автоматически приводит к большему росту LT1.

А что с психологией?

Исследователи посмотрели не только на физиологию. Они оценивали:

мотивацию;
субъективную способность выполнить следующую HIIT-сессию;
self-efficacy;
текущее эмоциональное состояние.

Здесь тоже не было убедительных различий между группами.

Некоторые небольшие различия во времени наблюдались: в POL-группе субъективная способность выполнять тренировку несколько увеличивалась, а позитивное эмоциональное состояние в HIIT-группе немного снижалось.

Но авторы подчёркивают: эффекты были очень маленькими и объясняли лишь небольшую долю вариабельности.

Поэтому делать из этого вывод, что четыре часа Zone 2 в неделю «психологически защищают» спортсмена от HIIT, пока нельзя.

Тогда почему элитные спортсмены так много тренируются легко?

Вот здесь начинается самое интересное.

Потому что это исследование не изучало элитных спортсменов.

Средняя пиковая мощность участников была около 4 W/kg.

Кроме того, 13 из участников тренировались менее шести часов в неделю до начала эксперимента.

То есть это достаточно специфическая популяция: умеренно тренированные спортсмены, а не профессиональные велосипедисты WorldTour или олимпийские чемпионы.

Именно поэтому переносить результаты непосредственно на элитный спорт нельзя.

И ещё одна проблема: всего шесть недель

Это, пожалуй, главное ограничение исследования.

Эксперимент продолжался только 6 недель.

Для ответа на вопрос о долгосрочной структуре тренировок этого мало. Возможно, дополнительные 4 часа MOD:

не дают заметного преимущества за 6 недель;
но становятся важными через 3–6 месяцев;
позволяют переносить больший общий объём;
улучшают аэробную базу;
помогают создавать нагрузочный объём без постоянного использования высокой интенсивности.

Авторы сами подчёркивают, что более длительное исследование и/или больший общий объём тренировок могли бы дать другой результат. И это очень важное замечание.

Ещё одна вещь, которую легко пропустить

HIIT в этом исследовании выполнялся три раза в неделю. Это довольно большая доза интенсивности.

То есть мы фактически сравниваем:

Вариант 1

3 × HIIT в неделю

против

Варианта 2

3 × HIIT + 4 часа MOD в неделю.

Это совсем не то же самое, что сравнить:

2 качественные интенсивные тренировки + большой аэробный объём

обычной поляризованной программой.

Поэтому нельзя использовать это исследование как аргумент в пользу того, что спортсмену вообще не нужны длительные лёгкие тренировки.

Что я считаю самым интересным в этой работе

На мой взгляд, главный вывод находится немного глубже, чем просто спор «Zone 2 vs HIIT».

Исследование показывает, насколько опасно механически переносить процентное распределение тренировочных зон на конкретного спортсмена. Мы часто говорим:

«Нужно 80% легко и 20% интенсивно».

Но гораздо более правильный вопрос:

Что именно даёт спортсмену каждая часть тренировочного объёма?

Если спортсмен выполняет уже достаточное количество качественной высокоинтенсивной работы, добавление ещё четырёх часов MOD может не дать заметного дополнительного эффекта — по крайней мере в течение нескольких недель.

А это особенно важно для спортсменов с ограниченным временем.

Если у любителя есть, например, 6–8 часов в неделю, нельзя автоматически предполагать, что оптимальная программа должна выглядеть как уменьшенная копия профессионального спортсмена.

У профессионала 20% интенсивности от 20–25 часов — это огромный объём лёгкой работы.

У человека, который тренируется 7 часов в неделю, 80/20 означает всего около 5,5 часов лёгкой работы и примерно 1,5 часа интенсивной.

И эти две ситуации физиологически и организационно совершенно разные.

Что это означает для любителей?

Я бы не советовал любителю после этой статьи переходить на три HIIT-тренировки в неделю.

Это было бы неправильным практическим выводом.

Для человека с ограниченным тренировочным временем гораздо интереснее другое:

Если времени мало

Нужно очень внимательно выбирать «дорогие» минуты тренировки.

Одна-две качественные интенсивные тренировки могут дать очень сильный стимул.

А оставшееся время можно использовать для аэробного объёма в зависимости от целей, восстановления и доступного времени.

Но если человек тренируется всего 5–7 часов в неделю, четыре часа дополнительной умеренной работы поверх уже трёх HIIT-сессий — очевидно, не единственный способ улучшить результат.

А для профессионалов?

Здесь я был бы значительно осторожнее.

Эту работу нельзя использовать как аргумент против большого аэробного объёма у элитных спортсменов.

У профессионала MOD выполняет не только функцию непосредственного стимула адаптации.

Большой объём низкоинтенсивной работы позволяет:

накапливать огромное количество тренировочного времени;
увеличивать общий энергетический и аэробный stimulus;
тренировать метаболическую устойчивость;
создавать специфическую durability;
готовиться к длительным соревнованиям;
распределять нагрузку таким образом, чтобы не делать весь тренировочный объём высокоинтенсивным.

Кроме того, профессиональный спортсмен способен выполнять гораздо больший абсолютный объём MOD, чем участники этого исследования.

Поэтому «в исследовании 4 дополнительных часа не помогли» ≠ «профессионалу 4 часа лёгкой работы не нужны».

И ещё один важный вывод для тренеров

Мне кажется, эта работа хорошо показывает, почему нельзя программировать тренировку только через проценты времени в зонах.

80/20 — это не магическое число.

Поляризация — это не религия.

HIIT — тоже не магия.

Тренировочная адаптация зависит от:

интенсивности × объёма × частоты × восстановления × тренировочного статуса × специфики соревнований.

У одного спортсмена увеличение объёма MOD может быть именно тем, чего ему не хватает.

У другого — дополнительный объём может только увеличивать fatigue без заметной прибавки performance.

И особенно важно смотреть не только на сколько спортсмен тренировался, но и на:

что именно он способен качественно выполнить;
как меняется HR/power relationship;
как изменяется LT1/LT2;
как меняется durability;
насколько хорошо он восстанавливается;
как переносит интенсивность;
и что происходит с performance после накопления нагрузки.

Моё практическое мнение

Я бы не стал после этой статьи «отменять Zone 2».

Для любителя с ограниченным временем эта работа является хорошим аргументом в пользу более индивидуального подхода: иногда лучше иметь несколько действительно качественных тренировочных стимулов, чем пытаться любой ценой набрать большое количество «правильных» часов в зоне 2.

Для сильного любителя или продвинутого спортсмена я бы использовал MOD как инструмент управления общим объёмом и восстановления, а не как обязательный процент ради самого процента.

А для профессионала я бы вообще не делал выводов против большого объёма низкоинтенсивной работы. Его значение может проявляться не за шесть недель и не только через изменение LT1 или результата короткого лабораторного time trial.

Самое важное здесь другое:

Не спрашивайте: «Сколько процентов тренировок я должен делать в каждой зоне?»Спрашивайте: «Какой тренировочный стимул сейчас ограничивает мой performance — и какой объём этого стимула я могу эффективно восстановить?»

Именно этот вопрос, на мой взгляд, гораздо ближе к настоящей индивидуализации тренировочного процесса.

Что происходит перед срывом тренировочного режима

2026-08-31T21:13:43.614Z

Мы привыкли искать признаки проблем у спортсмена в отдельных показателях: падает HRV, растёт утренний пульс, ухудшается сон, снижается мощность, растёт RPE. Но есть ещё один интересный подход: смотреть не только на уровень показателя, но и на то, насколько нестабильным становится поведение спортсмена во времени.

Именно эту идею исследовали авторы недавней работы в npj Exercise Medicine and Health: могут ли изменения в структуре ежедневной физической активности заранее сигнализировать о том, что человек скоро резко снизит свою активность?

Что изучали?

Авторы проанализировали данные 21 425 человек — всего более 5,47 млн человеко-дней наблюдений. Ежедневное количество шагов регистрировалось через смартфоны и wearable-устройства. Средняя продолжительность временного ряда у участника составляла 256 дней.

Исследователей интересовал не столько сам уровень активности, сколько его динамика.

Например:

8 000 → 8 300 → 7 900 → 8 200 → 8 100 шагов

Это относительно стабильное поведение.

А вот:

8 000 → 13 000 → 5 000 → 11 500 → 6 000

— уже совсем другая система.

Среднее количество шагов может оказаться похожим, но второму человеку явно сложнее поддерживать стабильный паттерн поведения. И именно такие колебания оказались важными.

Dynamic complexity: не просто вариабельность

Авторы использовали показатель dynamic complexity (DC) — «динамическую сложность». Это не обычная дисперсия или стандартное отклонение. DC учитывает одновременно:

насколько сильно меняется показатель;
насколько часто происходят эти изменения;
насколько широко временной ряд «исследует» доступный диапазон значений.

Проще говоря, DC пытается ответить на вопрос:

Насколько нестабильной становится система?

Для расчёта использовалось 7-дневное скользящее окно. То есть показатель постоянно пересчитывался на основании последних семи дней. И вот здесь начинается самое интересное.

Перед падением активности система становится нестабильной

Основным событием считалось внезапное снижение количества шагов минимум на 30% относительно индивидуальной медианы, которое продолжалось как минимум 7 дней.

Когда DC повышался, вероятность такого последующего снижения активности возрастала. Для основной модели:

OR = 1,87.

То есть увеличение DC на одну стандартную девиацию было связано примерно с 87% более высокими odds последующего резкого снижения активности.

Причём результат оказался устойчивым при различных определениях «резкого снижения»:

20–40% изменения;
продолжительность 7, 14 или 28 дней.

Для более крупных и коротких изменений связь была даже сильнее: OR доходил до 1,93. А если DC превышал две стандартные девиации, авторы оценили OR примерно в 3,46. При этом такие высокие значения встречались не каждый день: DC превышал +1 SD примерно в 14% дней и +2 SD примерно в 5% дней.

Это уже очень интересная концепция:

система может начать «шататься» ещё до того, как произойдёт очевидная проблема.

Представьте это на примере спортсмена

Допустим, спортсмен обычно тренируется довольно стабильно:

10 ч → 11 ч → 10,5 ч → 11,5 ч → 10 ч

А затем начинается:

11 ч → 7 ч → 12 ч → 5 ч → 10 ч → 6 ч → 4 ч

Формально средняя недельная нагрузка может пока не выглядеть катастрофически. Но структура поведения уже изменилась. Спортсмен то выполняет план, то пропускает тренировку, то пытается «компенсировать» пропуск, потом снова не тренируется.

Среднее значение ещё может выглядеть нормально.Но стабильность системы уже нарушена.

Именно такие изменения поведения и пытается уловить концепция early-warning signals.

Что может происходить на самом деле?

Авторы предлагают интересную интерпретацию через теорию сложных систем. У человека существует относительно стабильный поведенческий паттерн — условно говоря, «аттрактор».

Например:

работа → тренировка → восстановление → тренировка → работа → тренировка.

Пока система стабильна, небольшое внешнее воздействие не меняет поведение надолго. Но затем появляется стресс, усталость, работа, семейные обстоятельства, болезнь, плохой сон и т. д. Система становится менее устойчивой. Человек ещё пытается придерживаться привычного режима, поэтому возникают колебания:

сегодня получилось → завтра не получилось → потом попытка компенсировать → снова пропуск.

Если давление продолжается, система может перейти в новое устойчивое состояние — например, с существенно меньшим количеством физической активности. Это важный момент.

Нестабильность может быть не проблемой сама по себе. Она может быть предвестником изменения состояния системы.

И здесь появляется связь со спортом

Исследование непосредственно изучало ходьбу у обычных взрослых, а не тренировочный процесс спортсменов.

Поэтому было бы неправильно написать:

«Повышение dynamic complexity предсказывает перетренированность».

Нет. Это исследование этого не показывает. Но оно демонстрирует гораздо более общую и потенциально полезную идею:

иногда полезнее мониторить не только абсолютный уровень нагрузки, но и стабильность поведения во времени.

Для тренера это может быть особенно интересно. Например, спортсмен обычно выполняет 90–100% запланированных тренировок.

А затем появляется:

одна пропущенная тренировка;
неожиданная перестановка;
следующая тренировка выполняется полностью;
потом снова пропуск;
затем попытка компенсировать;
растёт разброс RPE;
меняется продолжительность тренировок;
выходные становятся то очень активными, то практически пустыми.

Отдельно каждый из этих сигналов может выглядеть незначительным.

Но вместе они могут говорить о снижении устойчивости тренировочного поведения.

И это уже совершенно другой тип мониторинга.

Самое интересное: падение и рост активности — не одно и то же

Авторы отдельно изучали внезапные увеличения активности. И здесь результаты оказались гораздо менее убедительными.

Для потери активности связь с DC была стабильной и достаточно сильной.

Для увеличения активности эффект оказался небольшим и неоднородным: при изменениях продолжительностью 7 дней OR составлял примерно 1,06–1,10, а при 14–28 днях становился около 0,89–0,92. Авторы прямо отмечают, что эти результаты не дают достаточных оснований считать DC практически значимым предиктором внезапного роста активности.

То есть система, похоже, не симметрична. Предсказать ухудшение стабильности оказалось проще, чем предсказать улучшение.

Ещё одна интересная деталь

Резкие изменения поведения оказались довольно цикличными.

Около 76% внезапных повышений активности впоследствии сопровождались снижением, а около 79% снижений — последующим повышением.

Кроме того, медианная продолжительность резкого роста активности составляла 20 дней, а снижения — 33 дня.

Это хорошо знакомо многим тренерам.

Человек решил «взяться за себя»:

мотивация ↑ → активность ↑ → несколько недель всё отлично → усталость/жизнь → активность ↓.

Проблема может быть не в отсутствии способности тренироваться. Проблема может заключаться в том, что новая модель поведения не стала устойчивой.

Что это означает для тренера?

На мой взгляд, здесь есть несколько важных практических идей.

1. Не смотрите только на средние значения

Средняя недельная нагрузка может скрывать огромную нестабильность. Две недели по 10 часов:

10 → 10 → 10 → 10 → 10

16 → 6 → 14 → 5 → 9

имеют совершенно разную структуру, несмотря на потенциально похожий total load.

2. Следите за изменением поведения относительно самого спортсмена

В исследовании DC стандартизировалась внутри каждого человека.

Это принципиально важно. Нам не обязательно знать, насколько «нестабилен» спортсмен по сравнению с другими спортсменами.

Гораздо интереснее:

стал ли этот спортсмен сегодня более нестабилен относительно собственного нормального состояния?

Это очень хорошо соответствует идее персонализированного мониторинга.

3. Нестабильность — повод задать вопрос, а не автоматически снизить нагрузку

Высокая вариабельность не означает:

«спортсмен перетренирован».

Она может быть связана со стрессом, усталостью, работой, мотивацией, погодой, семейными обстоятельствами и множеством других факторов. Даже авторы подчёркивают, что DC показывает повышенный риск изменения, но не объясняет причин этого изменения. Поэтому алгоритм должен быть примерно таким:

сигнал → вопрос → контекст → решение.

А не:

сигнал → автоматически отменяем тренировку.

А можно ли использовать это в TrainingPeaks, Garmin или других системах?

Потенциально — да, и именно здесь эта работа становится особенно интересной для спортивной науки. Авторы прямо указывают, что следующий шаг — объединять DC с другими early-warning signals, например:

variance;
autocorrelation;
психологическими показателями;
стрессом;
мотивацией;
внешними условиями.

И затем использовать ML или другие computational models для персонализированной оценки риска. Для endurance sports можно представить гораздо более богатую систему. Например, вместо одного показателя:

HRV ↓

можно анализировать изменение структуры сразу нескольких временных рядов:

HRV + RHR + sleep + RPE + training load + power + duration + missed sessions + daily activity.

И искать не просто:

«какой сегодня показатель?»

а:

«становится ли вся система спортсмена менее стабильной?»

Это уже очень близко к тому, как сегодня развивается концепция athlete monitoring + machine learning.

Но есть важное ограничение

Не стоит переоценивать результаты.

Это исследование было проведено не на спортсменах, а на взрослых из общей популяции, участвовавших в цифровой программе повышения физической активности.

Кроме того, модель демонстрирует ассоциацию на уровне популяции, но не доказано, что DC уже сейчас позволяет надёжно предсказывать индивидуальный риск конкретного человека в реальном времени. Сами авторы подчёркивают необходимость prospective individualized prediction и дальнейшей валидации.
Есть и другие ограничения: отсутствие точных данных о времени ношения устройств, возможная информативность пропущенных данных и то, что алгоритм классификации мог иногда принимать постепенное изменение за резкое.

Поэтому это пока не готовый диагностический инструмент.

Это интересная концепция и направление для дальнейших исследований.

Главная мысль

Мы привыкли думать о мониторинге спортсмена примерно так:

«Что происходит с его показателями?»

Но следующий уровень вопроса может звучать иначе:

«Насколько стабильна система спортсмена?»

Иногда ещё до явного ухудшения performance появляются изменения в структуре поведения:

больше колебаний → меньше устойчивости → больше непредсказуемости → возможный переход в новое состояние.

Именно поэтому early-warning signals могут оказаться интереснее очередного поиска «идеального» single metric. Пока это доказано для ежедневной ходьбы у большой выборки взрослых.

Но сама идея — искать изменение динамики системы до изменения её состояния — потенциально очень интересна и для спортивного мониторинга.

Возможно, в будущем хороший мониторинг спортсмена будет спрашивать не только:

«Сколько он сегодня тренировался?»

но и:

«Насколько предсказуемо он продолжает быть тем спортсменом, которым был последние несколько месяцев?»

И это, на мой взгляд, гораздо более интересный вопрос.

Интенсивность тренировки меняет сигналы, которые получают наши органы

2026-08-19T12:11:50.224Z

Мы привыкли оценивать тренировку довольно просто.

Сколько километров проехал?
Сколько ватт держал?
Какой был пульс?
Сколько килоджоулей потратил?
Насколько вырос VO₂max?

Но внутри организма во время тренировки происходит гораздо больше.

Работающая мышца, жировая ткань, печень, иммунная система и другие органы постоянно обмениваются сигналами. В кровь поступают белки, метаболиты, липиды и другие молекулы, которые могут воздействовать на удалённые ткани.

И, судя по новому исследованию, интенсивность нагрузки существенно определяет, какие именно сигналы появляются в крови.

Авторы работы, опубликованной в Cell Reports Medicine, сравнили две принципиально разные стратегии: спринтерскую интервальную работу высокой интенсивности (SIE) и продолжительную работу умеренной интенсивности (MIE).

И результаты довольно любопытны.

Тренировка — это не только работа мышц

Во время физической нагрузки мышцы не просто сокращаются.

Они становятся своеобразным эндокринным органом.

В кровь поступают так называемые экзеркины (exerkines) — белки и другие молекулы, концентрация которых изменяется в ответ на физическую нагрузку. Они могут участвовать в регуляции метаболизма, работы жировой ткани, чувствительности к инсулину, воспалительных процессов и других физиологических адаптаций.

При этом важен не только факт того, что человек тренируется.

Имеет значение, как именно он тренируется.

Исследователи обнаружили, что высокая и умеренная интенсивность вызывают заметно различающиеся изменения плазменного протеома и метаболома — то есть набора белков и метаболитов, циркулирующих в крови. Это позволяет посмотреть на тренировку с совершенно другой стороны.

Не только:

«Какой стимул получил спортсмен?»

но и:

«Какие системные сигналы этот стимул запустил?»

Что именно сравнивали?

В первой части исследования участвовали молодые здоровые мужчины. Высокоинтенсивная тренировка состояла из 6 × 30 секунд all-out на велосипеде с четырьмя минутами восстановления между отрезками. То есть суммарно — всего 3 минуты спринтерской работы.

Вторая группа выполняла 90 минут непрерывной работы примерно на уровне 90–100% первого лактатного порога. После этого кровь брали в покое, сразу после тренировки и через три часа. Это принципиально разные тренировочные стимулы:

SIE

очень высокая интенсивность;
короткая продолжительность;
огромная метаболическая нагрузка за короткое время.

MIE

умеренная интенсивность;
длительная непрерывная работа;
значительно больший объём.

И вот здесь начинается самое интересное.

После спринтов кровь буквально «перестраивалась»

Исследователи измерили 2 884 белка в плазме. Сразу после спринтерской тренировки изменения наблюдались примерно у 714 белков — почти у четверти всего измеренного протеома.

Причём более 98% этих белков увеличивали свою концентрацию относительно исходного уровня. Через три часа количество существенно изменённых белков резко уменьшалось — примерно в 20 раз.

Для сравнения: после умеренной 90-минутной тренировки непосредственно после нагрузки статистически значимо изменились только 7 белков. Через три часа их было 19. Это очень важное наблюдение.

Умеренная и высокоинтенсивная тренировка не просто дают разную «дозу» одного и того же сигнала.

По крайней мере в условиях этого эксперимента они создают разные временные и качественные профили циркулирующих молекул.

А что происходило с метаболитами?

С метаболитами картина была похожей. После спринтерской работы сразу изменились 203 метаболита. Среди них — хорошо известные маркеры высокой метаболической нагрузки:

лактат;
пируват;
малат;
сукцинат;
инозин.

Также заметно увеличивался Lac-Phe (N-lactoyl-phenylalanine) — метаболит, который особенно активно образуется в ответ на интенсивную физическую нагрузку и рассматривается как один из потенциальных посредников метаболических эффектов тренировок. При умеренной тренировке изменения были гораздо более «отложенными».

Сразу после нагрузки изменился 31 метаболит, а через три часа — уже 183.

То есть можно условно сказать:

высокая интенсивность → быстрый метаболический сигнал

умеренная длительная работа → более выраженный отложенный ответ

Это не означает, что один вариант лучше другого. Это означает, что организм получает разные сообщения.

Почему это вообще интересно тренеру?

Потому что обычно мы описываем тренировочный стимул через:

интенсивность × продолжительность × объём.

И это абсолютно правильно. Но биологическая реакция организма может быть сложнее. Две тренировки могут иметь сопоставимую физиологическую «стоимость», но совершенно разные последствия на уровне клеточной сигнализации.

Например:

30 секунд all-out и 90 минут около LT1 — это не две версии одной тренировки.

Это два разных биологических события. Исследование показывает, что они по-разному изменяют плазменный протеом и метаболом.

И дело не только в мышцах

Авторы попытались выяснить, откуда появляются эти циркулирующие белки и на какие ткани они потенциально воздействуют. Для этого они сопоставили данные плазмы с генетическими и протеомными базами различных органов.

Особенно интересной оказалась скелетная мышца. В экспериментах с мышечной тканью и клеточными моделями высокая интенсивность стимулировала высвобождение большего количества белков, чем умеренная работа.

Однако здесь необходимо быть осторожными: авторы сами подчёркивают, что происхождение всех циркулирующих белков невозможно однозначно установить, а результаты клеточных моделей нельзя напрямую переносить на человека.

Тем не менее общая картина довольно убедительна:

интенсивность нагрузки влияет на то, какие сигналы появляются в организме и как разные ткани потенциально взаимодействуют друг с другом.

Особенно интересна жировая ткань

Исследователи сделали ещё один необычный эксперимент.

Они брали плазму после различных видов нагрузки и воздействовали ею на человеческие адипоциты — клетки жировой ткани.

Плазма после спринтерской работы вызывала гораздо более выраженные изменения экспрессии генов в этих клетках.

После воздействия такой плазмы изменялась экспрессия более 1 600 генов — 1 128 увеличивали активность и 549 снижали.

При умеренной тренировке таких изменений было значительно меньше. Это особенно интересно, потому что показывает возможный механизм:

мышца работает → меняется состав циркулирующих сигналов → кровь воздействует на другие ткани → эти ткани меняют свою работу.

То есть тренировка действительно может рассматриваться как форма межорганной коммуникации.

А теперь самое интересное — здоровье

Исследователи пошли ещё дальше.bОни использовали данные UK Biobank, включавшие 53 026 человек, чтобы проверить, связаны ли изменяющиеся после физических нагрузок белки с заболеваниями.

Среди 741 белка, реагировавшего на физическую нагрузку, обнаружили десятки тысяч статистических ассоциаций с заболеваниями.

После дальнейшей фильтрации исследователи выделили 143 белка, концентрация которых была связана с более низким риском заболеваний в различных категориях.

Особенно много таких ассоциаций относилось к заболеваниям кровеносной системы, эндокринным и метаболическим нарушениям.

Когда отдельно посмотрели на ожирение, метаболические заболевания и диабет 2 типа, получили 33 белка, ассоциированных с более низким риском этих состояний. И вот здесь результат оказался особенно интересным:

32 из 33 этих белков изменялись после спринтерской интервальной нагрузки.

После умеренной тренировки таких белков было только три.

Но это НЕ означает, что HIIT «лечит» диабет

Это место, где легко сделать неправильный вывод. Исследование не доказало, что несколько спринтерских тренировок снижают риск диабета или ожирения.

Исследователи обнаружили:

острая физическая нагрузка → изменение определённых белков → эти белки статистически связаны с риском заболеваний в большой популяции.

Это совсем не то же самое, что:

HIIT → меньше диабета.

Ассоциация не доказывает причинность. Более того, сами авторы подчёркивают ограничения исследования: когорты были небольшими и преимущественно состояли из мужчин, а точное происхождение и конечные ткани-мишени многих циркулирующих факторов установить не удалось.

Поэтому воспринимать эти данные нужно как механистическую гипотезу и важное направление исследований, а не как готовую тренировочную рекомендацию.

Есть ещё один важный нюанс

После восьми недель тренировок участники стали физически более подготовленными.

И у обеих тренировочных групп улучшились показатели максимальной аэробной мощности, результаты 4-км теста и другие показатели кардиореспираторной формы.

При этом характер многих молекулярных ответов сохранился:

после высокоинтенсивной работы — быстрый выраженный ответ;

после умеренной — более отложенный.

То есть эти различия не исчезли просто потому, что человек стал тренированным.

Что из этого должен вынести тренер?

Не то, что теперь нужно всем делать спринты. И уж точно не то, что 3 минуты all-out заменяют 90 минут аэробной работы.

Главный вывод гораздо интереснее.

Тренировочная интенсивность — это не просто ещё одна переменная в TrainingPeaks.

Она определяет характер физиологического сигнала, который получает организм. Высокоинтенсивная работа может вызвать мощный и быстрый системный ответ.

Длительная умеренная работа создаёт другой профиль — менее выраженный непосредственно после нагрузки, но с существенными изменениями во время восстановления. И оба этих ответа могут иметь значение для адаптации.

Поэтому вопрос «какая тренировка лучше?» поставлен неправильно

Для спортсмена правильнее спрашивать:

«Какой сигнал и какую адаптацию я сейчас хочу получить?»

Если задача — развитие VO₂max, переносимость высокой интенсивности и периферических ограничителей высокой мощности, нужны соответствующие интервалы.

Если задача — увеличение аэробного объёма, развитие митохондриальной функции, повышение устойчивости к длительной работе и улучшение durability, большую роль будет играть продолжительная работа умеренной интенсивности.

Если задача — здоровье, вероятно, ещё важнее сочетание различных стимулов.

Организму не нужен один идеальный тип нагрузки.

Ему нужна правильно дозированная комбинация стимулов.

И здесь появляется интересная идея для endurance sports

Мы часто говорим о тренировочной нагрузке как о сумме механической и метаболической работы.

Но, возможно, в будущем мониторинг тренировок будет учитывать ещё один уровень:

какие биологические сигналы создаёт конкретная тренировка.

Пока измерять их каждый день невозможно.

Но концептуально это очень интересная модель:

тренировочный стимул → метаболический ответ → циркулирующий секретом → межорганная коммуникация → адаптация.

И интенсивность, судя по этой работе, находится очень близко к началу этой цепочки.

Поэтому следующий раз, когда вы смотрите на тренировку и видите:

6 × 30 секунд

или

90 минут около LT1,

не стоит воспринимать это только как два разных значения TSS.

Это два совершенно разных физиологических сообщения, которые организм получает от физической нагрузки.

И, возможно, именно поэтому в хорошо построенной программе высокоинтенсивная работа и объёмная аэробная работа не конкурируют друг с другом — они решают разные задачи.

Источник: Olsen L. et al. “Exercise intensity modulates interorgan communication and is associated with cardiometabolic health outcomes in humans.” Cell Reports Medicine, 2026. DOI: 10.1016/j.xcrm.2026.102988.

TSS, TRIMP или sRPE: что на самом деле говорит нам тренировочная нагрузка?

2026-08-16T21:17:40.508Z

Если вы занимаетесь велоспортом (или триатлоном), то наверняка сталкивались с тремя показателями: TSS, TRIMP и sRPE.

Но важный вопрос не в том, какой показатель «лучше». Вопрос в другом: что именно каждый из них измеряет — и насколько мы вообще можем сравнивать их между собой?

Недавний методологический обзор в International Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism хорошо показывает, почему с тренировочной нагрузкой всё не так просто.

1. TSS — нагрузка через внешнюю работу

TSS рассчитывается на основе Normalized Power (NP) и FTP, (дада, в беге и плавании TSS притянуто за уши). В отличие от простой средней мощности, NP пытается учитывать вариабельность нагрузки: две тренировки по 200 Вт в среднем могут иметь совершенно разный физиологический эффект, если одна была равномерной, а другая — интервальной.

Поэтому TSS — это прежде всего попытка описать внешнюю тренировочную нагрузку через мощность.

Проблема: TSS зависит от корректности FTP и NP. А значит, ошибка в FTP автоматически влияет на оценку нагрузки.

2. Edwards’ TRIMP — нагрузка через ЧСС

Здесь используется уже внутренняя нагрузка.

Время, проведённое в пяти пульсовых зонах, умножается на соответствующие коэффициенты:

Z1 ×1
Z2 ×2
Z3 ×3
Z4 ×4
Z5 ×5

Например, 60-минутная тренировка с распределением 10/20/15/10/5 минут по зонам даст:

10×1 + 20×2 + 15×3 + 10×4 + 5×5 = 160 AU.

Но здесь есть принципиальный нюанс: сами коэффициенты зон в Edwards’ TRIMP не имеют прямого физиологического обоснования. Это удобная система количественной оценки, а не прямое измерение физиологического стресса.

Кроме того, ЧСС зависит от температуры, гидратации, психологического состояния и других факторов.

3. sRPE — самый простой показатель, который часто недооценивают

После тренировки спортсмен отвечает на простой вопрос:

«Насколько тяжёлой была вся тренировка?»

Оценка по шкале 0–10 умножается на продолжительность тренировки в минутах.

Например:

60 мин × RPE 5 = 300 AU.

Никакого power meter, пульсометра или лаборатории не требуется. И это делает sRPE чрезвычайно полезным инструментом.

Но вот самое интересное

Авторы не просто описали три метода. Они попытались посмотреть, насколько эти показатели действительно связаны друг с другом у конкретного спортсмена.

Для этого использовались данные одного соревнующегося велосипедиста: 47 лет, FTP 314 Вт, 23 недели наблюдения и 76 тренировочных сессий. стаж непрерывных тренировок 5 лет, минимум три сессии и 8 часов в неделю, участвует в региональных и национальных стартах. Мощность — шатунный измеритель (FSA Gossamer, SRM), пульс — нагрудный ремень Garmin, запись на Edge 510 с частотой 1 Гц, зеро-офсет перед каждой тренировкой. TSS считался в WKO+ , Edwards' TRIMP и sRPE — в Excel.

После учёта продолжительности тренировки получилась очень интересная картина:

sRPE ↔ TSS: r = 0,59

TRIMP ↔ TSS: r = 0,29

sRPE ↔ TRIMP: r = 0,22

То есть после устранения влияния продолжительности связь между показателями оказалась далеко не такой сильной, как можно было бы ожидать.

И это очень важный момент.

Почему продолжительность так важна?

Потому что практически все эти метрики растут просто вместе с длительностью тренировки.

60 минут тренировки → определённая нагрузка.

180 минут → почти наверняка большая нагрузка.

Поэтому если просто построить корреляцию TSS и sRPE, можно получить довольно высокую связь, которая частично объясняется банальным фактором:

«чем дольше ехал, тем больше получилось любого load score».

Авторы поэтому предлагают использовать partial correlation — статистически убрать влияние продолжительности и посмотреть, насколько показатели связаны независимо от времени тренировки.

И ещё одна важная мысль

Расхождение между метриками — это не обязательно проблема.

Наоборот. Если TSS показывает относительно высокую нагрузку, а sRPE или TRIMP неожиданно низкие — это может быть полезной информацией.

Потому что разные показатели отражают разные стороны тренировки:

Power → внешняя работа

HR → внутренняя физиологическая реакция

RPE → субъективное восприятие нагрузки

И если они расходятся, возможно, именно это расхождение нам и нужно анализировать.

А теперь самое интересное для спортивного питания

Training load можно использовать не только для оценки тренировочного стресса. Его можно связать с расходом углеводов и энергии.

В работе приводятся модели, в которых TSS и sRPE используются вместе с продолжительностью тренировки, VO₂max, VO₂ на VT2 и предыдущим дневным sRPE для оценки углеводного расхода и энергозатрат.

В исходных моделях корреляции между training load metrics и использованием углеводов/энергозатратами составляли r = 0,71–0,98, а средняя абсолютная ошибка была около 16–21 г углеводов и 53–82 ккалсоответственно.

Это уже гораздо интереснее, чем просто вопрос:

«Сколько TSS я сегодня набрал?»

Потому что потенциально можно перейти от абстрактного training load к вопросу:

«Сколько энергии и углеводов примерно требовала именно эта тренировка?»

И это хорошо ложится на принцип fuel for the work required — питание должно соответствовать конкретной тренировочной задаче.

Но здесь нужно быть осторожными

Это не универсальные формулы для всех спортсменов.

Исследование представляет собой методологический разбор на основе данных одного велосипедиста. Авторы специально подчёркивают, что полученные уравнения нельзя автоматически переносить на других спортсменов. Для создания обобщаемых моделей потребовались бы значительно большие выборки и более сложные mixed-effects модели.

Поэтому я бы не делал вывод:

«TSS точно показывает, сколько углеводов вы сожгли».

Правильнее сказать:

Тренировочная нагрузка может быть полезным маркером энергетической стоимости тренировки, но не является прямым измерением физиологического стресса или адаптации.

Именно так авторы и предлагают его воспринимать.

Что я бы вынес из этой работы для практики

Не искать одну идеальную метрику.

Лучше использовать несколько источников информации:

Power/TSS → что спортсмен сделал.

HR/TRIMP → как организм на это отреагировал.

sRPE → насколько тяжёлой эта работа ощущалась.

А затем смотреть на динамику и расхождения между ними, а не только на абсолютное значение одного score.

Именно в этом, на мой взгляд, заключается главный практический смысл мониторинга тренировочной нагрузки.

В том, чтобы понять, что произошло с конкретным спортсменом на конкретной тренировке — и что это означает для следующей тренировки, восстановления и питания.

Изменение диеты перед соревнованиями для снижения симптомов ЖКТ

2026-08-12T07:50:27.995Z

Если у вас во время длительной тренировки или гонки возникают вздутие, боли в животе, тошнота, позывы в туалет или диарея, вы наверняка уже слышали совет: «Попробуй low-FODMAP».

И действительно, новая публикация в Sports Medicine показывает, что снижение FODMAP может уменьшать выраженность желудочно-кишечных симптомов у спортсменов. Но самое интересное здесь другое: low-FODMAP не должна становиться постоянной диетой спортсмена.

Что вообще такое FODMAP?

FODMAP — это группа короткоцепочечных углеводов, которые не полностью перевариваются или всасываются в тонком кишечнике. Они поступают в толстую кишку, где быстро ферментируются микробиотой.

Термин FODMAP происходит от сокращения ферментируемые (англ. fermentable) олигосахариды (англ. oligosaccharides), дисахариды (англ. disaccharides), моносахариды (англ. monosaccharides) и (англ. and) полиолы (англ. polyols).

В результате увеличивается количество воды и газов в кишечнике, а также образуются короткоцепочечные жирные кислоты — например, ацетат, пропионат и бутират.

Для обычного человека это может быть совершенно нормально. Но во время длительной нагрузки ситуация меняется.

При интенсивной и продолжительной работе кровоток перераспределяется в пользу работающих мышц и терморегуляции. Кровоснабжение ЖКТ снижается, что может ухудшать его функцию и целостность. Особенно это актуально при длительной нагрузке и жаре.

И тогда то, что в обычной жизни переносится нормально, во время Ironman, марафона или ультры может превращаться в проблему.

Что показали исследования?

В большинстве рассмотренных исследований low-FODMAP уменьшала выраженность симптомов во время нагрузки: дискомфорт в животе, общую выраженность ЖКТ-симптомов, симптомы верхнего и нижнего отделов ЖКТ, а в некоторых исследованиях — также тошноту и головокружение.

Но есть важный нюанс:

low-FODMAP, судя по данным, скорее уменьшает тяжесть симптомов, чем полностью предотвращает их появление.

То есть проблема может остаться, но переноситься значительно легче.

И вот здесь начинается самое интересное.

Почему тогда просто не убрать FODMAP вообще?

Потому что FODMAP — это не «плохие углеводы».

Ферментируемые углеводы являются субстратом для кишечной микробиоты и способствуют образованию SCFA — короткоцепочечных жирных кислот, которые могут участвовать в поддержании кишечного эпителия.

Поэтому более высокая FODMAP-нагрузка потенциально может иметь защитный эффект для кишечника, несмотря на то, что у чувствительных спортсменов она одновременно способна усиливать газообразование, мальабсорбцию и симптомы.

Получается парадокс:

меньше FODMAP → меньше симптомов,но больше FODMAP → потенциально лучше поддержка кишечной среды.

Это не противоречие. Это вопрос контекста.

А что с результатом?

Вот здесь особенно важно не делать из исследования слишком громкий вывод.

На сегодняшний день нет убедительных доказательств, что low-FODMAP сама по себе улучшает спортивную производительность.

В одном контролируемом исследовании спортсмены после 48 часов high-carbohydrate low-FODMAP и high-carbohydrate high-FODMAP выполняли 2 часа бега, после чего — часовой performance test.

На high-FODMAP симптомы были выраженнее, но результат часового теста достоверно не отличался.

Поэтому правильная формулировка:

Low-FODMAP — не ergogenic aid.

Если спортсмен благодаря ней меньше страдает от ЖКТ-симптомов и поэтому лучше реализует уже имеющуюся физическую форму — это косвенный эффект.

Что это означает на практике?

Я бы разделил спортсменов на три группы.

1. Нет существенных проблем с ЖКТ

Не нужно профилактически переходить на low-FODMAP. Ешьте разнообразно и обеспечивайте достаточное количество энергии, углеводов и клетчатки.

2. Иногда возникает лёгкий дискомфорт

Не стоит сразу убирать половину рациона. Сначала нужно разобраться с другими факторами:

— количеством и концентрацией углеводов;
— объёмом пищи перед тренировкой;
— гидратацией;
— интенсивностью нагрузки;
— жарой;
— индивидуальной переносимостью продуктов;
— тренировкой ЖКТ.

3. Регулярные и выраженные симптомы, которые реально мешают тренировкам или соревнованиям

Вот здесь краткосрочная low-FODMAP стратегия может иметь смысл — особенно за 24–48 часов до ключевой тренировки или соревнования. Но авторы подчёркивают: это должна быть индивидуальная, контролируемая стратегия, а не постоянный рацион.

И ещё один важный момент: во время длительной нагрузки углеводы сами по себе остаются важнейшим инструментом защиты кишечника. В одном из исследований достаточное поступление углеводов во время нагрузки могло уменьшать повреждение кишечного эпителия независимо от количества FODMAP в рационе.

Поэтому главный вывод для тренеров

Не стоит давать спортсмену универсальную инструкцию:

«У тебя проблемы с животом → убираем FODMAP».

Гораздо правильнее:

симптом → механизм → индивидуальная стратегия → тестирование на тренировке → только потом соревнование.

И low-FODMAP здесь может быть одним из инструментов, а не фундаментом спортивного питания.

Особенно важно не превращать временную стратегию в хроническую рестриктивную диету: авторы отдельно предупреждают о риске чрезмерного ограничения рациона и недостаточной энергетической обеспеченности.

В endurance sport хороший ЖКТ — это не тот ЖКТ, который получает как можно меньше FODMAP. Это тот ЖКТ, который способен переносить необходимое количество энергии и углеводов во время нагрузки без выраженных симптомов.

И именно поэтому gut training и постепенное развитие толерантности к спортивному питанию остаются не менее важными, чем выбор продуктов перед стартом.

Источник: Scrivin R. et al. Dietary FODMAP Manipulation for Exercise-Associated Gastrointestinal Symptoms: Why Symptom Severity Should Guide Our Approach. Sports Medicine, 2026. Статья принята 29 мая 2026 г.

Насколько надежен 3 минутный all out тест для определения тренировочных зон?

2026-08-07T10:46:22.565Z

На самом деле в велоспорте очень много следует математике, о чем как раз на конференции Science and Cycling многие PhD Students свои работы презентуют. Например power duration curve- зависимост мощности от временного отрезка, которая следует power law (или степенному закону).

Из этого закона мы можем вывести PD Curve (красной линией) даже если некоторые отрезки (рекорды мощности) атлетом не обновлялись (провал на минуте 45 на графике ниже).

Из этого закона много относительно легко и (иногда) очень точно смодулировать мощность атлета на 30 мин, час, 2, 3 часа, используя лишь несколько коротких максимальных ускорений (и эксель табличку) - посчитав критическую мощность (critical power- CP) - которую иногда приравнивают к ФТП (но это опять же не так). Тест на CP обычно включает в себя 2 - 3 ускорения от 1 минуты до 12 минут - в зависимости от метода. Также отсюда считаем W' - количество работы в J которое атлет может совершить ВЫШЕ своего СР.

Как вы видите на графике ниже слева колонку - смотря какие отрезки мощности мы возьмем - расчет СР будет отличаться друг от друга.

Группа из Немецкого спортивного университета в Кёльне взяла всю накопленную за эти двадцать лет литературу и посчитала, насколько трёхминутка (один лишь тест на 3 минуты! - дада есть такой тестик, валите на 3 минуты на всю мощность - последние 30 секунд и будут вашей критической мощностью) на самом деле воспроизводима и насколько она валидна.

Логика понятна — три минуты вместо пяти визитов в лабораторию, один файл, две цифры на выходе: EP (endtest power, средняя мощность последних 30 секунд) как оценка критической мощности и WEP (work above endtest power) как оценка W′. Тест придумали Burnley и Vanhatalo в 2006 году.

Свежий систематический обзор с мета-анализом даёт неудобный ответ: воспроизводимость почти идеальная, валидность — нет. И это два принципиально разных свойства измерительного инструмента, которые в тренерской практике постоянно путают.

Дизайн: 20 работ, 284 человека, двадцать лет протоколов

Поиск по PubMed и Web of Science (PRISMA 2020, отсечка 20 июня 2025 года) дал 81 запись, после дедупликации и отсева осталось 20 исследований, N = 284. Из них 15 работ про валидность, 8 про воспроизводимость, 3 про то и другое. Размеры выборок — от 6 до 53 человек, уровень подготовки от нетренированных (PL 1) до профессионалов (PL 5).

Эргометры: чаще всего Lode Excalibur Sport, дальше CompuTrainer, SRM и обычные смарт-тренажёры. Режим — линейный у 13 работ (фиксированное сопротивление, cadence плавает), изокинетический у 4 (фиксированная каденция, сопротивление подстраивается), freely geared у 3. Референсом для валидации в 10 из 15 работ служили классические CP и W′, посчитанные из 3–5 отдельных выездов до отказа (TTE), остальные сравнивали EP с 16,1-км time trial, с MMSS по лактату и V̇O₂, с мышечной оксигенацией.

Мета-анализ — random effects по Hedges' gz, с расчётом 95% prediction intervals и CLES (common language effect size — вероятность того, что у конкретного человека EP окажется выше CP). Отдельно оценена уверенность по GRADE. Забегая вперёд: именно PI и CLES здесь важнее классических доверительных интервалов, потому что тренер работает не со средним по популяции, а с одним конкретным атлетом.

Что показали цифры

Первое — воспроизводимость отличная и она не зависит почти ни от чего. ICC для EP — 0,89–0,99, коэффициент вариации от 1,2% до 3,3% . Для WEP хуже, но всё ещё прилично: ICC 0,76–0,98, но CV уже до 17,9%. Ни тип эргометра, ни режим, ни уровень подготовки на это существенно не влияли — при двух условиях: повторный тест в пределах трёх недель и полноценный ознакомительный тест до этого.

Второе — EP систематически завышает CP. В абсолютных числах: средняя разница +11,7 Вт, а вот limits of agreement — от −37,1 до +60,5 Вт. Почти сотня ватт разброса.

Третье — WEP не является оценкой W′. средняя разница −3,0 кДж, LoA от −14,1 до +8,0 кДж. Авторы обзора формулируют прямо: оценивать W′ через WEP они настоятельно не советуют.

Четвёртое — главный методологический рычаг это каденс, и он тянет в разные стороны. Выше каденс на тесте → ниже EP → лучше согласие с CP. Но для WEP всё наоборот: он ближе к W′ на низком каденсе, а на высоком занижается. Оптимизировать оба параметра одним тестом невозможно — обзор честно рекомендует заранее выбирать один целевой.

Пятое, и для дистанционной работы это самое важное. Maunder (2022) сделал трёхминутку в remote-формате, на домашних смарт-тренажёрах, без подтверждённой вербальной поддержки. EP превысил реальное максимальное метаболическое устойчивое состояние на 18 ± 11% по критерию V̇O₂ и на 20 ± 12% по лактату. Для атлета с честным ФТП 260 Вт это EP около 310 Вт. Дальше — зоны от 310, и «зона 2» уползает туда, где на самом деле уже переход из 3 в 4ую зону!!

По GRADE итог такой: воспроизводимость EP — без замечаний, воспроизводимость WEP — умеренные опасения, валидность обоих параметров — высокие, а для WEP местами тяжёлые опасения по несогласованности и неточности.

КАК ПРИМЕНИТЬ НА ПРАКТИКЕ

~~Тест говно.~~ Не ставьте зоны от EP. Это главное. Если вы использовали трёхминутку как «быстрый FTP-тест», пересчитайте: в среднем вы завысили порог на 12 Вт, но у конкретного атлета ошибка может быть и −37, и +60 Вт. Атлет из моей практики делал самостоятельно всегда 3 мин тест тк вычитал его в интернете и думал что он очень даже ок - получил EP 302 Вт и расчитывал по нему зоны; мы сделали три максимальных отрезка на 3, 6 и 12 минут которые дали CP 279 Вт. Разница в 23 Вт — это вся ширина его третьей зоны, и все длинные выезды «в зоне 2» у него шли по факту на верхней границе тяжёлого домена. Через шесть недель — уплощение HRV, потеря темповых способностей и полная уверенность в том, что он «просто мало отдыхает».

Если тест всё-таки делаете — соблюдайте четыре условия из обзора: полноценный ознакомительный тест (не инструктаж, а полный прогон); каденс ≥ 100 об/мин, ; полная потеря по времени - атлет не должен видеть сколько осталось времени, сколько он ватт жмет — никакого таймера, обратного отсчёта, ватт на экране. Без пейсинга: трёхминутный тест — это не time trial, и смешивать эти понятия в инструкции атлету нельзя.

Для CP используйте отдельные максимальные отрезки. В своей практике я ставлю финальную цифру порога только по пересечению нескольких источников: CP из отрезков, mFTP, 20-минутный MMP, 45m MMP — и беру нижнюю границу сходящегося диапазона, а не самую красивую.

WEP не выбрасывайте, но переименуйте. Как оценка W′ он бесполезен, как самостоятельный proxy анаэробной ёмкости — вполне рабочая метрика для отслеживания у одного атлета, при условии, что каденс и протокол одинаковы от теста к тесту.

Если нужен V̇O₂peak — сразу после трёхминутки добавьте square wave примерно на 10% выше полученного EP. В самой трёхминутке истинный V̇O₂max достигается не всегда. Pmax из этого теста извлечь нельзя в принципе: для него нужно сопротивление от 7,5% массы тела и каденс около 110 об/мин, что несовместимо с задачей теста.

МОЙ ВЗГЛЯД

Авторы посчитали prediction intervals и CLES — а не только доверительные интервалы. Это редкость и это ровно то, что нужно практику: тренеру безразличен средний эффект по «вселенной протоколов», ему нужна вероятность промаха у одного человека, стоящего сейчас перед ним.

Теперь к неудобному. В тексте статьи корреляция пулированных EP и CP указана как r = 0,993, а на самом графике — r = 0,933. Разница не косметическая: 98,6% общей дисперсии против 87%. Схожая нестыковка в диапазоне выборок: абстракт заявляет n = 6–21, раздел результатов — n = 6–53 (одна работа Maunder с 53 участниками). Мелочь, но в мета-анализе, который сам себя позиционирует как аудит чужой методологии, такие вещи режут глаз.

Дальше — выбор эффект-сайза. Авторы считают gz на основе разницы средних и её собственного стандартного отклонения, то есть на связанных выборках, и сами оговариваются, что этот подход раздувается при высокой корреляции между измерениями. Они называют это намеренным консерватизмом. Я бы сформулировал иначе: gz = 0,408 нельзя читать как «умеренный физиологический эффект». Реальное смещение — +11,7 Вт, то есть около 4–5% от CP испытуемого. Средняя ошибка в 12 ватт была бы терпимой; ошибка «где-то между минус 37 и плюс 60» делает инструмент непригодным для индивидуального назначения зон, при том что для групповых сравнений он остаётся вполне приемлемым.

Про мотивацию. В обзоре несколько раз всплывает, что результат all-out теста зависит от «сильной вербальной поддержки», а часть работ вообще не указала, была ли поддержка. То есть оценка критической мощности атлета частично определяется тем, насколько громко кричит человек, стоящий рядом с тренажёром. Это не придирка — это фундаментальный дефект объективности метода, и он неустраним. Для дистанционного формата, где кричать некому, он превращается из теоретического в практический: у Maunder именно remote-версия дала 18–20% завышения относительно ФТП.

И самое болезненное — доступность рекомендации. Итоговый рецепт обзора: изокинетический режим, ≥100 об/мин, полное ознакомление (атлет должен вначале проехать пробный тест чтобы сделать потом тест), изоляция атлета от секундомера/ватт во время теста. Изокинетический режим есть на Lode Excalibur и SRM. У 99% практикующих тренеров и атлетов их нет, а смарт-тренажёр в ERG-режиме — это не изокинетика. Получается, что валидный вариант теста недоступен именно той аудитории, которая выбирала 3х минутный тест за счет его простоты. Честный практический вывод из этой работы жёстче, чем формулируют авторы: вне лаборатории трёхминутку для оценки CP использовать не стоит совсем.

ИТОГ

Трёхминутный all-out — превосходно воспроизводимый тест и посредственная оценка критической мощности. Это не парадокс: воспроизводимость говорит, что тест стабилен, валидность — что он показывает нужную величину, и второе из первого не следует никогда. Используйте трёхминутку так, как она того заслуживает: как отдельный, стабильный, повторяемый показатель профиля, который вы отслеживаете у своего атлета в динамике при жёстко зафиксированном протоколе. Но если вы завтра назначаете кому-то зоны — посмотрите, откуда взялась цифра порога. Если она пришла из одной трёхминутки на домашнем тренажёре без ознакомительного теста и без человека, который орёт за спиной последние тридцать секунд "PUSH IT HARD", — с вероятностью около шестидесяти процентов вы сейчас загоняете своего атлета в тяжёлый домен и называете это зоной 2.

Quittmann OJ, Piehl MA. The 3-min all-out test in cycling: a systematic review and meta-analysis on its reliability and validity. Eur J Appl Physiol. 2026 Jul 21. doi: 10.1007/s00421-026-06356-w. https://doi.org/10.1007/s00421-026-06356-w

Кофеин в спорте: что действительно работает, а что давно стало мифом

2026-08-06T09:40:21.770Z

Кофеин — пожалуй, самая изученная спортивная добавка в мире. Его используют профессиональные велосипедисты, марафонцы, триатлеты, пловцы, игровые спортсмены и даже киберспортсмены. Но несмотря на десятки лет исследований, вокруг него до сих пор существует множество мифов.

Одни считают, что кофеин «заставляет организм сжигать жир». Другие уверены, что он работает только у тех, кто вообще не пьет кофе. Кто-то боится обезвоживания, а кто-то принимает по две банки энергетика перед каждой тренировкой.

Современный обзор, опубликованный в Frontiers in Physiology в 2026 году, хорошо показывает, что большинство этих представлений уже устарели.

Главное открытие последних лет: кофеин работает прежде всего через мозг

Долгое время считалось, что главный эффект кофеина связан с усилением использования жиров в качестве источника энергии и экономией запасов гликогена.

Сегодня мы знаем, что это далеко не основной механизм.

Главное действие кофеина происходит в центральной нервной системе.

Во время бодрствования в мозге постепенно накапливается аденозин — вещество, которое усиливает чувство усталости, сонливости и снижает активность нервной системы.

Кофеин блокирует рецепторы аденозина.

В результате спортсмен ощущает:

меньшую усталость;
более низкое субъективное ощущение тяжести нагрузки;
меньше боли во время работы;
большую концентрацию;
более высокий уровень бодрствования.

Другими словами, мышцы не становятся внезапно сильнее — мозг начинает воспринимать нагрузку как менее тяжелую. Именно поэтому спортсмен способен поддерживать более высокую мощность или темп дольше обычного.

А как же жиросжигание?

Это, пожалуй, самый распространенный миф. Да, кофеин действительно способен усиливать липолиз — высвобождение жирных кислот из жировой ткани.

Но современные данные показывают, что этот эффект играет скорее вспомогательную роль.

Для большинства спортсменов именно снижение ощущения усталости объясняет улучшение результатов гораздо лучше, чем изменения обмена жиров.

Авторы обзора даже предлагают своеобразную «иерархию» механизмов:

№1 — влияние на мозг (главный механизм)

№2 — метаболические эффекты (второстепенные)

№3 — прямое влияние на мышцы (практически отсутствует при обычных дозах)

Последний пункт особенно интересен. Иногда можно встретить утверждение, что кофеин напрямую делает мышечные сокращения сильнее благодаря кальцию.

Да, это действительно наблюдается… но только при концентрациях кофеина, которые невозможно безопасно получить у человека. Поэтому этот механизм практически не имеет значения в реальном спорте.

Где кофеин работает лучше всего?

Наиболее убедительные данные получены для видов спорта на выносливость.

Именно здесь кофеин стабильно помогает:

поддерживать более высокую мощность;
ехать или бежать быстрее;
дольше работать до истощения;
легче переносить длительную нагрузку.

Именно поэтому кофеин остается одной из самых эффективных добавок для велосипедистов, триатлетов и бегунов на длинные дистанции.

А если вы занимаетесь силовыми тренировками?

Здесь все значительно сложнее.

Исследования показывают неоднозначные результаты.

Иногда кофеин действительно увеличивает силу и мощность.

Иногда эффект отсутствует.

Наиболее вероятно, что он помогает именно тогда, когда появляется выраженная усталость:

последние подходы;
интервальные тренировки;
повторные спринты;
игровые виды спорта.

То есть кофеин лучше помогает сохранять производительность по мере накопления утомления, чем увеличивает максимальную силу в одном единственном повторении.

Кофеин улучшает не только физическую форму

Интересно, что в некоторых видах спорта его когнитивный эффект может быть даже важнее физического.

Кофеин улучшает:

скорость реакции;
внимание;
концентрацию;
точность выполнения движений;
способность принимать решения.

Поэтому его активно используют не только в циклических дисциплинах, но и в игровых видах спорта, стрельбе, теннисе и даже киберспорте.

Какая дозировка считается эффективной?

Современные рекомендации практически не изменились.

Наиболее изученная эффективная доза составляет:

3–6 мг кофеина на килограмм массы тела.

Например:

60 кг → 180–360 мг;
70 кг → 210–420 мг;
80 кг → 240–480 мг.

Однако важно понимать, что больше — не значит лучше.

У многих спортсменов уже 1–3 мг/кг дают заметное улучшение концентрации и снижение ощущения нагрузки при значительно меньшем риске побочных эффектов.

При дозах выше 6 мг/кг вероятность тревожности, тахикардии и проблем с желудком заметно возрастает, тогда как дополнительный прирост производительности обычно минимален.

Когда лучше принимать?

Максимальная концентрация кофеина в крови обычно достигается через 30–90 минут после приема.

Поэтому классическая рекомендация — принимать его примерно за 45–60 минут до старта.

Но здесь появляется важный нюанс.

Если соревнование проходит вечером, выигрыш нескольких секунд или минут может дорого обойтись качеству сна. А плохой сон способен ухудшить восстановление гораздо сильнее, чем кофеин улучшил выступление.

Правда ли, что организм привыкает?

Да.

При регулярном ежедневном употреблении кофеина мозг постепенно увеличивает количество аденозиновых рецепторов. В результате привычная доза начинает работать слабее.

Именно поэтому у спортсменов, ежедневно употребляющих большое количество кофе, эргогенный эффект часто оказывается менее выраженным.

Некоторые используют короткие периоды отказа от кофеина перед важными стартами, однако универсальной схемы здесь пока не существует.

Почему кофеин помогает не всем одинаково?

Ответ кроется в генетике.

Часть людей быстро метаболизирует кофеин благодаря особенностям гена CYP1A2.

Другие перерабатывают его значительно медленнее.

Кроме того, существуют генетические различия в чувствительности аденозиновых рецепторов, которые определяют вероятность появления тревожности, бессонницы и других побочных эффектов.

Именно поэтому один спортсмен спокойно выпивает двойной эспрессо перед стартом и прекрасно выступает, а другой после такой же дозы получает тахикардию и практически не может заснуть до утра.

Помогает ли кофеин восстанавливаться?

Это направление сейчас активно изучается. Есть предварительные данные, что кофеин:

может улучшать кровоснабжение мышц после нагрузки;
способен ускорять восстановление запасов гликогена, если принимать его вместе с углеводами.

Однако авторы обзора подчеркивают важный момент.

Все потенциальные преимущества легко теряются, если кофеин ухудшает сон.

А качественный сон остается самым мощным фактором восстановления спортсмена.

Поэтому использовать кофеин после вечерней тренировки ради возможного ускорения восстановления — далеко не лучшая идея.

Вывод

За последние годы наше понимание кофеина заметно изменилось.

Сегодня уже ясно, что его главный эффект связан не с жиросжиганием и не с прямым усилением работы мышц, а с воздействием на центральную нервную систему.

Кофеин делает нагрузку субъективно легче, снижает ощущение усталости, улучшает концентрацию и позволяет поддерживать более высокую интенсивность работы.

Но его действие всегда индивидуально. На эффективность влияют дозировка, время приема, регулярное употребление, генетика, вид спорта и даже качество сна.

Именно поэтому универсальной схемы приема кофеина не существует. Лучшая стратегия — подобрать свою минимальную эффективную дозу, протестировать ее заранее на тренировках и никогда не экспериментировать впервые в день главного старта.

Тип автомобиля сопровождения может решить исход гонки: новое исследование о скрытом аэродинамическом преимуществе в велоспорте

2026-07-17T09:27:15.213Z

Про велогонщики, выступающие на Тур де Франс, могут выиграть более восьми секунд в индивидуальной гонке с раздельным стартом исключительно благодаря типу автомобиля технического сопровождения, следующего позади спортсмена. К такому выводу пришли авторы нового исследования.

Это уже третья работа из серии исследований, посвящённых аэродинамике в профессиональном велоспорте, выполненная одной из ведущих мировых научных групп в этой области. Учёные показали, что автомобиль, движущийся позади велосипедиста, создаёт измеримый аэродинамический эффект, уменьшая сопротивление воздуха. Более того, размеры и форма автомобиля могут стать тем фактором, который определит победителя или проигравшего.

Исследование выполнено под руководством Университета Хериот-Уотт (Шотландия) совместно с компанией Ansys (Synopsys) и опубликовано незадолго до индивидуальной гонки на Тур де Франс длиной 26,1 км между Эвиан-ле-Бен и Тонон-ле-Бен.

Сначала напомню базу. На скоростях выше 40 км/ч и на равнине аэродинамическое сопротивление — это более 80% всей силы, которую вы преодолеваете. Сопротивление качению, подшипники, трансмиссия — вместе меньше двадцатой части - и в целом все команды используют самые передовые покрышки, керамические подшипники и прочее - то есть самый большой прирост в скорости все еще идет из аэродинамики.

Почему автомобиль помогает велосипедисту?

Профессор Берт Блокен, руководитель исследовательской группы по аэрокосмической инженерии Университета Хериот-Уотт, объясняет механизм следующим образом:

«Во время движения велосипедист создаёт область повышенного давления перед собой и область пониженного давления (разрежения) позади. Именно эта зона разрежения буквально "тянет" гонщика назад, увеличивая аэродинамическое сопротивление.

Автомобиль создаёт аналогичный эффект, но в значительно большем масштабе. Перед машиной формируется большая область повышенного давления. Если автомобиль движется достаточно близко за велосипедистом, эта область частично компенсирует разрежение позади гонщика, тем самым снижая сопротивление воздуха и обеспечивая ему дополнительную аэродинамическую поддержку.»

По расчётам исследователей:

при расстоянии всего 1 метр аэродинамическое сопротивление велосипедиста снижается почти на 14%;
по мере увеличения дистанции эффект быстро уменьшается, однако не исчезает полностью даже на расстоянии 30 метров.

Как отмечает профессор Блокен:

«Можно подумать, что речь идёт о незначительных величинах. Однако элитные гонки с раздельным стартом нередко выигрываются с преимуществом в одну десятую или даже одну сотую секунды. В таком контексте выигрыш в несколько секунд — это колоссальное преимущество, которое вполне может определить победителя Тур де Франс.»

Исследование уже изменило правила UCI

Работы группы Блокена уже оказали влияние на профессиональный велоспорт.

В 2023 году Международный союз велосипедистов (UCI) увеличил минимальную дистанцию между гонщиком и автомобилем сопровождения в индивидуальных гонках с 10 до 25 метров.

Позднее, в 2024 году, исследователи показали, что перевозка нескольких велосипедов на крыше автомобиля ещё больше усиливает аэродинамический эффект. После публикации этих данных UCI рекомендовал командам не злоупотреблять подобной практикой.

Влияет ли модель автомобиля?

Новое исследование впервые научно ответило на вопрос, который ранее никогда не изучался:

Имеет ли значение, какой именно автомобиль сопровождает спортсмена?

Оказалось, что величина аэродинамической помощи определяется двумя основными факторами:

расстоянием между автомобилем и велосипедистом;
аэродинамической характеристикой автомобиля — CdA (произведение коэффициента аэродинамического сопротивления на площадь фронтальной поверхности).

Чем выше значение CdA, тем менее обтекаем автомобиль и тем больше воздушной массы он «проталкивает» вперёд, создавая дополнительную поддержку велосипедисту.

Какие автомобили дают наибольшее преимущество?

Используя высокоточные вычислительные модели аэродинамики (CFD), подтверждённые испытаниями в аэродинамической трубе, исследователи сравнили восемь различных автомобилей:

Smart Fortwo;
Jaguar F-Type;
типичный универсал;
типичный SUV;
Ineos Grenadier Station Wagon;
три различных фургона.

Результаты оказались весьма показательными.

Smart Fortwo, благодаря небольшим размерам и хорошей аэродинамике, обеспечивает минимальный эффект.
Ineos Grenadier, обладающий угловатой формой кузова, создаёт значительно более выраженную аэродинамическую поддержку.
Фургоны превзошли даже Grenadier, обеспечивая максимальный эффект среди всех протестированных транспортных средств.

При дистанции 10 метров:

автомобиль типа универсал позволяет выиграть около 2,3 секунды на дистанции индивидуальной гонки Тур де Франс;
Ineos Grenadier обеспечивает уже 5,5 секунды преимущества.

В некоторых сценариях расчёты показывают потенциальный выигрыш свыше восьми секунд только за счёт выбора автомобиля сопровождения.

Что предлагают исследователи?

По мнению профессора Блокена, проблему можно решить достаточно просто.

Он предлагает:

установить максимально допустимое значение CdA для автомобилей сопровождения, чтобы команды не могли получать преимущество, выбирая менее аэродинамичные машины;
строго контролировать соблюдение дистанции между автомобилем и спортсменом.

По словам исследователя, оптимальная дистанция составляла бы 40–50 метров, однако даже действующее правило 25 метров должно строго соблюдаться до появления автоматизированных систем контроля.

Практическое значение

Директор программы Healthcare and Sport Solutions компании Ansys Тьерри Маршаль отметил, что современные численные методы моделирования позволяют увидеть то, что невозможно заметить невооружённым глазом — структуру воздушных потоков вокруг спортсмена и автомобиля.

По его словам, результаты исследования могут привести к дальнейшему изменению международных правил соревнований или, по крайней мере, заставить команды учитывать этот фактор при выборе автомобиля сопровождения.

Руководитель отдела спортивной эффективности команды Groupama–FDJ United доктор Фредерик Грапп также подтвердил выводы исследования:

«Автомобиль действительно способен перемещать значительный объём воздуха вперёд по направлению к велосипедисту, создавая ему аэродинамическое преимущество. Новая работа профессора Блокена убедительно показывает, что форма автомобиля играет ключевую роль в возникновении этого несправедливого преимущества.»

Авторы исследования уже передали свои результаты и рекомендации в Международный союз велосипедистов (UCI).

Blocken B, Hu X, Malizia F, van Druenen T, Alanis Ruiz C, Marchal T. Cyclist aerodynamic resistance is influenced by the type of the following team car. Preprint, published online 12 July 2026. Heriot-Watt University / Ansys (Synopsys).

Work-in-zone против time-in-zone: новый инструмент анализа тренировочной нагрузки?

2026-06-23T12:47:53.554Z

Так все-таки, пирамидальное или поляризованное распределение?

Time-in-zone (TIZ) стандартная метрика оценки тренировочной нагрузки - сколько времени атлет провел в той или иной зона - из этого мы можем сказать пирамидальная или поляризованная методика тренировок была. То есть она умеет сказать, сколько вы провели в зоне, но принципиально не способно сказать, в какой ее части вы там сидели. 200 Вт на спуске накатом и 300 Вт на границе первого лактатного порога у про гонщика могут оба попасть в одну Z1 — и для TIZ это будет одно и то же. Свежая работа из Massey University предлагает закрыть эту дыру метрикой work-in-zone (WIZ) и заодно прогоняет всё через компонентный анализ.

Дизайн исследования

Авторы взяли 12 мужчин-велосипедистов (возраст 26,9 ± 4,6 года): девять уровня Tier 3 (highly trained), двое Tier 2 (international) и один Tier 1 (World Class) по классификации McKay. У всех записывалась мощность с частотой 1 Гц на собственных приборах — SRM, Favero Assioma, Quarq, FSA — на протяжении 26 недель: 25 недель тренировок плюс семидневная элитная (UCI 2.2) многодневка (Tour of Southland, Новая Зеландия).

Лабораторного тестирования не было — спортсмены раскиданы по разным странам, поэтому зоны задали через пиковую 20-минутную мощность за весь массив данных. Граница Z2/Z3 — 95% от пиковой 20-мин мощности, граница Z1/Z2 — 85% от неё. Внимание! Подразумевается 3х зональная модель (до LT1, между LT1 and LT2, and over LT2). Дальше для каждого человека посчитали два распределения: классический TIZ (доля времени в зоне) и WIZ — долю работы в киложоулях, накопленной в каждой зоне, по простому соотношению работа (кДж) = мощность (Вт) × время (с) / 1000.

Поскольку три зоны — это замкнутая композиция (сумма всегда 100%, рост одной зоны механически отнимает у других), обычная статистика тут даёт некорректные выводы. Авторы сделали compositional data analysis (CoDA) с изометрическим лог-отношением (ILR): ILR-1 описывает баланс «Z1 против Z2+Z3», ILR-2 — баланс «Z2 против Z3» внутри высокоинтенсивного домена.

Что показали цифры

Пиковая 20-мин мощность по группе — 376 ± 16 Вт, границы зон легли на 303 ± 13 Вт (Z1/Z2) и 357 ± 15 Вт (Z2/Z3).

Первое — тренировки. За 25 недель набрали 365 ± 85 часов. По TIZ это классическая пирамидальное распределение тренировок: Z1 — 85,1%, Z2 — 7,6%, Z3 — 7,3%. А вот по WIZ картина перекашивается вверх: Z1 — 73,4%, Z2 — 11,7%, Z3 — 15,0%. Те же самые файлы, та же неделя — но доля Z3 удвоилась, как только мы стали считать работу, а не время.

Второе — гонка. Семь дней многодневки: TIZ дал Z1 67,1% / Z2 10,9% / Z3 22,1%. А WIZ — Z1 41,4% / Z2 15,0% / Z3 43,6%. Вот это и есть главный заголовок исследования: в гонке WIZ показал почти вдвое больше в Z3 (43,6%), чем TIZ (22,1%). По времени гонщик треть гонки «отдыхает» в Z1, но по работе почти половину всех киложоулей он провел в Z3 (выше ПАНО).

Третье — индекс поляризации оказался слеп. Polarisation index не различил TIZ и WIZ статистически (главный эффект метода p = 0,738). В тренировках: TIZ 1,90, WIZ 1,96 — оба non-polarised, оба пирамидальные. В гонке оба перевалили за 2,0 (TIZ 2,14, WIZ 2,08). То есть PI уловил разницу контекста, но проглядел разницу метода — при том что CoDA эту разницу метода поймал (p < 0,001 и по ILR-1, и по ILR-2).

Четвёртое — собственно CoDA. ILR-1 был выше в тренировках (1,724) и в TIZ (1,614), ниже в гонке (0,802) и в WIZ (0,911) — то есть и переход к гонке, и переход к WIZ сдвигают композицию от Z1 к Z2+Z3. ILR-2 в гонке ушёл вниз (−0,629 против −0,051 в тренировках), показывая, что внутри высокоинтенсивного домена баланс смещается от Z2 к Z3.

КАК ПРИМЕНИТЬ НА ПРАКТИКЕ

Сразу скажу, что TrainingPeaks WKO5 умеет считать work-in-zone (в Intervals icu наверное тоже) - то есть сама методология не новая, но теперь завалидированная свежим исследованием. Но просто включить новую колонку — мало, надо понимать, что она вам говорит.

Перестаньте читать TIZ в гонке как меру нагрузки. Если вы готовите спортсмена к многодневке или к рваной групповой гонке, TIZ-распределение систематически недооценивает высокоинтенсивную работу. На практике гонщик проехал гонку, говорит "да ок, большинство времени сидел в пелотоне, не работал". А потом через пару дней вдруг на тренировке не может крутить, говорит пустой. Никакого парадокса: половина всех киложоулей ушла в Z3, и именно эти киложоули стоят дороже всего по восстановлению. Считайте абсолютную работу в Z3 в кДж, а не процент времени — это куда честнее коррелирует с тем, как спортсмен будет чувствовать себя через два дня.

В тренировках используйте обе метрики. По TIZ-пирамидальное распределение с 85% в Z1, но смотрите всегда параллельно в WIZ. Если доля работы в Z2+Z3 ползёт к 25–30%, а вы декларируете «поляризованную аэробную базу» — у вас рассинхрон между тем, что вы думаете, и тем, что реально делаете. Это типичная ловушка любителя, который «честно катает много Z1», но каждый второй длинный заезд незаметно дрейфует в верх зоны на подъёмах и отвечает на каждую аттаку или проезжающего мимо деда.

Конкретный протокол сравнения сессий. Возьмите две тренировки с одинаковым TIZ в Z3 — допустим, обе дали 20 минут в Z3. Непрерывная 20-минутная темповая на 360 Вт и тридцать спринтов по 40 секунд за 600+ Вт дадут вам один TIZ, но радикально разный WIZ и совершенно разную физиологическую цену. WIZ хотя бы частично разводит эти сценарии.

МОЙ ВЗГЛЯД

Любопытно, кстати, что в списке литературы под номером 42 они цитируют в том числе мою работу по durability — так что к основному предмету спора я подхожу не со стороны.

А спор у меня по сути один. Работа по определению накапливается быстрее в верхней части зоны — это мощность × время, линейная функция мощности. Сказать «WIZ показывает больше Z3, чем TIZ» не совсем корректно. Особенно когда Z3 у авторов простирается от 357 Вт до 1000+ Вт — это гигантский диапазон, внутри которого 360 Вт и 1100 Вт метаболически живут на разных планетах. WIZ внутри такой зоны не столько «открывает» высокоинтенсивную работу, сколько механически переоценивает её из-за самой ширины зоны. Трёхзонная модель здесь — слабое место, и более дробная сетка (по 6 зональной например?) половину эффекта бы съела.

Второе — зоны заданы не по физиологии. 95% и 85% от пиковой 20-мин мощности — это удобный полевой прокси, авторы сами это признают, но привязки к лактатным или вентиляторным порогам нет. А WIZ продаётся именно как инструмент, лучше отражающий нагрузку. Получается, мы строим «более физиологичную» метрику поверх нефизиологичных границ. Пока зоны не привязаны к critical power или порогам — абсолютные доли WIZ остаются артефактом выбора процентов - то есть нужно новое такое же исследование, но с лабораторным определением порогов.

Третье и для меня главное — статика. И TIZ, и WIZ одинаково слепы к тому, когда в заезде накоплена работа. 300 Вт на свежих ногах и 300 Вт после 3000 кДж — это для WIZ один и тот же киложоуль в одной и той же зоне. Но физиологически это разные миры: durability смещает кривую «мощность–длительность» по ходу работы, и та же механическая мощность после долгой нагрузки соответствует совсем другой внутренней интенсивности.

Четвёртое — выборка. n = 12, только мужчины, и — что мне нравится меньше всего — из анализа убрали победителя многодневки из-за неработающего датчика мощности во время гонки. То есть самый сильный гонщик выпал из «элитного» датасета. Плюс stage race ≠ однодневка ≠ тренировка любителя. Внешняя валидность тут узкая, и переносить эти конкретные 43,6% Z3 на ваши тренировки я бы не стал.

ИТОГ

Work-in-zone — не революция, но это полезное напоминание, что время в зоне и нагрузка в зоне — две разные вещи, и в соревнованиях они расходятся радикально. Откройте свою последнюю многодневку или групповую тренировку: посмотрите не на проценты времени, а на абсолютные киложоули в Z3. Если их там в полтора-два раза больше, чем подсказывала картинка TIZ — вы только что нашли, откуда берётся та усталость, которую файл «не объяснял».

Clark B, Macdermid PW. Compositional Analysis of Time- and Work-Based Intensity Distributions in Elite Cyclists During Training and Stage Racing. Appl Sci. 2026 Jun 3;16(11):5607. doi: 10.3390/app16115607.