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Modelo de predição de uma repetição máxima (1RM) baseado nas características antropométricas de homens e mulheres
Fecha
2007Registro en:
MARTERKO, Wollner; NEVES, Carlos Eduardo Brasil; SANTOS, Edil Luis. Modelo de predição de uma repetição máxima (1RM) baseado nas características antropométricas de homens e mulheres. Revista Brasileira de Medicina do Esporte, São Paulo, v. 13, n. 1, jan/fev. 2007.
1517-8692
Autor
Materko, Wollner
Neves, Carlos Eduardo Brasil
Santos, Edil Luis
Institución
Resumen
O objetivo do presente estudo foi desenvolver uma equação
para predição da carga de uma repetição máxima (1RM) em ho-mens e mulheres, usando exclusivamente as características an-tropométricas. Participaram deste estudo 44 jovens de baixo ris-co, com experiência em treinamento de força, sendo 22 do sexo
masculino (23 ± 4 anos, 76,6 ± 12,7kg, 173,9 ± 5,5cm, 11 ± 4,5%
de gordura) e 22 do feminino (22 ± 4 anos, 54 ± 6,0kg, 161 ±
5,8cm, 18 ± 2,2% de gordura). Inicialmente, eles passaram por
uma avaliação antropométrica seguida de um teste de 1RM de
familiarização no exercício de desenvolvimento, que foi repetido
após 48h. A repetibilidade do teste de 1RM foi testada pelo Wilco-xon matched paired test. Finalmente, a carga de 1RM foi modela-da em função das variáveis antropométricas por regressão linear
múltipla (forward stepwise) usando como critério de corte das va-riáveis independentes ∆r
2
< 0,01. A confiabilidade dos modelos
foi expressa pela análise de Bland e Altman. Adotou-se em todos
os testes α= 0,05. Não se registraram diferenças entre teste e
reteste, resultando em 44,6 ± 13,2kg e 12,2 ± 3,2kg nos indiví-duos do sexo masculino (SM) e feminino (SF), respectivamente.
Além das variáveis antropométricas, incluiu-se aos modelos o tem-po de experiência em treinamento de força. No SM, o modelo
resultou em 84% da variância explicada, com erro padrão equiva-lente a 12%. Por outro lado, no SF, a capacidade preditiva do mo-delo obtido foi mais fraca, resultando em 56% da variância expli-cada e erro padrão equivalente a 20%. Em conclusão, os modelos
obtidos mostraram adequada confiabilidade, de forma que podem
ser utilizados como ferramentas para predição da carga de 1RM.