Anaerobik eşik belirlemede yaygın olarak kullanılan yöntemlerin korelasyonu

Abstract

Bu çalışmada, AE belirlemek için sık kullanılan, 5 non-invazif solunum göstergesi ve 9 invazif laktat göstergesi, 8 farklı değişkenle ifade edilmiş ve metotların değişkenler açısından korelasyonları araştırılmıştır. Çalışmada ondokuz sağlıklı ve antrenmanlı futbolcu denek grubunu oluşturmuştur. Deneklere artırmalı koşubandı testi uygulanmıştır. Solunum gazları breath-by-breath ölçülmüş, her üç dakikada kapiller kan örneği alınmıştır. Laktat Eşik; OBLA (4mmol/l), Curvelineer Regresyon Analizi (LECrv), Log-Log, Dmax, Modifiye Dmax, Adapt, LELa-E ve sabit laktat konsantrasyonları (3,5 ve 3,0 mmol/l)ile belirlenmiştir. Solunum eşik, RER, V-Slope, EqO2 (VE/VO2), VE ve VCO2 ile belirlenmiştir. AE'nin ifade edilmesinde; hız(iş yükü), soluk frekansı, VO2, MaxVO2, % MaxVO2, laktat, kalp atımı ve zaman değişkenleri kullanılmıştır. Non-invazif ve invazif metotlarda; soluk frekansı, kalp atımı ve laktat değişkenleri ile ifade edilen AE'lerde yüksek korelasyonlar tespit edilmiştir. Soluk Frekansı değişkeninde V-Slope ve LECrv yöntemleri arasında (r=0,954, p<0,01), kalp atımı değişkeninde LECrv ve RER yöntemleri arasında (r=0,858, p<0,01) ve LECrv ve EQO2 yöntemleri arasında (r=0,858, p<0,01), laktat değişkeninde LECrv ve V-Slope yöntemleri arasında (r=0,719, p<0,01) korelasyon bulunmuştur. Bu sonuçlar, belirtilen değişkenler açısından non-invazif V-Slope, RER, EQO2 ve invazif LECrv metotlarında yüksek korelasyon ortaya koymuştur.Anahtar kelimeler: Anaerobik Eşik, Non-invazif, İnvazif, Laktat

The aim of this study was to investigate the correlation between 9 invasive lactate indices and 5 non-invasive ventilatory and gas exchange indices which were expressed as 8 different variables. Nineteen well-trained subjects have participated in this study. Subjects went through an incremental treadmill test. Respiratory gases were measured breath-by-breath and capillary blood samples were drawn every third minute. Ventilatory thresholds were automatically detected based on RER, V-slope. VT was also detected from nonlinear increases of VE and VCO2 using curvilinear regression and independently by visual inspections of a systematic increase in VE/VO2 without a concomitant increase in VE/VCO2 by two experienced investigators. Lactate thresholds were detected based on OBLA (4mmol/l), Curvilinear Regression Analysis (LECrv), Log-Log, Dmax, Modified Dmax, Adapt, LELa-E (Lactate-E software) and fixed lactate concentrations 3,5 mmol and 3,0 mmol. Ventilatory and Lactate thresholds were expressed as VO2, MaxVO2, % MaxVO2, speed, time (t), lactate (La), heart rate(HR) and breath frequency (BF). Significant correlations were found between invasive lactate indices and non-invasive ventilatory and gas exchange indices where anaerobic thresholds were expressed as BF, HR and La. Where AT was expressed as BF, V-Slope and LECrv indices were significantly correlated (r=0,954, p<0,01). Where AT was expressed as HR, LECrv and RER indices (r=0,858, p<0,01) and LECrv and EQO2 indices were significantly correlated. Where AT was expressed as La, LECrv and V-Slope indices were significantly correlated. The results of this study suggest that when anaerobic thresholds is expressed as BF, HR and La, non-invasive V-Slope, RER and EQO2 indices are highly correlated with LECrv indice.Keywords: Anaerobic Threshold, Non-invasive, İnvasive, Lactate