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Letzte Woche trafen sich Suunto-Nutzer weltweit zum Suunto Commuting Day, um gemeinsam Gutes für den Planeten zu tun. Hier ist ein kurzer Überblick über die Erfolge der globalen Community! Kleine, alltägliche Entscheidungen sind der Anfang von Veränderungen. Ein einzelner Arbeitsweg mag nicht viel erscheinen, aber mit der Zeit summiert sich alles. Und wenn wir uns die gesamte Suunto Community ansehen, erkennen wir, dass wir gemeinsam mehr bewirken können! Die Gesamteinsparungen der Teilnehmer am Donnerstag, den 24. Oktober, betrugen über 65.000 kg CO₂e. Diese gemeinsame Anstrengung zeigt, dass selbst kleine Veränderungen im Alltag große Auswirkungen haben können. 65.000 kg CO₂e entsprechen etwa 260 einfachen Flügen von Paris nach Berlin, wobei die Emissionen jedes Passagiers für die 1,5-stündige Reise bei etwa 0,25 Tonnen liegen. Dies entspricht auch der CO₂-Aufnahme von rund 1.300 Bäumen über zehn Jahre (basierend auf Tree-Nation's Eden Reforestation Projects in Mosambik). 65.000 kg entsprechen auch den Emissionen von 5.500 in Finnland hergestellten Suunto Ocean Uhren erzeugen während ihrer gesamten Lebensdauer. Halb mit dem Fahrrad, halb zu Fuß Unsere Daten zeigten, dass 49 % der Teilnehmer mit dem Fahrrad, 31 % mit dem Laufen und 20 % zu Fuß unterwegs waren – jeder Schritt und jede Pedalumdrehung trug sowohl zur persönlichen Gesundheit als auch zu einer grüneren Zukunft bei. Ob auf Rädern, zu Fuß oder mit anderen kreativen Methoden – unsere Suunto-Nutzer haben sinnvolle Maßnahmen ergriffen, um ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren. Zurückgelegte Distanzen und investierte Zeit Radfahrer legten pro Fahrt typischerweise etwa 7,9 km zurück und brauchten dafür durchschnittlich 28 Minuten. Die Läufer bewältigten pro Wegstrecke 6,1 km und benötigten dafür durchschnittlich 40 Minuten. Die Spaziergänger legten im Durchschnitt 2,7 km zurück und genossen 35 Minuten im Freien. Die Radpendelstrecken verteilen sich recht gleichmäßig auf unterschiedliche Distanzen: Etwa ein Drittel ist weniger als 5 km lang, ein Drittel zwischen 5 und 10 km und ein Drittel über 10 km. Die längsten Pendelfahrten am vergangenen Donnerstag lagen über 100 km. Top-Pendler-Champions nach Land Unsere Schweizer Nutzer führten bei den Fahrraddistanzen mit beeindruckenden 10,3 km als typischste Pendeldistanz, während Läufer in China die Liste anführten und typischerweise 7,5 km pro Pendelstrecke zurücklegten. Weltweit belegte Frankreich hinsichtlich der von seinen Teilnehmern zurückgelegten Gesamtdistanz den ersten Platz, dicht gefolgt von Finnland, Deutschland, Spanien und China. Der Suunto Commuting Day zeigt, was möglich ist, wenn Menschen für ein gemeinsames Ziel zusammenkommen. Diese Statistiken zeigen, dass wir gemeinsam Emissionen reduzieren, einen gesünderen Lebensstil pflegen und weltweit einen Präzedenzfall für nachhaltiges Pendeln schaffen. Vielen Dank an alle für die Teilnahme am Suunto Commuting Day und am Fotowettbewerb. Die Gewinner des Suunto Wing Open-Ear-Kopfhörer wurden direkt kontaktiert. Bitte denken Sie daran, dass unsere kleinen alltäglichen Entscheidungen langfristig und gemeinsam mit der Gemeinschaft einen Unterschied machen. Machen Sie weiter so! Erfahren Sie mehr über die Verfolgung von Pendelfahrten mit Muskelkraft und Ihre CO 2 -Einsparungen Erfahren Sie mehr über Suuntos Nachhaltigkeitsarbeit

Trotzen Sie dem Wetter (oder genießen Sie es einfach, wenn die Bedingungen gut sind) und nehmen Sie am 24. Oktober 2024 an unserem Suunto Commuting Day teil! Kleine, alltägliche Entscheidungen sind der Anfang von Veränderungen. Ein einzelner Arbeitsweg mag nicht viel erscheinen, aber mit der Zeit summiert sich alles. Und wenn wir uns die gesamte Suunto Community ansehen, erkennen wir, dass wir gemeinsam mehr bewirken können! Tracke am Pendlertag deinen muskelbetriebenen Arbeitsweg mit deinem Suunto-Gerät und markiere ihn als Pendelstrecke. Nach dem Event berechnen wir, wie viel CO₂-Emissionen wir gemeinsam eingespart haben! Die Erfassung der CO2 -Einsparungen mit der Suunto App ist ganz einfach: Fahren, laufen oder gehen Sie von A nach B und speichern Sie Ihre Aktivität. Die Suunto App kann einfache Fahrten, deren Start- und Endpunkt mindestens 500 Meter (0,3 Meilen) voneinander entfernt sind, automatisch als Pendelstrecken markieren. Falls Sie die automatische Markierung nicht aktiviert haben, können Sie sie in den Suunto App-Einstellungen (Einstellungen > Markierungen) aktivieren. Um Ihre Pendelstrecken manuell zu markieren, gehen Sie zur Aktivität, wählen Sie „Bearbeiten“, „Markierungen hinzufügen“ und dann „Pendeln“. Die eingesparten CO₂e -Emissionen einer einzelnen Aktivität werden in der Trainingsübersicht angezeigt. Ihre monatliche CO₂e -Gesamteinsparung können Sie im Pendel-Widget auf der Startseite der App einsehen. Sie brauchen nicht einmal ein Suunto Uhr oder ein Suunto-kompatibles Hammerhai Fahrradcomputer, um Ihre muskelbetriebenen Fahrten zu verfolgen – Sie können auch die kostenlose Suunto App nutzen. Laden Sie die Suunto App herunter für iOS hier oder für Android hier . Erfahren Sie mehr über die Verfolgung von Pendelfahrten mit Muskelkraft und Ihre CO 2 -Einsparungen Teilen Sie Ihre Aktivitäten am Commuting Day mit der Suunto-App und gewinnen Sie mit etwas Glück Suunto Wing Open-Ear-Kopfhörer! Aktie Ihre Suunto Commuting Day-Aktivität auf Instagram über die Suunto-App und tag @suunto für eine Chance zu gewinnen Suunto Wing Open-Ear-Kopfhörer! Open-Ear-Kopfhörer sind ideal für den Stadtverkehr, da Sie Audio hören und gleichzeitig Ihre Umgebung wahrnehmen können. Um Ihren Arbeitsweg zu teilen, fügen Sie Ihrer Aktivität in der Suunto App ein Foto hinzu und geben Sie die CO 2 e-Einspardaten für Ihren Arbeitsweg an. Drei der inspirierendsten Beiträge zwischen dem 24. und 27. Oktober gewinnt den Suunto Wing Open-Ear-Kopfhörer. (Es gelten die Allgemeinen Geschäftsbedingungen. Mehr erfahren Hier .) Erfahren Sie mehr über das Teilen mit der Suunto App Berechnung der eingesparten CO 2 e-Emissionen CO 2 e stellt das Treibhauspotenzial (GWP) aller sechs Treibhausgase in einer Zahl dar. Wir berechnen Ihre Emissionsreduzierung, indem wir Radfahren, Gehen oder Laufen mit dem Autofahren vergleichen.   Über die Berechnung CO2e -Emissionen (Kohlendioxidäquivalent) bei Autofahrten (Durchschnittswert eines Benzin-/Dieselfahrzeugs). Emissionsfaktor: 0. 166867 kg CO2e /km. CO2e zeigt das Treibhauspotenzial (GWP) aller sechs Treibhausgase: CO2 , CH4 , N2O , HFCs, PFCs, SF6 , NF3 in einer Zahl. Datenquelle: Britische Regierung, Ministerium für Wirtschaft, Energie und Industriestrategie, 2023. Der Verpflichtung, besser zu werden Erfahren Sie mehr über unsere Nachhaltigkeitsbemühungen hier . Wir wissen, dass wir nicht perfekt sind, aber wir sind entschlossen, besser zu werden.

Nach seinem Sieg beim Lavaredo Ultra Trail (zum dritten Mal!) teilt Ultraläufer Hannes Namberger einige seiner Aktivitätsdaten aus dem Rennen – und seine Tipps, wie auch Sie aus Ihren Rennen lernen können! Hannes Namberger hat erneut bewiesen, warum er zu den weltbesten Ultraläufern gehört, und seinen dritten Sieg bei der Lavaredo Ultra Trail des UTMB im Juni. Während der anspruchsvollen 120 km langen Strecke verließ sich Hannes auf sein tiefes Verständnis der Rennstrategie und einige wertvolle Daten, die ihm halfen, sich auf das Rennen vorzubereiten und letztendlich der Konkurrenz voraus zu sein. Um genauer zu sehen, wie Hannes seine Daten und Erkenntnisse nutzt, und um eine detaillierte Analyse seiner Leistung am Renntag zu erhalten, schauen Sie sich das vollständige Video unten an. Und als Bonus lernen Sie vielleicht auch das eine oder andere, das Ihnen weiterhilft! Erfahren Sie hier mehr über Hannes' Lieblingsuhr, die Suunto Race

Ein technologischer Durchbruch der Universität Tampere MoniCardi , ein Medizintechnik- und Softwareunternehmen der Universität Tampere, entwickelt kontinuierlich neue Methoden zur Messung der Herzfrequenzvariabilität (HRV), um die komplexen Phänomene des menschlichen Körpers zu entschlüsseln. Das MoniCardi-Team möchte die verschiedenen physiologischen Merkmale, die vom Herzverhalten beeinflusst werden, enthüllen und so neue Wege in der Gesundheits- und Leistungsmessung eröffnen. Die Grundlage: Validierung mit riesigen Datensätzen MoniCardis bahnbrechende Forschung basiert auf statistischen Methoden und Zeitreihenanalysen, die ursprünglich in der Computerphysik entwickelt wurden. Diese Methoden finden überraschende, aber äußerst wirkungsvolle Anwendung in der Elektrokardiographie, einschließlich der HRV-Analyse. Die neuartigen Methoden von MoniCardi und ihr Nutzen wurden in verschiedenen wissenschaftlichen Studien [1-9] bestätigt und auf führenden kardiologischen Konferenzen wie den Scientific Sessions der American Heart Association vorgestellt. Die Studien nutzen umfangreiche Datensätze, wie beispielsweise die umfangreiche finnische Herz-Kreislauf-Studie (FINCAVAS), die umfassende Messdaten von 4386 Teilnehmern eines klinischen Stresstests enthält. Eine kürzlich durchgeführte bahnbrechende Studie [1] zeigte, dass MoniCardis HRV-Analyse einer einminütigen Ruhephase vor dem Test den plötzlichen Herztod signifikant besser vorhersagt als die konventionelle Analyse des vollständigen 20-minütigen Stresstests (Hazard Ratios von ~2,5 bzw. ~1,5). Die Überlegenheit von MoniCardi nimmt noch weiter zu, wenn alle anderen Risikofaktoren in die Analyse einbezogen werden. Außerhalb klinischer Studien ermöglicht die patentierte Methodik von MoniCardi eine genaue Abschätzung metabolischer Schwellen im Sport. Dies wurde in einer bahnbrechenden Studie bestätigt, die das Team 2023 in der führenden physiologischen Fachzeitschrift veröffentlichte [2]. Die Studie wurde auf mehreren nationalen und internationalen Nachrichtenseiten vorgestellt, darunter in einem ganzseitigen Artikel in der wichtigsten finnischen Zeitung Helsingin Sanomat (Link unten). Die Ergebnisse werden derzeit im Rahmen einer akademischen Zusammenarbeit zwischen der Universität Tampere und dem Finnischen Institut für Hochleistungssport (KIHU) validiert. Durch eine im Jahr 2024 gestartete Partnerschaft mit Suunto findet die neuartige Technologie von MoniCardi nun Eingang in den Einsatz bei Profisportlern, Sportbegeisterten und allen Verbrauchern, die an diesen neuartigen Funktionen interessiert sind, die die HRV-Analyse auf ein völlig neues Niveau heben und praktische und umsetzbare Ergebnisse gewährleisten. Herzfrequenzvariabilität (HRV) verstehen Die Herzfrequenzvariabilität (HRV) misst die Variation der Zeitintervalle zwischen aufeinanderfolgenden Herzschlägen. Durch die Analyse der Schwankungen dieser Intervalle lassen sich Rückschlüsse auf den Körperzustand gewinnen, insbesondere auf den Einfluss des autonomen Nervensystems auf das Herz. Herkömmlicherweise wird die HRV verwendet, um den Erholungszustand während des Schlafs mittels RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences) zu messen. Dabei werden nächtliche HRV-Veränderungen beobachtet, um das Stressniveau zu ermitteln. Im Ruhezustand zeigt der Körper eine signifikante Variabilität zwischen den Herzschlägen, die sogenannte HRV. Bei erhöhtem Stress schaltet das autonome Nervensystem jedoch in den Kampf-oder-Flucht-Modus, was zu einer minimalen Herzfrequenzvariabilität führt. Diese Verringerung der HRV kann als Indikator zur Beurteilung des Stressniveaus verwendet werden. Einführung von DDFA: Eine revolutionäre Messtechnologie HRV-Methoden werden üblicherweise in Zeitbereichs-, Frequenzbereichs- und nichtlineare Methoden unterteilt. Eine der gängigsten nichtlinearen Methoden ist die trendbereinigte Fluktuationsanalyse (DFA), die Anfang der 1990er Jahre entwickelt wurde. Die wichtigsten Informationen der DFA sind die allgemeinen langfristigen Eigenschaften der HRV im Hinblick auf Korrelationen, insbesondere wie sich Veränderungen der Herzschlagintervalle zu einem bestimmten Zeitpunkt auf Veränderungen zu einem anderen Zeitpunkt auswirken. Diese Informationen haben einen hohen prädiktiven Wert, ihr praktischer Nutzen wurde jedoch erst kürzlich mit der Entwicklung der dynamischen DFA (DDFA) [8,9] und ihrer Weiterentwicklung zur zeitsensitiven Bewertung von Veränderungen der HRV-Korrelationen [10] freigelegt. Kurz gesagt nutzt die DDFA eine Vielzahl von Messstäben für 4 bis über 50 aufeinanderfolgende Herzschläge. Zu jedem Zeitpunkt liefert die DDFA dann für alle diese Messstäbe gleichzeitig einen sogenannten Skalierungsexponenten – ein charakteristisches Merkmal von Korrelationen in Herzschlagintervallen. Diese Informationen lassen sich präzise auf den physiologischen Zustand während körperlicher Betätigung übertragen. Intensitätsüberwachung in Echtzeit DDFA eignet sich hervorragend zur Beurteilung von Echtzeit-Veränderungen der Herzschlagkorrelationen während des Trainings. Die Trainingsintensität korreliert direkt mit zeit- und skalenabhängigen Schwankungen des DDFA-Skalierungsexponenten. Studien zeigen, dass zunehmende Intensität beim Training die Skalierungsexponenten verringert. Bei sehr hohen Intensitäten können die Schlag-zu-Schlag-Intervalle sogenannte Antikorrelationen aufweisen, bei denen sich große und kleine Schlag-zu-Schlag-Intervalle je nach Zeitskala in spezifischer Weise abwechseln. Diese Informationen ermöglichen eine präzise Überwachung der Trainingsintensität und der physiologischen Schwellenwerte. Visualisierung von DDFA in Aktion Eine zentrale Studie mit dem Titel „Estimation of Physiological Exercise Thresholds Based on Dynamical Correlation Properties of Heart Rate Variability“, die 2023 in Frontiers in Physiology veröffentlicht wurde [2], veranschaulicht die Möglichkeiten der DDFA. Die Forschungsarbeit präsentiert ein Trainingsszenario mit zunehmender Intensität. Die cyanfarbenen Linien markieren die beiden metabolischen Schwellen: LT1 (aerobe Schwelle) und LT2 (anaerobe Schwelle), die schwarzen Punkte markieren die Stellen, an denen diese Schwellen auf dem Blutlaktatspiegel basieren. Dies veranschaulicht ein Idealszenario, in dem die DDFA-basierte Analyse nahezu identische Schwellenwerte liefert wie die laktatbasierten Schwellenwertdefinitionen. Obwohl dies den Optimalfall darstellt, sind in der Praxis Abweichungen zu erwarten. Die DDFA-Analyse und die laktatbasierten Schwellenwerte können von Fall zu Fall unterschiedlich sein, wobei die Herzfrequenzmessungen typischerweise innerhalb einer Toleranz von +-5 Schlägen pro Minute liegen. Auch die Laktatschwellen sind mit Unsicherheiten behaftet, die Interpretationsspielraum bieten. Validität bis hin zur klinischen Genauigkeit Die MoniCardi-Methode wurde bereits zur Vorhersage des allgemeinen kardialen Risikos und des plötzlichen Herztods [1] sowie verschiedener Herzerkrankungen wie dem Long-QT-Syndrom [4,5], Vorhofflimmern und kongestiver Herzinsuffizienz [in Vorbereitung] eingesetzt. Die Methoden wurden auch zur Einschätzung von Stress und Schlafphasen eingesetzt [6,7]. Die Vorhersage des plötzlichen Herztods [1] hat an Bedeutung gewonnen und wurde auf allen großen finnischen Nachrichtenseiten (YLE, Helsingin Sanomat, Ilta-Sanomat, Aamulehti) sowie auf mehreren internationalen Nachrichtenseiten (Liste unten) vorgestellt. Im Bereich Medizintechnik arbeitet MoniCardi derzeit mit Cardiolex Medical zusammen, einem schwedischen MedTech-Unternehmen, das moderne EKG-Geräte und -Systeme entwickelt. Darüber hinaus sucht MoniCardi Partner für tragbare Technologien, um die Herzrisikobewertung massentauglich zu machen. Quellen: [1] Jussi Hernesniemi, Teemu Pukkila, Matti Molkkari, Kjell Nikus, Leo-Pekka Lyytikäinen, Terho Lehtimäki, Jari Viik, Mika Kähönen, Esa Räsänen, Vorhersage des plötzlichen Herztodes mit ultrakurzen Herzfrequenzschwankungen, JACC: Clinical Electrophysiology, 2024 [2] Matias Kanniainen, Teemu Pukkila, Joonas Kuisma, Matti Molkkari, Kimmo Lajunen und Esa Räsänen, Estimation of Physiological Exercise Thresholds Based on Dynamical Correlation Properties of Heart Rate Variability, Front. Physiol. 14 (2023). [3] Teemu Pukkila, Matti Molkkari, Matias Kanniainen, Jussi Hernesniemi, Kjell Nikus, Leo-Pekka Lyytikäinen, Terho Lehtimäki, Jari Viik, Mika Kähönen und Esa Räsänen, Effects of Beta Blocker Therapy on RR Interval Correlations While Exercise, Computing in Cardiology 50 (2023) 10.22489/CinC.2023.104 [4] Matias Kanniainen, Teemu Pukkila, Matti Molkkari und Esa Räsänen, Effect of Diurnal Rhythm on RR Interval Correlations of Long QT Syndrome, Computing in Cardiology 50 (2023) 10.22489/CinC.2023.287           [5] T. Pukkila, M. Molkkari, J. Kim und E. Räsänen, Reduzierte RR-Intervallkorrelationen bei Patienten mit Long-QT-Syndrom, Computing in Cardiology 49 (2022) 10.22489/CinC.2022.284 [6] Teemu Pukkila, Matti Molkkari und Esa Räsänen, Dynamische Herzschlagkorrelationen bei komplexen Aufgaben – Eine Fallstudie zum Autofahren, Computing in Cardiology 48 (2021) 10.23919/CinC53138.2021.9662676 [7] M. Molkkari, M. Tenhunen, A. Tarniceriu, A. Vehkaoja, S.-L. Himanen und E. Räsänen, Nichtlineare Herzfrequenzvariabilitätsmessungen in der Schlafphasenanalyse mit Photoplethysmographie, Computing in Cardiology 46 (2019); 10.22489/cinc.2019.287 [8] M. Molkkari, G. Angelotti, T. Emig und E. Räsänen, Dynamische Herzschlagkorrelationen beim Laufen, Sci. Rep. 10, 13627 (2020) [9] M. Molkkari und E. Räsänen, Robuste Schätzung des Skalierungsexponenten in der trendbereinigten Fluktuationsanalyse der Schlagfrequenzvariabilität, Computing in Cardiology 45 (2018); 10.22489/CinC.2018.219 [10] M. Molkkari und E. Räsänen, Interbeat-Intervall des Herzens zur Schätzung des Zustands eines Probanden, Patent angemeldet. Aktuelle Nachrichten von MoniCardi Internationale Nachrichten: Wissenschaft täglich: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/06/240613140808.htm Wissenschaftsalarm: https://www.sciencealert.com/new-algorithm-can-predict-and-help- prevent-sudden-cardiac-death Mirage-Neuigkeiten: https://www.miragenews.com/tampere-university-researchers- predict-sudden-1255528/ Medical XPress-Neuigkeiten: https://medicalxpress.com/news/2024-01-method-based-series-analysis-thresholds.html Finnische Nachrichten: YLE: https://yle.fi/a/74-20093771 Helsingin Sanomat: https://www.hs.fi/tiede/art-2000009847625.html Ilta-Sanomat: https://www.is.fi/terveys/art-2000010505400.html Aamulehti: https://www.aamulehti.fi/tiedejateknologia/art-2000010497986.html https://www.aamulehti.fi/tiedejateknologia/art-2000009863997.html STT: https://www.sttinfo.fi/tiedote/70082024/aikasarja-analyysiin-perustuva-uusi-menetelma-helpottaa-urheilun-kynnysarvojen-maarittamista?publisherId=69818730&lang=fi

Finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zur weltweit ersten echten Intensitätsmessung. Warum benötigt ZoneSense einen Herzfrequenzgurt? Um den Herzschlag präzise messen zu können, ist ein Pulsgurt erforderlich. Diese Daten sind unerlässlich, um Unterschiede zwischen den RR-Spitzen der Herzfrequenz zu erkennen. Optische Pulsmessgeräte können diese Art der Messung nur im Ruhezustand, beispielsweise im Schlaf, zuverlässig durchführen. Kann ZoneSense mit jedem Herzfrequenzgurt verwendet werden? Ja, jeder Herzfrequenzgurt, der Herzschlag-zu-Schlag-Daten liefert, kann mit ZoneSense verwendet werden. Beim Schwimmen funktioniert jedoch nur der Suunto-Herzfrequenzgurt mit integriertem Speicher. Kann ZoneSense mit einem Arm-Herzfrequenzmessgerät verwendet werden? Arm-Herzfrequenzmessgeräte verwenden optische Herzfrequenzsensoren. Diese können die Herzfrequenz während des Trainings nicht präzise von Schlag zu Schlag messen. Daher ist ZoneSense für diese Sensoren nicht verfügbar. Wie bekomme ich ZoneSense auf meine Uhr? Um ZoneSense zu installieren, öffnen Sie den Suunto App SuuntoPlus Store, wählen Sie die ZoneSense Sports App aus und speichern Sie sie auf Ihrer Uhr. Wählen Sie beim nächsten Trainingsstart ZoneSense aus. Bei nachfolgenden Trainingseinheiten im gleichen Sportmodus ist ZoneSense automatisch ausgewählt. Welche Uhren unterstützen ZoneSense? ZoneSense funktioniert mit allen Suunto-Uhren mit Herzfrequenzgurten zur Nachanalyse. Dies gilt auch für ältere Modelle wie Suunto Ambit und Spartan. Live-Daten mit ZoneSense werden auf den neuesten Suunto-Uhren mit der neuesten Software unterstützt, darunter Suunto 9 Peak Pro, Suunto Vertical, Suunto Race, Suunto Race S und Suunto Ocean (später im Herbst). Was zeigt ZoneSense in der Suunto-App an? Die ZoneSense SuuntoPlus Sport-App zeigt Ihre Intensität grafisch in Grün, Gelb und Rot an. Die aktuelle Zeit in der jeweiligen Intensität sowie die Gesamtzeit in jeder Intensität im Training werden angezeigt. Die Gesamtzeit umfasst nicht die ersten 10 Minuten des Trainings, da dieser Zeitraum nicht gemessen werden kann (mehr dazu in der nächsten Frage). Der Athlet kann die obere rechte Taste auf seiner Uhr drücken, um die angezeigten Felder zu ändern und anstelle der Gesamtzeit in Zonen andere Werte wie Tempo, Vertikale, Geschwindigkeit und Leistung zu verfolgen. Ist es normal, dass die ZoneSense SuuntoPlus Sport-App die Intensität der ersten 10 Minuten meines Trainings nicht anzeigt? Ja. Der ZoneSense DDFA-Index (Dynamical Detrended Fluctuation Analysis) kann in den ersten 10 Minuten nicht genau gemessen werden, da sich der Körper zu diesem Zeitpunkt typischerweise noch aufwärmt. Die Echtzeitmessung und die Nachanalyse zeigen daher in dieser Zeit keine Daten an. Ist es normal, dass ich die ZoneSense-Nummern meines Freundes nicht sehen kann? Die ZoneSense-Analyse ist nur für Ihr eigenes Training sichtbar und daher persönlich. Kann ich ZoneSense-Daten in meinen alten Trainingseinheiten sehen? Ja, das ist möglich. Diese Zahlen sollten jedoch mit Vorsicht behandelt werden. Die genauesten Daten erhalten Sie bei neuen Trainingseinheiten mit aktiviertem ZoneSense. Meine alten Trainingseinheiten mit ZoneSense-Daten sehen etwas anders aus. Was ist der Grund? Da ZoneSense Mitte September 2024 veröffentlicht wird, wird jedes neue Training verwendet, um Ihr sportartspezifisches DDFA-Basisniveau zu ermitteln. Dadurch wird die ZoneSense-Analyse mit der Zeit präziser. Ältere Trainingseinheiten vor der Aktivierung von ZoneSense enthalten zwar ZoneSense-Daten, da diese jedoch keine persönliche Basisanalyse enthalten, weist ZoneSense Fehler auf, die das ZoneSense-Diagramm um 10–20 % nach oben/unten verschieben können. Gibt es eine Möglichkeit, die ZoneSense-Messung genauer zu machen? ZoneSense misst jedes Training und analysiert die normale aerobe Herzfrequenzvariabilität des Athleten anhand des DDFA-Index, der als Parameter der ZoneSense-Messung verwendet wird. Die Intensität der aeroben (grün), an-aeroben (gelb) und VO2max-Bereiche (rot) wird dann anhand der Abweichung von diesem normalen aeroben Niveau, dem Trainings-Basiswert, bewertet. Trainingseinheiten mit geringem aeroben Aufwand werden nicht in diese Basisdefinition einbezogen. Um die bestmögliche Genauigkeit mit ZoneSense zu erreichen, achten Sie bitte darauf, regelmäßig leichte aerobe Einheiten in Ihr Training einzubauen, um den Aufwand verschiedener Trainingsarten zu analysieren. Wie kann ich die bestmögliche aerobe und an-aerobe Schwelle bei der Herzfrequenzauswertung erreichen? Sie können ZoneSense zur Intensitätsmessung verwenden, ohne die Intensität anhand von Tempo, Leistung oder Herzfrequenz analysieren zu müssen. Es gibt jedoch Trainingseinheiten wie kurze Intervalle, bei denen Tempo und Leistung besser geeignet sind, da sie sofort auf Intensitätsänderungen reagieren. Natürlich kann der Sportler die Herzfrequenz als Maß für Intensität, Kraft und Tempo verwenden. ZoneSense bietet eine Analysefunktion, mit der die Suunto App die aerobe und an-aerobe Schwelle als Herzfrequenz mit dem DDFA definiert. Diese Analyse ordnet die Herzfrequenz dem ZoneSense DDFA-Index zu, der sich über aerobe und an-aerobe Schwellen hinweg verschiebt. Um ein Ergebnis aus dieser Analyse zu erhalten, muss der Sportler ein Training mit hoher und anspruchsvoller Intensität absolvieren. Die Intensität muss vom aeroben Bereich auf das an-aerobe Niveau gesteigert werden, um die aerobe Schwelle als Herzfrequenzergebnis zu erhalten. Um die an-aerobe Schwelle zu erreichen, muss der Sportler ein Training mit einer Intensität im VO2max-Bereich absolvieren. Um ein Schwellenergebnis zu erhalten, kann der Athlet ein Training absolvieren, bei dem er die Intensität schrittweise steigert. Durch die schrittweise Steigerung der Intensität werden für jede Belastungsstufe genügend Messdaten bereitgestellt. So kann beim Überschreiten der Schwellen die Herzfrequenz bei dieser Intensität ermittelt werden. Dies ist bei verschiedenen Sportarten wie Laufen, Radfahren, Rudern und sogar Schwimmen möglich. Die Idee des Schritt-für-Schritt-Protokolls besteht darin, jede Intensität mehrere Minuten lang beizubehalten, z. B. 3 Minuten locker zu joggen, dann alle 3 Minuten das Tempo zu steigern und dies bis zur maximalen Belastung zu wiederholen. Sport und Anwendungsfälle Warum sollte ich mit ZoneSense mit einer geringeren Anstrengung mit dem Training beginnen? ZoneSense ermittelt eine persönliche Intensitätsskala durch Messung des „DDFA-Index“ bei leichten aeroben Belastungen. Dieser Basiswert wird bei jedem Training aktualisiert, kann aber bei hochintensiven Belastungen nicht ermittelt werden. Genaue Messungen erfordern daher regelmäßige leichte Trainingseinheiten, um den persönlichen DDFA-Wert aktuell zu halten. Dieser persönliche Basiswert kann sich im Laufe des Jahres ändern und sogar täglich abweichen. Um die bestmögliche Messgenauigkeit mit ZoneSense zu erreichen, ist daher zu Beginn des Trainings eine Aufwärmphase erforderlich. Mein Training schien nicht die „richtige Intensität“ zu haben. Was könnte der Grund dafür sein? ZoneSense eignet sich optimal für Trainings mit konstanter Belastung oder für längere Intervalle. Kurze Belastungsphasen, z. B. 1-Minuten-Intervalle, erreichen keine Homöostase im Körper. Daher gibt der mit ZoneSense verwendete DDFA-Index nicht die jeweilige Intensität wieder. Jedes Training beeinflusst die Funktion Ihrer persönlichen ZoneSense-Messung. Das mit DDFA gemessene normale, leichte aerobe Niveau wird in Ihrer Uhr und Ihrem persönlichen Profil gespeichert. Wenn Sie ein neues Training absolvieren, trägt dies zu dieser Basismessung bei. Wenn Sie Ihren ersten Lauf mit Suunto mit sehr hoher Anstrengung absolvieren, kann ZoneSense versuchen, diesen DDFA-Wert als Ihren Normalzustand zu messen. Dies kann zu falschen Ergebnissen führen. Achten Sie darauf, dass Sie auch mit Ihrer Suunto-Uhr und Ihrem Herzfrequenzgurt leichte Anstrengungen unternehmen, damit Ihr normaler Basiswert entsprechend kalibriert wird. Wann sollte ich ZoneSense anstelle von Tempo, Leistung oder Herzfrequenz verwenden, um meine Trainingsintensitätszonen zu ermitteln? ZoneSense eignet sich ideal für gleichmäßiges Training, wie z. B. lange Aerobic-Einheiten mit hoher Belastung oder lange Intervalleinheiten von über 3 Minuten. Für kurze Intervalle, wie z. B. 1-Minuten-Sprints, verwenden Sie Lauftempo oder Radleistung für eine genauere Messung. ZoneSense erfordert, dass der Athlet mindestens 2–3 Minuten mit der angegebenen Intensität trainiert, um die Intensität korrekt anzuzeigen. Mit ZoneSense erfahren Sie jedoch, welches Leistungsniveau in Bezug auf Kraft, Tempo, vertikale Geschwindigkeit und Schwimmtempo Sie in Ihrem aeroben, anaeroben und VO2-Max-Bereich aufrechterhalten können. Diese Informationen können Ihnen beim täglichen Training nützlich sein, um Ihre Anstrengung bei jedem Training anzupassen. Wie funktioniert ZoneSense bei Mannschafts- oder Schlägersportarten? Bei Sportarten, bei denen der Athlet ständig trainiert, kann ZoneSense anzeigen, ob die Aktivität überwiegend aerob oder anaerob ist. Aufgrund von Verzögerungen bei der Messung durch ZoneSense und der Natur kurzer Belastungsphasen bei den gängigsten Mannschafts- und Schlägersportarten kann es jedoch vorkommen, dass die tatsächliche Belastungsintensität durch ZoneSense nicht korrekt angezeigt wird. Beispielsweise kann ein einminütiger Sprint mit maximaler Belastung, gefolgt von einer längeren Ruhepause, in ZoneSense als rein aerobes Intensitätstraining angezeigt werden. Wenn die höheren Anstrengungen jedoch mit kurzen Erholungsphasen wiederholt werden, wird die kumulative Auswirkung in ZoneSense angezeigt. ZoneSense entwickelt sich weiter und Feedback von Sportwissenschaftlern, Trainern und Sportlern zur Verbesserung seiner Anwendung ist willkommen. Wie kann ZoneSense zum Schwimmen verwendet werden? Der Suunto Herzfrequenzgurt speichert Daten in seinem Sensormodul, da das Herzfrequenzsignal unter Wasser nicht übertragen werden kann. An Land oder am Beckenrand werden die Herzfrequenzdaten Schlag für Schlag an die Uhr übertragen. ZoneSense-Daten stehen dann für die Nachanalyse zur Verfügung, um die tatsächliche Intensität der Trainingseinheit zu ermitteln. Funktioniert ZoneSense mit Krafttraining? ZoneSense konzentriert sich auf aerobe und anaerobe Belastungen durch die Analyse des DDFA (Dynamic Detrended Fluctuation Analysis Index). Die Intensität des Krafttrainings basiert auf Muskelanstrengung, nicht auf Herz-Kreislauf-Anstrengung. Daher ist ZoneSense für kraftbasiertes Training weniger geeignet. Kann ZoneSense Muskelermüdung, Hitze oder andere Stressfaktoren berücksichtigen? ZoneSense misst die Herzbelastung, die mit aeroben, anaeroben und VO2max-Zuständen korreliert. Es gibt jedoch Beispiele, die darauf hinweisen, dass ZoneSense auch andere leistungsbeeinflussende Faktoren berücksichtigen kann. Beispielsweise scheint Muskelermüdung den Sportler so zu beeinflussen, dass ZoneSense schneller höhere Intensitätsstufen erreicht. Das bedeutet, dass die Leistungsfähigkeit bei Muskelermüdung nachlässt und die Belastung reduziert werden muss, um weiterhin auf normalem Niveau trainieren zu können. Könnte ZoneSense zur Messung der Intensität in anspruchsvollen Höhenlagen oder bei Hitze verwendet werden? In Höhenlagen oder bei Hitze entsprechen Herzfrequenz-, Tempo- und Leistungsmessungen nicht der unter Laborbedingungen definierten Intensität. Anspruchsvolle und ungewöhnliche Bedingungen erschweren es dem Sportler, ein angemessenes Belastungsniveau zu ermitteln. ZoneSense kann möglicherweise auch unter anderen Bedingungen eingesetzt werden, da es die Belastung des Herzens misst und somit verschiedene interne und externe Stressoren berücksichtigt. Dieser Aspekt bedarf jedoch weiterer Forschung. ZoneSense-Analyse Warum wird der Beginn der Übung nicht in der Analyse angezeigt? Der erste Teil des Trainings dient zum Aufwärmen, damit sich der Körper an den Trainingsmodus gewöhnen kann. Während dieser Zeit korreliert die Messung der Herzfrequenzvariabilität nicht genau mit der Trainingsintensität. Daher zeigt ZoneSense während dieser Zeit weder im Live-Tracking noch in der Nachanalyse Daten an. Warum werden kurze, intensive Anstrengungen mit ZoneSense nicht als große Anstrengungen angezeigt? ZoneSense misst Stress mit DDFA, was mit Verzögerungen einhergeht. Wenn Sie einen Sprint starten, dauert es einige Sekunden bis Minuten, bis sich Ihr Körper und Ihre Herzfrequenz angepasst haben. In einem normalen Ramp-up-Testprotokoll unter Laborbedingungen wird diese Verzögerung dadurch ausgeglichen, dass die gleiche Belastung länger als drei Minuten ausgeübt wird. Während dieser Zeit „passt“ sich der Körperstoffwechsel der Belastungsintensität an, beispielsweise dem Laktatspiegel im Blut. ZoneSense benötigt ebenfalls einen Datensatz, bevor ein relevanter DDFA-Wert erstellt wird, was zu einer Verzögerung von bis zu 1–2 Minuten führt. Um die richtige Intensität beim Laufen, Radfahren, Schwimmen mit kürzeren Intervallen oder Sprinten zu ermitteln, eignen sich Geschwindigkeits-, Tempo- und Leistungsmessungen am besten. Diese erfordern jedoch vordefinierte Zonenstufen. ZoneSense kann nach der Analyse verwendet werden, um die Leistungs- und Geschwindigkeitsstufen bei einer bestimmten Belastung zu ermitteln, dargestellt durch den ZoneSense DDFA-Index. Wissenschaftlicher Hintergrund Was ist der Unterschied zwischen HRV, RMSSD, DFA-1 und DDFA? Dies sind verschiedene Messwerte zur Analyse der Herzfrequenzvariabilität (HRV): HRV: Herzfrequenzvariabilität bezeichnet die Variation der Zeitintervalle zwischen Herzschlägen. Bei einer Herzfrequenz von 60 Schlägen pro Minute beträgt die durchschnittliche Zeit zwischen den Schlägen 1 Sekunde. Im entspannten Zustand variiert die Variabilität zwischen den Schlägen. Beispielsweise beträgt die Zeit zwischen den Schlägen 950 ms (ca. 1 Sekunde), 1050 ms, 940 ms usw. RMSSD: Der quadratische Mittelwert aufeinanderfolgender Differenzen ist die gängigste Methode zur Berechnung der kurzfristigen Herzfrequenzvariabilität. Sie wird häufig verwendet, um den Stresslevel während nächtlicher oder tagsüber durchgeführter Belastungstests zu messen. Suunto nutzt sie, um Ihren Erholungszustand mit nächtlichen Messungen zu analysieren. DFA-1: DFA-1 bezeichnet den kurzskaligen Skalierungsexponenten, der 4–16 Schlag-zu-Schlag-Intervalle abdeckt. Der Skalierungsexponent wird üblicherweise für die gesamte Zeitreihe berechnet und liefert somit eine Zahl als Ausgabe. DDFA hingegen deckt alle Zeitskalen von 4 Schlag-zu-Schlag-Intervallen bis hin zu Tausenden ab und liefert für jede einzelne Zeitskala (4, 5, 6, …, 1000) eine Ausgabe. Diese Werte werden zudem dynamisch als Funktion der Zeit ausgegeben. DDFA liefert somit eine zweidimensionale Abbildung der Skalierungsexponenten. DDFA ist somit deutlich genauer und zuverlässiger als DFA-1 und reagiert als Echtzeitmethode auf Veränderungen der physiologischen Bedingungen. **DDFA**: Dynamische Trendanalyse. Die Methode untersucht, wie sich die Herzschlagintervalle im Verhältnis zueinander verändern und wie sich diese Veränderungen zu einem bestimmten Zeitpunkt auf die Veränderungen der Herzschlagintervalle zu anderen Zeitpunkten auswirken. Solche Abhängigkeiten zwischen den Intervallen werden als Korrelationen bezeichnet. DDFA wertet die Eigenschaften dieser Korrelationen zu jedem Zeitpunkt sehr präzise aus. Wie funktionieren aerobe und anaerobe Schwellenwerte mit ZoneSense? ZoneSense misst den DDFA-Index während und nach dem Training. Die anaerobe Schwelle wird als eine Abweichung von -0,5 vom Ausgangswert 0 definiert, die aerobe Schwelle liegt bei -0,2. Diese Werte korrelieren mit Laborwerten, sind aber Richtwerte für Stoffwechselveränderungen. Die regelmäßige Anwendung von ZoneSense bietet eine einfache Methode zur Intensitätsmessung ohne häufige Laboruntersuchungen. ZoneSense veranschaulicht den Stoffwechselzustand des Körpers durch Messung des Herzbelastungsniveaus. Grundsätzlich können deine tägliche Müdigkeit, dein Flüssigkeitshaushalt, Hitze, Muskelkater, das Laufgelände und viele weitere Aspekte deinen aktuellen Körperzustand beeinflussen und sich auf den DDFA-Index auswirken. Beispielsweise kannst du deine aerobe Schwelle langsamer erreichen als noch am Vortag. Wie misst ZoneSense die Herzfrequenzschwellen? ZoneSense ordnet Änderungen der aeroben und anaeroben Schwellen den entsprechenden Herzfrequenzwerten zu. Plötzliche Intensitätsänderungen können zu Fehlern führen. Daher empfiehlt es sich, mehrere Trainingseinheiten zu absolvieren, bevor Sie Herzfrequenzzonen in Ihrer Suunto-Uhr einstellen. Mehr erfahren Wo kann ich mehr erfahren? Besuchen Suunto ZoneSense-Seite für detaillierte Informationen zu ZoneSense, einschließlich Neuigkeiten, Artikeln, Webinaren und wissenschaftlichen Erkenntnissen. Möchten Sie ZoneSense zusammen mit Suunto testen? Wenn Sie eine Nationalmannschaft, ein Sportwissenschaftler oder ein Proficlub sind und Interesse an ZoneSense haben, wenden Sie sich bitte an Suunto Hier

ZoneSense bietet Einblicke darüber, ob die Physiologie Ihres Körpers aerob mit niedrigerem Stressniveau arbeitet oder ob ein Übergang zu höherer Belastung, anaeroben Anstrengungen, stattgefunden hat. Verschiedene Sportarten stellen unterschiedliche Anforderungen an Ihr Herz-Kreislauf-System. Die Messung der Intensität anhand der Herzfrequenz kann schwierig sein, da sich die Herzfrequenz bei verschiedenen Aktivitäten wie Radfahren und Langlauf ändert. Dabei kann dieselbe Herzfrequenz in einer Sportart aerob und in einer anderen anaerob sein. Darüber hinaus können tägliche Leistungsschwankungen von bis zu 5–10 % die Verwendung vordefinierter Intensitätsstufen erschweren. ZoneSense bewältigt diese Herausforderungen, indem es die Reaktion des Herzens auf die Trainingsintensität in Echtzeit misst. Diese innovative Technologie ermöglicht es Sportlern, ihre Belastungsintensität in verschiedenen Sportarten täglich zu überwachen. Die folgenden Beispiele zeigen, wie ZoneSense Ihre Herzfrequenz bei verschiedenen Aktivitäten misst. Aerobic-Sitzungen Aerober Langstreckenlauf Um die langen Läufe rein aerob zu gestalten, sollte der ZoneSense-Status die meiste Zeit grün bleiben. Es ist normal, dass der DDFA-Indexwert bei leichten Belastungen, wie in diesem Beispiel, ständig um +0 bis +0,4 schwankt. Bei Outdoor-Läufen, bei denen der Athlet möglicherweise Hügel überwinden muss, kann der ZoneSense dies verdeutlichen, indem er gelegentlich in den anaeroben Bereich wechselt. Diese Art von wenigen Spitzen, die etwas über die aerobe Schwelle hinausgehen, ist normales aerobes Training. Lange Fahrt mit 3x45min anaerober Anstrengung Das Beispiel zeigt eine lange Radtour von 5,5 Stunden, deren letzter Teil drei 45-minütige Abschnitte mit „Ironman-Renntempo“ umfasst. Die drei 45-minütigen Trainingsabschnitte veranschaulichen die Belastung an und über der aeroben Schwelle, da der DDFA-Index überwiegend gelb wird. Bei Temperaturen um die 30 Grad Celsius ist nach 3,5 Stunden eine erhöhte Herzfrequenz zu beobachten. Die Trainingsintensität bleibt zwar gleich, die Herzfrequenz ist jedoch um 15–20 Schläge pro Minute gestiegen. ZoneSense zeigt jedoch ein konstantes Intensitätsniveau an. Intervalltraining Lange Intervalle - Radfahren Die anspruchsvolleren Intervalleinheiten, bei denen der Athlet an der an-aeroben Schwelle oder sogar darüber trainiert, lassen sich im Alltag nur schwer quantifizieren: Geht es zu hart oder zu leicht? ZoneSense hilft zu verdeutlichen, ob Sie die Schwelle erreicht oder sogar überschritten haben. Das Beispiel zeigt 6 x 7 Minuten Intervalle über der an-aeroben Schwelle. ZoneSense steigert die Intensität während der ersten 2–3 Minuten des Intervalls schrittweise, um über die Schwelle zu gelangen. Intervalltraining ist eine gängige Methode für anspruchsvollere Trainingseinheiten. Der ZoneSense DDFA-Index erfordert eine längere Dauer konstanter Intensität, da der Körper Zeit benötigt, um die Homöostase zu erreichen. Der ZoneSense erfordert eine konstante Belastung von mindestens 2-3 Minuten. Um das Intensitätsniveau genau darzustellen, wird dies mit kurzen Änderungen nicht erreicht. Im obigen Beispiel hätte ZoneSense, wenn das Intervall nach 2 Minuten abgebrochen worden wäre, selbst bei hoher Anstrengung nicht den anaeroben Zustand erreicht. Dies lässt sich auch an der Herzfrequenz im Hintergrund erkennen: In den ersten 2 Minuten steigt die Herzfrequenz trotz konstanter Anstrengung an. Dies liegt an der langsamen Anpassung des Herzens an das veränderte Intensitätsniveau. Lange Intervalle – Freiwasserschwimmen ZoneSense ist nicht nur auf gängige Ausdauersportarten wie Laufen und Radfahren beschränkt. Hier ist ein Beispiel für eine Freiwasserschwimmeinheit, bei der ein Athlet 12 x 300 m Wiederholungen im See mit kurzen Pausen von 30–45 Sekunden absolviert hat. Ziel der Einheit war es, in einem guten, nachhaltigen Tempo zu schwimmen. ZoneSense veranschaulicht dies, indem am Ende jeder Wiederholung das anaerobe Niveau erreicht wird. Das Tempo bleibt gleich, nur die letzte Wiederholung ist härter. Die kumulative Belastung wird dadurch veranschaulicht, dass die letzte Hälfte der Wiederholungen immer einen anaeroben Zustand erreicht, während die ersten Wiederholungen dies nicht alle erreichen. Lange Intervalle - Rudern Es folgt ein Rudertraining mit 4 x 6 Minuten intensiver Anstrengung und 8 x 40 Sekunden mit 20 Sekunden Pause. ZoneSense zeigt an, dass die Anstrengung die anaerobe Schwelle überschreitet. Die kurzen Wiederholungen werden ebenfalls rot markiert, da die Pausenzeit kurz ist. Kurze Intervalle mit kurzer Erholung – Radfahren Bei einem hohen Volumen an kurzen Intervallen mit kurzen Erholungsphasen kann ZoneSense die kumulative Intensität darstellen. Das Beispiel hier zeigt das hohe Volumen an Intervallen mit kurzer Erholungsphase (13 x 30 Sekunden mit 15 Sekunden Erholung). Diese Anstrengung kann als schwarze Linie dargestellt werden, die die Radfahrleistung darstellt. Der ZoneSense DDFA-Index steigt während der ersten fünf Wiederholungen in den anaeroben Bereich und erreicht dann mit den folgenden Wiederholungen den rot dargestellten VO2max-Bereich. Dies veranschaulicht gut die Belastung bei Wiederholungen mit höherem Volumen, bei denen die Kraftanstrengung als korrekt angesehen werden kann. Hier sind die 15 Sekunden Erholung so kurz, dass sich die Körperhomöostase zwischen den Wiederholungen nicht auf niedrige Intensität erholt, sondern eher die kumulative Intensität der konstanten Intervalle beschreibt. Kurze Intervalle mit langer Erholung – Laufen ZoneSense kann kurze Sprints mit längeren Erholungsphasen nicht sinnvoll überwachen. ZoneSense benötigt ein ausgeglichenes Intensitätsniveau. Das Beispiel eines Laufintervalls von 20 x 400 m mit 40 Sekunden Erholung zeigt, dass die Messung kein schnelleres Lauftempo anzeigt, da die Intervalldauer kurz und die Erholungsphase relativ lang ist. Wären die Intervalle länger gewesen, hätte jedes Intervall eine anaerobe Intensität erreicht, oder wäre die Erholung kürzer gewesen, hätte sich der kumulative Intensitätseffekt wie im vorherigen Beispiel gezeigt. Höhere Intensität nahe der anaeroben Schwelle Halbmarathon Die folgenden Beispiele veranschaulichen den ZoneSense in einer Trainingseinheit, bei der die Intensität anaerob ist und regelmäßig den anaeroben Schwellenwert erreicht. Dieses Beispiel stammt von einem Halbmarathon, bei dem ein Freizeitläufer fast 1,5 Stunden lang an seine Grenzen geht. Die Rennstrecke weist einige Kurven und Hügel auf, die sich auf die Intensität des Athleten auswirken. Der ZoneSense zeigt die Intensität bei anaerober Anstrengung in Gelb an, mehrere Abschnitte im VO2-Bereich sind rot dargestellt. Beim Vergleich der schwarzen Linie, die das Tempo darstellt, ist ein leichter, allmählicher Abfall des Tempos erkennbar. Ebenso ist ein leichter Abfall der Herzfrequenz zu erkennen. Die gelben und roten Abschnitte des ZoneSense zeigen jedoch an, dass der Athlet versucht hat, die Intensität so hoch wie möglich zu halten. Eishockey mit verschiedenen Kraftspitzen. Ausdauersportler führen üblicherweise Leistungstests im Labor durch, um die aeroben und anaeroben Werte wie Herzfrequenz, Tempo oder Kraft zu ermitteln. Für viele Sportarten ist dies jedoch nicht möglich, da die Laborprotokolle nicht die Realität widerspiegeln. Hier ein Beispiel für ein Eishockeyspiel, bei dem Spieler ZoneSense zur Messung ihrer Anstrengung während des Spiels nutzen. Jede Anstrengung wird als anaerobe Belastung mit Spitzen im VO2max-Bereich dargestellt. Bei Mannschaftssportarten wie Eishockey, Fußball und Basketball ist es sehr schwierig, die tatsächliche Intensität zu ermitteln, da Labortests auf Laufbändern oder Heimtrainern nicht wirklich mit der Belastung auf dem Feld korrelieren. ZoneSense könnte eine Lösung für einige dieser Sportarten oder Trainingseinheiten für diese Athleten sein. Die Herausforderung bei ZoneSense liegt in der Notwendigkeit konstanter Belastung. Die Belastung, die zur Homöostase bzw. zum Gleichgewicht führt, muss lang genug sein, damit der DDFA-Index die Intensität der Belastung wirklich widerspiegelt. Bei vielen Mannschafts- und Schlägersportarten kann dies aufgrund sehr kurzer Belastungsdauern und langer Ruhepausen eine Einschränkung darstellen. Selbst wenn die Spiele selbst nicht mit ZoneSense gemessen werden könnten, könnten Trainingseinheiten mit ausreichender kumulativer Belastung potenziell für ZoneSense geeignet sein. Dies wäre die lang erwartete Intensitätsmessung im Mannschaftssport. Auswirkungen von Muskelermüdung ZoneSense misst Stress anhand der Herzfrequenzvariabilität. Dieser Stresseffekt korreliert mit dem Stoffwechselzustand des Körpers, wobei weniger Stress aerob, mehr anaerob ist. Der Stoffwechselzustand ist jedoch nicht der einzige Effekt, sondern kann durch andere Stressfaktoren hervorgerufen werden. Hier ist ein Testbeispiel, bei dem ein Athlet in einem Training zwei Steigerungsprotokolle mit einem Ergometer absolviert hat. Der erste Teil ist von 8 bis 16 Minuten zu sehen, der zweite von 1 Stunde 15 Minuten bis 1 Stunde 23 Minuten. Der mittlere Teil der Sitzung bestand aus Krafttraining mit schweren Beinübungen. Die Auswirkungen der Ermüdung der Beinmuskulatur sind im Steigerungsprotokoll zu beobachten, wo ZoneSense im Vergleich zur ersten Version einen höheren Intensitätsbereich erreicht. Die Auswirkungen sind nicht massiv, verdeutlichen aber dennoch die anderen Stressfaktoren. Durch die Messung der tatsächlichen Reaktion des Herzens auf die Trainingsintensität bietet ZoneSense Sportlern ein zuverlässiges und tägliches Werkzeug zur Optimierung ihres Trainings in verschiedenen Sportarten. Dies Die Technologie wird die Art und Weise revolutionieren, wie Sportler ihren körperlichen Stresspegel verstehen und bewältigen und so ihre Leistung und Erholung verbessern. Ein ähnlicher Einfluss der Muskelbelastung und der möglichen unterschiedlichen Intensitätsstufen findet sich beim Wandern. Das steile Bergauf- und Bergabfahren macht das Training anaerob. Die Herzfrequenz selbst, insbesondere beim Bergabfahren, würde dies jedoch nicht anzeigen. Die damit verbundene Muskelermüdung und -belastung erhöht die ZoneSense-Intensität.