Análise multivariada dos determinantes antropométricos da carga de treino no badminton juvenil
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v71.117465Palavras-chave:
Carga de treino, antropometria, atletas jovens, desempenho no badminton , análise de agrupamentoResumo
Enquadramento: A monitorização da carga de treino em atletas juvenis é essencial para otimizar o desempenho e reduzir o risco de lesões; No entanto, existe uma investigação limitada sobre a forma como as características antropométricas influenciam a tolerância à carga no badminton. Este estúdio investigou a associação entre as medidas de carga de treino e os perfis antropométricos em jugadores juvenis de competição.
Métodos: Participação de cinco atletas, homens e mulheres, com carga externa registada através de sensores acelerométricos e avaliações antropométricas realizadas sob protocolos padronizados. Se aplicou o algoritmo de clustering Louvain para classificar os jogadores em diferentes grupos de carga, enquanto a regressão logística multinomial (RLM) identificava os preditores chave da classificação de carga.
Resultados: O cluster Louvain revelou três grupos de carga distintos: Alta (HL), Moderada (ML) e Baja (LL), refletindo padrões naturais na distribuição da carga externa. A análise de RLM mostrou que a estatura, o peso corporal e a longitude de piercing foram preditores significativos da classificação. Os jogadores mais altos e pesados tendiam a pertencer ao grupo HL, enquanto uma grande longitude de pedra se associava positivamente à classificação ML, possivelmente ligada à mecânica de zancada e à economia de movimento. Outras medidas circunferenciais (cintura, cadeia, perímetro braquial médio) tiveram um impacto mínimo, e os anos de experiência não predizeram significativamente a tolerância à carga.
Conclusão: Estes hallazgos subrayan o valor de combinar técnicas de clustering baseadas em redes com modelos multivariados para capturar interações complexas na carga do atleta. Na prática, os resultados sugerem que certos rasgos antropométricos, especialmente a estatura, a massa corporal e a longitude das extremidades, desempenham um papel importante na capacidade dos atletas para sustentar as cargas de treino. A integração de avaliações antropométricas individualizadas na monitorização da carga pode suportar estratégias de treino baseadas na evidência de que potencia o desempenho e reduz o risco de lesão em jogadores de badminton juvenis.
Referências
Alcock, A., & Cable, N. T. (2009). A comparison of singles and doubles badminton: heart rate response, player profiles and game characteristics. International Journal of Performance Analysis in Sport, 9(2), 228–237. https://doi.org/Alcock, A., & Cable, N. T. (2009). A comparison of singles and doubles badminton: heart rate response, player profiles and game characteristics. Interna-tional Journal of Performance Analysis in Sport, 9(2), 228-237
Angga, P. D. (2019). Anthropometric and motor performance of junior badminton athlete. In 2nd In-ternational Conference on Sports Sciences and Health 2018 (2nd ICSSH 2018Atlantis Press, 143–146.
Bartlett, J. D., O’Connor, F., Pitchford, N., & Torres-Ronda, L., & Robertson, S. J. (2017). Relationships between internal and external training load in team-sport athletes: Evidence for an individuali-zed approach. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(2), 230–234. https://doi.org/https://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0791
Bewick, V., Cheek, L., & Ball, J. (2005). Statistics review 14: Logistic regression. Critical Care, 9(1), 112.
Biró, A., Cuesta-Vargas, & L., S. (2024). AI-Assisted fatigue and stamina control for performance sports on IMU-generated multivariate times series datasets. Sensors, 24(1), 132. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/s24010132
Bisht, H. S., Dhauta, R., & Singh, J. (2019). Anthropometric and physiological profile of badminton pla-yers of Uttrakhand. International Journal of Yogic, Human Movement and Sports Sciences, 4(1), 665–669
Blondel, V. D., Guillaume, J. L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 10, P10008. https://doi.org/https://doi.org/10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
Buchheit, M., & Laursen, P. B. (2013a). High-intensity interval training, solutions to the programming puzzle: Part I: Cardiopulmonary emphasis. Sports Medicine, 43(5), 313–338. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s40279-013-0029-x
Buchheit, M., & Laursen, P. B. (2013b). High-intensity interval training, solutions to the programming puzzle. Sports Medicine, 43(5).
Cabello, D., & González-Badillo, J. J. (2003). Analysis of the characteristics of competitive badminton. British Journal of Sports Medicine, 37(1), 62–66. https://doi.org/https://doi.org/10.1136/bjsm.37.1.62
Dong, K., Yu, T., & Chun, B. (2023). Effects of core training on sport-specific performance of athletes: a meta-analysis of randomized controlled trials. Behavioral Sciences, 13(2), 148. https://doi.org/doi.org/10.3390/bs13020148
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. G., & Buchner, A. (2017). G* Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Met-hods, 39(2), 175–191
Foster, C., Rodriguez, Marroyo, J. A., & De Koning, J. J. (2017). Monitoring training loads: The past, the present, and the future. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(2), 22–28. https://doi.org/https://doi.org/10.1123/IJSPP.2016-0388
Gabbett, T. J. (2016). The training injury prevention paradox: Should athletes be training smarter and harder. British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273–280. https://doi.org/https://doi.org/10.1136/bjsports-2015-095788
Gaurav, V., Singh, M., & Singh, S. (2010). Anthropometric characteristics, somatotyping and body com-position of volleyball and basketball players. Journal of Physical Education and Sports Mana-gement, 1(3), 28–32
Halson, S. L. (2014). Monitoring training load to understand fatigue in athletes. Sports Medicine, 44(2), 139–147
Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.).
Impellizzeri FM, SM, M., & AJ, C. (2019). Internal and external training load: 15 years on. Int J Sports Physiol Perform, 14(2), 270–273. https://doi.org/https:// doi.org/10.1123/ijspp.2018-0935.
Kibler, W. B., Press, J., & Sciascia, A. (2006). The role of core stability in athletic function. Sports Medi-cine, 36(3), 189–198. https://doi.org/https://doi.org/10.2165/00007256-200636030-00001
Maliki, A., MR, A., & Juahir H. (2018). The role of anthropometric, growth and maturity index (AGaMI) influen cing youth soccer relative performance. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Epub Ahead of Print. https://doi.org/doi:10.1088/1757-899X/342/1/012056
Malina, R. M., Bouchard, C., &, & Bar-Or, O. (2004). Growth, maturation, and physical activity (2nd ed.). Human Kinetics
Martín-Martín, A, J.-P., & De-Torres I. (2022). Reliability study of inertial sensors Lis2Dh12 compared to Actigraph Gt9X: based on free code. JPersMed, 12(5), 749. https://doi.org/10.3390/jpm12050749
Yusof Mohamed, B. M., Musa, R. M., Nazarudin, M. N., Abdul Majeed, A. P. P., Raj, N. B., & Eswara-moorth, V. (2025). Anthropometric and fitness predictors of operational preparedness among Malaysian firefighters: a clustering and multivariate logistic regression approach. Retos, 69, 1326-1334. https://doi.org/10.47197/retos.v69.116579
Murray, A. (2017). Managing training load in adolescent athletes. International Journal of Sports Phy-siology and Performance, 12(2), 42-49. https://doi.org/https://doi.org/10.1123/ijspp.2016-0334.
Musa, R. M., Abdul Majeed, A. P., & Musawi Maliki, A. B. H., & Kosni, N. A. (2025). Personalized wor-kload management in badminton using a machine learning model. International Journal of Sports Science & Coaching, 20(3), 1226–1238. https://doi.org/10.1177/17479541251320539
Nagelkerke, N. J. D. (1991). A note on a general definition of the coefficient of determination. Biome-trika, 78(3), 691–692. https://doi.org/https://doi.org/10.1093/biomet/78.3.691
Nikolaidis, P. T., Rosemann, T., & Knechtle, B. (2019). Performance and anthropometric characteristics in badminton players. Biology of Sports, 36(4), 371–378. https://doi.org/https://doi.org/10.5114/biolsport.2019.88762
Ooi, C. H., Tan, A., Ahmad, A., Kwong, K. W., Sompong, R., & Mohd Ghazali, K. A.,... Thompson, M. W. (2009). Physiological characteristics of elite and sub-elite badminton players. Journal of Sports Sciences, 27(14), 1591–1599. https://doi.org/doi.org/10.1080/02640410903352907
Phomsoupha, M., Berger, Q., & Laffaye, G. (2018). Multiple repeated sprint ability test for badminton players involving four changes of direction: validity and reliability. The Journal of Strength & Conditioning Research, 32(2), 423–431. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002307
Phomsoupha, M., & Laffaye, G. (2015). The science of badminton: Game characteristics, anthropome-try, physiology, visual fitness and biomechanics. Sports Medicine, 45(4), 473–495. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s40279-014-0287-2
Phomsoupha, M., & Laffaye, G. (2020). Multiple repeated-sprint ability test with four changes of direc-tion for badminton players (Part 2): Predicting skill level with anthropometry, strength, shuttlecock, and displacement velocity. The Journal of Strength & Conditioning Research, 34(1), 203–211. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002397.
Sasaki, S., Nagano, Y., & Ichikawa, H. (2022). Differences in high trunk acceleration during single-leg landing after an overhead stroke between junior and adolescent badminton athletes. Sports Biomechanics, 21(10), 1160–1175. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/14763141.2020.1740310
Simpson, J. D., Howard, D. R., & Worringham, C. (2020). Monitoring training load in team sport: A com-parison of session rating of perceived exertion and player load. Journal of Strength and Condi-tioning Research, 34(2), 490–497. https://doi.org/https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002877
Soligard, T., Schwellnus, M., Alonso, J. M., Bahr, R., Clarsen, B., Dijkstra, H. P., Gabbett, T., Gleeson, M., Hägglund, M., Hutchinson, M. R., Rensburg, C. J. V., Khan, K. M., Meeusen, R., Orchard, J. W., Pluim, B. M., Raftery, M., & Budgett, R., Engebretsen, L. (2016). How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. Bri-tish Journal of Sports Medicine, 50(17), 1030–1041. https://doi.org/https://doi.org/10.1136/ bjsports-2016-096581
Steels, T., Van Herbruggen, B., Fontaine, J., De Pessemier, T., Plets, D., & Poorter, E. De. (2020). Badmi-nton activity recognition using accelerometer data. Sensors (Switzerland), 20(17), 1–16. https://doi.org/10.3390/s20174685
Taha, Z., Musa, R. M., Majeed, A. P. A., Alim, M. M., &, & Abdullah, M. R. (2018). The identification of high potential archers based on fitness and motor ability 177 variables: A Support Vector Ma-chine approach. Human Movement Science, 57(4), 184–193. https://doi.org/10.1016/j.humov.2017.12.008
Taylor, K., Chapman, D. W., Cronin, J., Newton, M. J., & Gill, N. D. (2020). Fatigue monitoring in high performance sport: A survey of current trends. Journal of Australian Strength and Conditioning, 28(2), 12–23
Vanrenterhgem, J., Nedergaard, N. J., Robinson, A., M., & Drust, B. (2017). Training load monitoring in team sports: A novel framework separating physiological and biomechanical load-adaptation pathways. Sports Med, 47(11), 2135–2142. https://doi.org/doi.org///doi.org/10.1123/IJSPP.2017-0208
Vartak, M., Subramanyam, H., Lee, W. E., Viswanathan, S., Husnoo, S., Madden, S., & Zaharia, M. (2016). ModelDB: a system for machine learning model management. In Proceedings of the Workshop on Human-In-the-Loop Data Analytics, 1–3. https://doi.org/https://doi.org/10.1145/2939502.29395
Downloads
Publicado
Edição
Secção
Licença
Direitos de Autor (c) 2025 Saira Afzal, Naresh Bhaskar Raj, Rabiu Muazu Musa, Marhasiyah Binti Rahim, Muhammad Ishfaq Khan
Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e assegurar a revista o direito de ser a primeira publicação da obra como licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite que outros para compartilhar o trabalho com o crédito de autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.
- Os autores podem estabelecer acordos adicionais separados para a distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicado na revista (por exemplo, a um repositório institucional, ou publicá-lo em um livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- É permitido e os autores são incentivados a divulgar o seu trabalho por via electrónica (por exemplo, em repositórios institucionais ou no seu próprio site), antes e durante o processo de envio, pois pode gerar alterações produtivas, bem como a uma intimação mais Cedo e mais do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre) (em Inglês).
Esta revista é a "política de acesso aberto" de Boai (1), apoiando os direitos dos usuários de "ler, baixar, copiar, distribuir, imprimir, pesquisar, ou link para os textos completos dos artigos". (1) http://legacy.earlham.edu/~peters/fos/boaifaq.htm#openaccess
