App squash pacer test: perfil físico de jogadores de elite, análise notacional e feedback em tempo real

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2022-07-07
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Resumo
Os objetivos desta pesquisa são: (1) Apresentar uma bateria de avaliação física de squash e o perfil fisiológico de jogadores de elite de squash de Portugal e Espanha; (2) Identificar o impacto das redes neurais artificiais nas baterias de testes físicos; (3) Caracterizar a assimetria da força de preensão palmar no squash e comparar com estudos normativos através de meta-análise; (4) Desenvolver e validar um sistema de notação e análise computadorizada em tempo real para avaliação de comportamentos no squash: módulo rallies na app android squash pacer test. A amostra de conveniência é constituída por 30 indivíduos voluntários (idade 28.8 ± 7 anos, altura 175 ± 0,06 centímetros e massa corporal de 74,6 ± 6,59 kg) do ranking nacional top-30 de squash masculino de Portugal e Espanha. Foram utilizados diversos procedimentos estatísticos, dos quais destacam-se: A regressão dinâmica usando redes neurais artificiais com o multilayer perceptron, a regressão linear múltipla e equações de regressão, erros de predição dinâmicos e linear, Cohens d, Kappa de Cohen, média, desvio padrão e correlação de Pearson. Foram encontrados os seguintes resultados: (1) A escala normativa Z permite enquadrar o perfil físico com o nível de competição do jogador (iniciante; campeão nacional sub-13; campeão nacional sub-15; campeão nacional sub-23-21-19-17; campeão nacional absoluto; 10.º do mundo PSA; Top-1-9 do mundo PSA (2) Uma bateria de testes reduzida consegue predizer o Ranking físico de uma bateria de testes alargada com um erro de 3% através de redes neurais artificiais (3) O índice de assimetria de 8,3% do grupo de squash e 5,5% para os 12 estudos normativos estavam abaixo da regra de 10% de dominância lateral para idades gerais. O índice de assimetria do grupo de squash varia de -112% a 100% (-9,3 a 8,3 kg) em comparação com os dados normativos. No índice de assimetria foram encontradas semelhanças de 15% (d= .199) entre o grupo de squash e a população do Brasil, um efeito pequeno de 39% em (AUS, Reino Unido, 4EUA), um efeito médio de 16% na Suíça e Coreia e um grande efeito, 30 %, na Turquia, Suécia, Espanha. (4) A confiabilidade do instrumento foi realizada pela concordância intra-observador, sendo alcançados valores acima de 0,92 para todos os critérios. A validade de instrumentos de avaliação comparando uma análise cinemática tradicional com o teste-reteste intra-observador foi de respectivamente, 0,941 e 0,940. Concluimos os seguintes pontos: (1,2) O nível competitivo e o score da bateria de 20 testes podem ser preditos através de um modelo linear ou dinâmico. No entanto, as redes neurais artificiais apresentam o menor erro de estimativa e um r2 superior. A apresentação das equações de regressão no modelo linear e a descrição metodológica nas redes neurais no modelo dinâmico podem ajudar a optimizar as sessões de avaliação e os treinos dos jogadores. (3) Para diagnosticar e implementar um programa de reabilitação é necessário considerar a origem dos dados normativos, conforme evidenciado pelos resultados em toda a amplitude do Cohen`s d. (4) Os resultados indicam que os níveis intra-confiabilidade e validade obtidos com esta ferramenta de observação são altos o suficiente para validar este aplicativo notacional de feedback em tempo real visando um melhor entendimento dos indicadores de desempenho no squash.
The objectives of this research are: (1) To present a squash physical assessment battery and the physiological profile of elite squash players from Portugal and Espanha; (2) The impact of artificial neural networks on physical test batteries; (3) Hand grip strength asymmetry in squash performing a meta-analysis of normative studies; (4) Development and validation of a real-time computerized notation and analysis system for squash behavior assessment: rallies module in the android squash pacer test app. The convenience sample consists of 30 volunteer individuals (age 28.8 ± 7 years, height 175 ± 0.06 cm and body mass 74.6 ± 6.59 kg) from the top-30 national ranking of male squash in Portugal and Espanha. Several statistical procedures were used, including: Dynamic regression using artificial neural networks with the multilayer perceptron, multiple linear regression and regression equations, dynamic and linear prediction errors, Cohens d, Cohen's Kappa, mean, deviation standard and Pearson correlation. Our findings are: (1) The normative scale-Z allows to frame the physical profile with the player's level of competition (beginner; sub-13 national champion; sub-15 national champion; sub-23-21-19-17 national champion; absolute national champion; 10th of the PSA world; top-1-9 of the PSA world). (2) A reduced battery of tests can predict the Physical Ranking of an extended battery of tests with an error of 3% through artificial neural networks. (3) The asymmetry index of 8.3% of the squash group and 5.5 % for the 12 normative studies were below the 10% lateral dominance rule for general ages. Squash group asymmetry index ranges from -112% to 100% (-9.3 to 8.3 kg) compared to normative data. In the asymmetry index, similarities of 15% (d= .199) were found between the squash group and the Brazilian population, a small effect of 39% in (AUS, UK, 4EUA), an average effect of 16% in Suíça and Coreia and a large effect, 30%, in Turquia, Suécia, Espanha. (4) The instrument's reliability was performed by intra-observer agreement, with values above 0.92 being achieved for all criteria. The validity of assessment instruments comparing a traditional kinematic analysis with the intra-observer test-retest was 0.941 and 0.940, respectively. We can conclude the following points: (1,2) The competitive level and physical score of 20 physical tests can be predicted using a linear or dynamic model. However, artificial neural networks have the smallest estimation error and a higher r2. The presentation of regression equations in the linear model and the methodological description of neural networks in the dynamic model can help to optimize the assessment sessions and player training. (3) To diagnose and implement a rehabilitation program, it is necessary to consider the origin of the normative data, as evidenced by the full-range results of Cohen's d. (4) The results indicate that the intra-reliability and validity levels obtained with this observation tool are high enough to validate this real-time feedback notational application for a better understanding of squash performance indicators.
Les objectifs de cette recherche sont: (1) Présenter une batterie d'évaluation physique de squash et le profil physiologique des joueurs de squash d'élite du Portugal et d'Espagne; (2) L'impact des réseaux de neurones artificiels sur les batteries de tests physiques; (3) Asymétrie de la force de préhension au squash en réalisant une méta-analyse d'études normatives; (4) Développement et validation d'un système informatisé de notation et d'analyse en temps réel pour l'évaluation du comportement au squash: module rallyes dans l'application android squash pacer test. L'échantillon de convenance se compose de 30 individus volontaires (âge 28,8 ± 7 ans, taille 175 ± 0,06 cm et masse corporelle 74,6 ± 6,59 kg) du top 30 du classement national des courges mâles au Portugal et en Espagne. Plusieurs procédures statistiques ont été utilisées, notamment: Régression dynamique utilisant des réseaux de neurones artificiels avec le perceptron multicouche, régression linéaire multiple et équations de régression, erreurs de prédiction dynamique et linéaire, Cohens d, Kappa de Cohen, moyenne, écart standard et corrélation de Pearson. Nos résultats sont: (1) L'échelle normative Z permet d'encadrer le profil physique avec le niveau de compétition du joueur (débutant; champion national sub-13; champion national sub-15; champion national sub-23-21-19-17 ; champion national absolu ; 10e du PSA monde; top-1-9 du monde PSA); (2) Une batterie réduite de tests peut prédire le classement physique d'une batterie étendue de tests avec une erreur de 3% via des réseaux de neurones artificiels; (3) L'indice d'asymétrie de 8,3% du groupe squash et de 5,5% pour les 12 études normatives étaient inférieurs à la règle de dominance latérale de 10 % pour les âges généraux. L'indice d'asymétrie du groupe de courges varie de -112% à 100% (-9,3 à 8,3 kg) par rapport aux données normatives. Dans l'indice d'asymétrie, des similitudes de 15% (d= .199) ont été trouvées entre le groupe courge et la population brésilienne, un petit effet de 39% en (AUS, UK, 4EUA), un effet moyen de 16% en Suisse et Corée et un effet important, 30%, en Turquie, Suède, Espagne. (4) La fiabilité de l'instrument a été réalisée par accord intra-observateur, des valeurs supérieures à 0,92 étant atteintes pour tous les critères. La validité des instruments d'évaluation comparant une analyse cinématique traditionnelle avec le test-retest intra-observateur était respectivement de 0,941 et 0,940. Nous pouvons conclure les points suivants: (1,2) Le niveau compétitif et le score physique de 20 tests physiques peuvent être prédits à l'aide d'un modèle linéaire ou dynamique. Cependant, les réseaux de neurones artificiels ont la plus petite erreur d'estimation et un r2 plus élevé. La présentation des équations de régression dans le modèle linéaire et des réseaux de neurones dans le modèle dynamique peuvent aider à optimiser les séances d'évaluation et l'entraînement des joueurs. (3) Pour diagnostiquer et mettre en oeuvre un programme de réadaptation, il est nécessaire de considérer l'origine des données normatives, comme en témoignent les résultats complets du d de Cohen. (4) Les résultats indiquent que les niveaux d'intra-fiabilité et de validité obtenus avec cet outil d'observation sont suffisamment élevés pour valider cette application de notation de rétroaction en temps réel pour une meilleure compréhension des indicateurs de performance du squash.
Descrição
Este trabalho foi expressamente elaborado como tese original para efeitos de obtenção do grau de Doutor em Ciências do Desporto, de acordo com o disposto no Decreto-Lei n.º 74/2006, de 24 de março, na redação dada pelo Decreto-Lei n.º 115/2013, de 7 de agosto e Regulamento n.º 656/2016 publicado no Diário da República, 2.ª série — N.º 133 — 13 de julho de 2016.
Palavras-chave
Bateria de testes , App
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