Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции)






Скачать 208.32 Kb.
НазваниеМетодические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции)
Дата публикации11.03.2015
Размер208.32 Kb.
ТипМетодические рекомендации
d.120-bal.ru > Спорт > Методические рекомендации
Министерство спорта

Российской Федерации
Кубанский государственный университет

Физической культуры, спорта и туризма
Научно-исследовательский институт

проблем физической культуры и спорта
МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
НЕТРАДИЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ УСПЕШНОСТИ СОРЕВНОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СПОРТСМЕНОВ ВЫСОКОЙ КВАЛИФИКАЦИИ

(на примере плавания на короткие дистанции)

Краснодар

2012

В настоящих методических рекомендациях использованы результаты НИР «Прогнозирование результативности соревновательной деятельности спортсменов в различных видах спорта на основе нетрадиционных подходов к структурированию информации о педагогических, биомеханических и функциональных показателях как основа построения тренировочного процесса», выполненной в соответствии с Приказом Минспорттуризма России от 22 декабря 2011 г. № 1611 «Об утверждении Федеральному государственному бюджетному образовательному учреждению высшего профессионального образования «Кубанский государственный университет физической культуры, спорта, молодежи и туризма» государственного задания на оказание государственных услуг (выполнение работ) на 2012 год и на плановый период 2013 и 2014 годов».

Составители:

доктор медицинских наук, профессор Г. А. Макарова

доктор педагогических наук, профессор А. И. Погребной

кандидат биологических наук И. Б. Барановская

С. М. Чернуха

Т. В. Бушуева


Вопросы, касающиеся спортивного отбора и многолетнего прогнозирования динамики спортивных достижений, достаточно полно освещены в специальной литературе (В.П. Губа, 2008, О.М. Шелков, 2008, В.А Таймазов, С.Е. Бакулев, 2005, Н.М. Соколова, Э.А. Гайдуков и др.).

При этом к настоящему времени появилась тенденция к повышению точности спортивного прогноза. Если в олимпийских циклах 1972-1976 гг. степень достижения поставленных целей составляла для лидеров 35%, то в цикле 1976-1980 гг. превысила 50%, а в дальнейшем достигла границ 70%, что свидетельствует о повышении эффективности спортивного прогнозирования (X. Созаньски, 2003). Прогноз результатов, сделанный для Чемпионатов Мира 2011 для всех четырех видов легкоатлетической программы, в трех случаях оказался совершенно точным (О.А. Ерохина, В.С. Якимович, 2011).

Однако это повышение эффективности системы прогнозирования касается только двух аспектов - предвидения роста спортивных достижений в отдельных спортивных дисциплинах и командного (как правило, суммарного) рейтинга на соревнованиях высокого ранга.

Методы же индивидуального прогнозирования спортивной результативности атлетов высокой квалификации в избранном годичном тренировочном цикле на сегодняшний день продолжают оставаться недостаточно эффективными.

Для решения задач этого вида прогнозирования в спорте высоких и высших достижений в качестве значимых критериев принято использовать показатели этапного и текущего педагогического, психологического и функционального тестирований. Однако при этом остро стоит проблема интерпретации регистрируемого массива данных. Последнее связано с множественностью анализируемых параметров, отсутствием обоснования их диагностической значимости при разных конечных задачах прогнозирования, и как следствие, произвольным выбором исходных параметров, сложными, многоуровневыми системами статистической обработки с постоянным усреднением получаемых промежуточных результатов и т. п. Одним из способов решения данной проблемы является разработка специальных математических моделей с предшествующим определением диагностической значимости анализируемых параметров при традиционных и нетрадиционных методах их структурирования (достоверность различий, корреляционный, ROC и вероятностный анализы, различные варианты факторного анализа).

Учитывая это, в качестве рекомендаций приводим результаты наших исследований. Основной задачей первого этапа настоящих исследований, было избрано определение диагностических возможностей физиологических критериев функционального состояния центральной, автономной нервной и сердечно-сосудистой систем с позиции различий их абсолютных значений, а также числа и характера внутри- и межсистемных взаимосвязей в плане квалификационных градаций (МС и КМС) атлетов, специализирующихся в разных видах спорта (в качестве примера приводятся данные пловцов на короткие дистанции).

С целью ее решения многократно обследованы на протяжении годичного тренировочного цикла 11 высококвалифицированных спортсменов мужского пола, специализирующихся в избранном виде спорта (из них 5 МС и 6 КМС) в возрасте от 18 до 22 лет (средний возраст – 19,8±0,48 лет).

Обследования проводились регулярно (после дня отдыха, с исключением в этот день нарушений режима, посещения сауны, использования подвижных игр и т.п.) в утренние часы. В момент проведения обследований спортсмены не имели хронических и острых инфекционных заболеваний.

В связи с вероятностью сугубо индивидуальных значений отдельных параметров, в целях повышения качества анализа для каждого спортсмена были избраны результаты 4-х проведенных в одно и то же время измерений.

В работе анализировались:

1. Показатели функционального состояния центральной нервной системы (АПК «Истоки здоровья»):

- функциональный уровень системы, устойчивость реакции, уровень функциональных возможностей, функциональные резервы центральной нервной системы (использовался тест зрительно-моторной реакции);

- количественные характеристики тревожности, эмоциональной стабильности и стрессоустойчивости (использовался тест цветовых выборов, являющийся модификацией сокращенного теста Люшера в интерпретации Л.Н. Собчик).

2. Показатели функционального состояния автономной нервной системы на основании вариационной пульсометрии (АПК «Валента» в положении лежа).

3. Базовые гемодинамические показатели: частота сердечных сокращений в состоянии покоя (по продолжительности интервалов RR электрокардиограммы в пересчете на количество ударов в минуту); артериальное давление (по методу Короткова с помощью прибора для измерения артериального давления «Мicrolife BP AG1-20»); показатель двойного произведения.

4. Параметры электрокардиограммы (ЭКГ-исследование выполнялось в 12 общепринятых отведениях с помощью АПК «Валента» в положении лежа):

- временные: ЧСС, ΔRR, продолжительность зубца Р, продолжительность интервала PQ, продолжительность сегмента PQ, продолжительность комплекса QRS и продолжительность интервала QT, продолжительность зубца Т в грудных отведениях V2-V6;

- амплитудные: амплитуда комплекса QRS, амплитуда зубца Т в грудных отведениях V2–V6, отрицательный зубец Т в III отведении при положительном Т в отведении aVF, двухфазный зубец Т в III отведении при положительном Т в отведении aVF.

- расчетные: положение электрической оси сердца; расхождение угла α по зубцам R и Т; отношение амплитуды зубца R к зубцу Т в грудных отведениях V1-V6 (оценивали по Соколову, Лайону, 1948); QT должное по формуле Базетта (должное QT = 0,37√RR); QT фактическое по отношению к QT должному; разница Т фактического и Т должного (должную величину продолжительности зубца Т рассчитывали по формуле Gross, Поповичи и Сэхляну: ДТ = Интервал Q-T / 2 – 0,01 сек); индекс Макруза (отношение продолжительности зубца Р к длительности сегмента РQ).

5. Результаты эхокардиографического обследования (проводилось С.Ю. Юрьевым на базе государственного учреждения здравоохранения «Краевая клиническая больница №1 им. профессора С.В. Очаповского» департамента здравоохранения Краснодарского края в отделении ультразвуковой диагностики на приборе ACUSON SIEMENS SEQUOIA 256 кардиологическим секторным датчиком 3,5 Мhz с использованием В- и М- режимов, постоянно-волнового и цветового допплера).

Результаты исследований обрабатывались общепринятыми методами математической статистики (Б.А. Ашмарин, 1978; С. Гланц, 1999; В.В. Власов, 2006) на IBM Celeron-1700 с помощью пакетов программ «Statistika-7.0» и «Microsoft Office Exсel 2007» (А.И. Орлов, Г.В. Рыданова, 1986; В.П. Боровиков, 2001; С.Н. Лапач, А.В. Чубенко, П.Н. Бабич, 2001).

Для определения основных характеристик выборочных распределений применялись общеизвестные статистические методы. Выборки анализируемых показателей проверялись на принадлежность к генеральной совокупности с нормальным распределением с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Достоверность различий между сравниваемыми показателями (р) устанавливалась при помощи t-критерия Стьюдента и Z-критерия Мани-Уитни при уровне значимости p<0,05.

Корреляционный анализ проводился по Пирсону с расчетом достоверности коэффициентов корреляции (r). При этом был принят 5%-й уровень значимости, обеспечивающий в подобных исследованиях необходимую точность сравнений (Н. Бейли, 1970; С. Гланц, 1999; О.Ю. Реброва, 2003).

Для определения дифференциально-диагностической ценности анализируемых показателей использовался ROC-анализ (построение характеристических графиков), количественной характеристикой которого являлась площадь под RОС-кривой (AUC). Площадь под графиком (ROCAREA) – интегральный критерий, оценивающий прогностические свойства диагностической шкалы. Информативная ценность теста возрастала по мере приближения площади под кривой к 1,0. Для подтверждения информативности ROC-кривой применялся показатель стандартной ошибки диагностической шкалы (SEAREA). Если на основании ROC-анализа показатель оценивался как диагностически ценный, определялось оптимальное пороговое значение диагностической шкалы (cut-off-point), которое делило ее на две части, соответствующие альтернативным прогнозам. Кроме того, результатом анализа являлось установление чувствительности (Se) и специфичности (Sp) анализируемого параметра в отношении альтернативных прогнозов (В.П. Булыгин, А.Г. Чепайкин, 2003).

Результаты исследования

Первая серия исследований была посвящена установлению статистически значимых различий абсолютных значений физиологических критериев функционального состояния центральной, автономной нервной и сердечно-сосудистой систем у представителей избранного вида спорта, имеющих разную квалификацию.

Как показали полученные данные, из анализируемого комплекса параметров диагностически значимыми в этом плане оказались только 4:

- эмоциональная стабильность (67,69% у МС и 55,78% у КМС);

- мощность медленных волн первого порядка (соответственно 2040,14 и 3968,08) – свидетельствует о менее выраженной у мастеров спорта активации вазомоторных (сосудодвигательных) центров по обеспечению общего приспособления сосудистой системы к изменениям ударного и минутного объема крови.

- соотношение R/TV4 (соответственно 1,99 и 3,62), R/TV5 (2,64 и 4,92) и R/TV6 (2,43 и 5,36) – отражает более высокий у мастеров спорта метаболический потенциал сердца;

- диаметр корня аорты (36,4 мм у МС и 32,4 мм у КМС) – более высокий у мастеров спорта уровень структурного ремоделирования сердца при отсутствии различий в спортивном стаже (МС 11,6±1,03, КМС 12,0±0,52).

Таким образом, как следует из полученных данных, в плавании на спринтерские дистанции физиологическими критериями прогнозирования динамики квалификационного уровня спортсменов могут быть уровень эмоциональной стабильности, мощность медленных волн первого порядка, соотношение R/TV4- V6 и диаметр корня аорты.

Основной целью второй серии наблюдений являлось определение диагностических возможностей показателей текущего функционального состояния центральной, автономной нервной и сердечно-сосудистой систем у спортсменов высокой квалификации, специализирующихся в плавании на короткие дистанции, в плане прогнозирования успешности их соревновательной деятельности в избранном годичном тренировочном цикле.

С целью решения поставленной задачи были сформированы две группы спортсменов в соответствии с их рейтингом, который ретроспективно определялся тренером на основании индивидуального уровня и стабильности спортивных достижений в избранном годичном тренировочном цикле по сравнению с предыдущим сезоном:

1-я группа – спортсмены, показавшие в течение анализируемого периода результат, соответствующий ожидаемому или выше (3 человека, из них 2 МС и 1 КМС, в возрасте от 18 до 22 лет, средний возраст – 20,7 ± 0,42 лет);

2-я группа – спортсмены, показавшие в течение анализируемого периода результат значительно ниже ожидаемого (3 человека, все КМС, в возрасте от 20 до 22 лет, средний возраст – 20,7 ± 0,31 лет).

Как уже было отмечено выше, в целях повышения качества анализа для каждого спортсмена были избраны результаты 4-х проведенных в одно и то же время измерений (исключение составил 1 участник 1-й группы, у которого число измерений анализируемых физиологических показателей в избранном диапазоне времени было равно 3).

Прежде всего, проводился анализ достоверности различий регистрируемых физиологических параметров у спортсменов 1-й и 2-й групп.

Как видно из представленных данных (таблица 1), из девяти параметров, характеризующих функциональное состояние центральной нервной системы, подобные различия, из числа тех, которые логично могут быть объяснены, установлены в отношении пяти показателей (уровень тревожности, мода латентного времени двигательной реакции, амплитуда моды латентного времени двигательной реакции, интервал 0,5 АМ, середина интервала).

Таблица 1

Достоверность различий критериев текущего функционального состояния центральной нервной системы у спортсменов, показавших в годичном тренировочном цикле результат выше и ниже ожидаемого

Показатели

M±Sd

Z -критерий

p

1-я группа (высокорезультативные спортсмены)

2-я группа (низкорезультативные спортсмены)

Уровень тревожности, %

16,64±14,49

5,58±9,01

2,064

0,051

Способность к преодолению стрессовых ситуаций, %

62,3±39,82

44,89±42,53

1,082

0,316

Эмоциональная стабильность, %

55,56±17,54

59,2±14,66

-0,374

0,740

Мода латентного времени двигательной реакции, мс

202,73±10,09

210,00±0,00

-2,248

0,025

Амплитуда моды латентного времени двигательной реакции, %

30,82±5,93

37,83±6,61

-2,313

0,019

Интервал 0,5 АМ, мс

54,82±14,87

38,17±18,22

3,050

0,001

Середина интервала латентного времени двигательной реакции, мс

194,10±7,26

211,92±10,83

-4,071

0,000

Ошибки

2,82±3,52

2,33±2,96

0,462

0,644


Что касается показателей автономной нервной системы (таблица 2), то здесь статистически значимые различия установлены в отношении шести из семи анализируемых параметров кардиоритмограммы (амплитуда моды, коэффициент монотонности, индекс напряжения, мощность БВ, мощность МВ 1, мощность МВ 2).

Таблица 2

Достоверность различий критериев текущего функционального состояния автономной нервной системы у спортсменов, показавших в годичном тренировочном цикле результат выше и ниже ожидаемого

Показатели

M±Sd

Z -критерий

p

1-я группа (высокорезультативные спортсмены)

2-я группа (низкорезультативные спортсмены)

Мода, мс

1,02±0,17

1,04±0,18

-0,520

0,603

Амплитуда моды, %

27,17±6,15

18,08±7,73

3,060

0,002

Коэффициент монотонности

63,75±41,40

41,58±56,19

2,483

0,013

Индекс напряжения

34,17±26,18

24,67±43,56

2,281

0,023

Мощность БВ, мс2

1649,67±1075,91

3344,92±1993,75

-2,194

0,028

Мощность МВ 1, мс2

1871,00±1085,53

4622,58±3446,65

-2,309

0,021

Мощность МВ 2, мс2

860,17±390,78

1922,50±1186,14

-3,060

0,002


Из регистрируемого комплекса физиологических критериев функционального состояния сердечно-сосудистой системы подобных параметров, достоверно отличающихся у спортсменов, показавших в годичном тренировочном цикле результаты выше и ниже ожидаемого, установлено не было.

Следующая серия настоящих исследований была посвящена оценке степени достоверности выявленных межгрупповых различий регистрируемых физиологических показателей путем использования ROC–анализа.

Результаты ROC–анализа параметров функционального состояния центральной и автономной нервной систем представлены в таблицах 3, 4.
Таблица 3

Результаты ROC-анализа показателей текущего функционального состояния центральной нервной системы у спортсменов, показавших в годичном тренировочном цикле результат выше и ниже ожидаемого

Показатель

Площадь под ROC-кривой

Уровень тревожности, %

0,758

Способность к преодолению стрессовых ситуаций, %

0,652

Эмоциональная стабильность, %

0,539

Мода латентного времени двигательной реакции, мс

0,636

Амплитуда моды латентного времени двигательной реакции, %

0,799

Середина интервала латентного времени двигательной реакции, мс

1,000

Интервал 0,5 АМ, мс

0,871

Ошибки

0,492


Таблица 4

Результаты ROC-анализа показателей текущего функционального состояния автономной нервной системы у спортсменов, показавших в годичном тренировочном цикле результат выше и ниже ожидаемого

Показатель

Площадь под ROC-кривой

Мода, мс

0,542

Амплитуда моды, %

0,875

Коэффициент монотонности

0,813

Индекс напряжения

0,552

Мощность БВ, мс2

0,764

Мощность МВ 1, мс2

0,778

Мощность МВ 2, мс2

0,868


Согласно полученным данным, наиболее существенные различия, связанные с успешностью соревновательной деятельности, обнаружили два параметра функционального состояния центральной нервной системы:

- середина интервала латентного времени двигательной реакции (AUC=1,000): 194,10±7,26 мс у высокорезультативных спортсменов и 211,92±10,83 мс у низкорезультативных;

- интервал 0,5 АМ (AUC=0,871), представляющий собой вариабельность значений латентного времени двигательной реакции: 54,82±14,87 мс у высокорезультативных спортсменов и 38,17±18,22 мс у низкорезультативных.

В соответствии с данными корреляционного анализа установлено также, что успешная соревновательная деятельность реализуется на фоне достоверных реципрокных взаимосвязей между средним значением латентного времени двигательной реакции и колебаниями значений латентного времени двигательной реакции (r = –0,88). В группе спортсменов, показавший низкий спортивный результат, имеют место статистически значимые прямые взаимосвязи между аналогичными параметрами (r = 0,92).

Как известно, время латентной двигательной реакции характеризует общее состояние центральной нервной системы и отражает скорость, с которой осуществляются процессы, приводящие к ответной реакции организма на какой-либо стимул (А.Э.Кременко, 2005). Вариабельность времени латентной двигательной реакции связана с непрерывными естественными «флуктуациями» функционального состояния центральной нервной системы (И.В.Хазова, 2011). Если подходить к оценке данных параметров с позиции анализа результатов вариационной пульсометрии, то успешная соревновательная деятельность представителей избранной спортивной специализации реализуется на фоне высокой реактивности центральной нервной системы, не сопровождающейся напряженностью ее функционирования. Напротив, в группе спортсменов, выступивших хуже ожидаемого, выявленные особенности свидетельствуют о более напряженном уровне функционирования центральной нервной системы даже при достоверном увеличении значений латентного времени двигательной реакции.

При этом, исходя из полученных данных, успешная соревновательная деятельность высококвалифицированных пловцов-спринтеров наблюдается на фоне несколько повышенного уровня тревожности, который, согласно результатам исследований G. Jones и S. Hanton (G. Jones, S. Hanton, 2011) является оптимальным для данной специализации.

Что касается параметров функционального состояния автономной нервной системы, то, согласно полученным данным, наибольшей прогностической ценностью обладают три параметра:

- амплитуда моды кардиоритма (AUC=0,875) - число кардиоинтервалов, соответствующих наиболее часто встречающемуся классу длительности сердечного цикла (является условным показателем активности симпатического звена регуляции): 27,17±6,15 % у высокорезультативных спортсменов и 18,08±7,73 % у низкорезультативных;

- мощность МВ 2 (AUC=0,868) – мощность медленных волн второго порядка с периодом колебаний 25-50 с (характеризует степень влияния высших вегетативных центров на сердечно-сосудистый подкорковый центр и отражает состояние нейрогуморального и метаболического уровней регуляции): 860,17±390,78 мс2 у высокорезультативных спортсменов и 1922,50±1186,14 мс2 у низкорезультативных;

- коэффициент монотонности (AUC=0,813) – индекс вегетативного равновесия по Баевскому (характеризует соотношение симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы, вычисляется путем деления амплитуды моды сердечного ритма на вариационный размах R-R интервалов): 63,75±41,40 у высокорезультативных спортсменов и 41,58±56,19 у низкорезультативных.

В соответствии с данными корреляционного анализа, успешная соревновательная деятельность у представителей избранной спортивной специализации регистрируется на фоне достоверных реципрокных взаимосвязей между МВ 1 и амплитудой моды сердечного ритма (r = –0,80), МВ 1 и коэффициентом монотонности (r = –0,78), а также прямых статистически значимых взаимосвязей между МВ 1 и БВ (r = 0,70), МВ 1 и МВ 2 (r = 0,71). Что касается группы спортсменов, показавших по итогам избранного годичного тренировочного цикла спортивный результат ниже ожидаемого, то установлено отсутствие достоверных взаимосвязей между мощностью медленных волн первого порядка с другими анализируемыми показателями вариационной пульсометрии.

Известно, что гомеостаз основных систем организма должен обеспечиваться при минимальном напряжении регуляторных механизмов (Р.М.Баевский, 2001). Учитывая, что суммарная мощность спектра волн кардиоритма отражает абсолютный уровень активности различных звеньев автономной нервной системы, установленные особенности характеризуют меньшую степень напряженности регуляторных механизмов функционирования автономной нервной системы у пловцов-спринтеров, выступивших по итогам избранного годичного тренировочного цикла лучше или согласно ожидаемому. Выявленные в группе высокорезультативных спортсменов достоверные взаимосвязи между мощностью медленных волн первого порядка со всеми анализируемыми показателями вариационной пульсометрии, вероятно, свидетельствуют о высокой степени сопряженности механизмов нейрогуморального и метаболического уровней регуляции с активностью симпатического и парасимпатического отделов автономной нервной системы. При этом, если судить по амплитуде моды сердечного ритма и коэффициенту монотонности, успешная соревновательная деятельность представителей избранной спортивной специализации реализуется на фоне относительного увеличения степени симпатического влияния в системе регуляции сердечного ритма.
Заключение. Таким образом, согласно полученным данным, в системе прогнозирования успешности соревновательной деятельности пловцов на короткие дистанции в избранном годичном тренировочном цикле целесообразно использовать показатели функционального состояния центральной и автономной нервной систем, из числа которых наиболее информативны следующие.

Центральная нервная система:

- середина интервала латентного времени двигательной реакции;

- вариабельность значений латентного времени двигательной реакции (интервал 0,5 АМ).

Автономная нервная система:

- амплитуда моды сердечного ритма;

- мощность низкочастотных колебаний второго порядка;

- коэффициент монотонности.

При этом следует иметь в виду, что со стороны центральной нервной системы успешная соревновательная деятельность в избранном виде спорта осуществляется на фоне реципрокных взаимоотношений между серединой интервала латентного времени двигательной реакции и вариабельностью данного интервала, а также несколько повышенного уровня тревожности.
Список использованной литературы

1. Созаньски, X. Стратегия оптимизации системы подготовки спортсменов высокой квалификации / X. Созаньски //Вестник спортивной науки. - 2003. - № 1. - С. 15-18.

2. Ерохина, О.А. Прогнозирование результатов победителей в прыжковых дисциплинах легкой атлетики на предстоящем Чемпионате Мира 2011 года / О.А. Ерохина, В.С. Якимович // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. - 2011. - Т. 78. - № 8. - С. 75-79.

3. Ашмарин Б.А. Теория и методика педагогических исследований в физическом воспитании. – М.: Физкультура и спорт, 1978. – 223 с.

4. Гланц С. Медико-биологическая статистика. – М.: Практика, 1999. – 460 c.

5. Власов В.В. Введение в доказательную медицину / В.В.Власов. – М. Медиа Сфера, 2001. – 392с.

6. Орлов А.И., Рыданова Г.В. Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в методико-биологических исследованиях // Материалы I Всесоюзной школы-семинара. – Пущино: Научный центр биологических исследований АН СССР, 1986. – С. 61-71.

7. Боровиков В.П. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов. – СПб.: Питер, 2001. – 656 с.

8. Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel. – Киев: «МОРИОН», 2001. – 408 с.

9. Бейли Н. Математика в биологии и медицине. – М.: Изд-во "МИР", 1970. – 326 с.

10. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. – М.: Медиа Сфера, 2003. – 306 с.

11. Булыгин В.П. Определение показателей чувствительности и специфичности интерпретирующих правил в задаче испытаний медицинских приборов / В.П.Булыгин, А. Г. Чепайкин // Медицинская техника. – 2003. № 6. – С.10-15

12. Юрьев, С.Ю. Скрытые факторы риска острой кардиальной патологии у спортсменов (на примере футбола) / С.Ю. Юрьев // Дисс. … канд. мед. наук. – Краснодар, 2012. – 176 с.

13. Кременко, А.Э. Центральная нервная система: Учеб.-метод. пособ. / А.Э. Кременко. - СПб, 2005. - 39 с.

14. Хазова, И.В. Полифункциональное психофизиологическое тестирование в оценке функционирования, ограничений жизнедеятельности и здоровья: Метод. указ. / И.В. Хазова, А.В. Шошмин, О.Ф. Девятовова. – СПб: «СПб НЦЭПР им. Г.А. Альбрехта ФМБА России», 2011. - 63 с.

15. Jones, G. Pre-competitive feeling states and directional anxiety interpretations / G. Jones, S. Hanton // Journal of sports sciences. - 2001. – Vol. 19. - № 6. – P. 385-395.

16. Баевский, Р.М. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных элетрокардиографических систем: Метод. рекоменд. / Р.М. Баевский [и др.] // Вестник аритмологии . – 2001. - № 24. - С. 65-87.

17. Губа, В.П. Теория и практика спортивного отбора и ранней ориентации в виды спорта: монография / В.П. Губа. - 2008. - М.: Сов. Спорт. - 304 с

18. Шелков, О.М. Теоретико-методологические подходы к выявлению и развитию спортивно одаренной личности / О.М. Шелков, А.А. Баряев, Н.Б. Котелевская и др. // Теория и практика физической культуры. – 2008. – № 3. – С. 31–35.

19. Таймазов, В.А. Прогнозирование успешности соревновательной деятельности с учетом генетических основ тренируемости / В.А. Таймазов, С.Е. Бакулев // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. - 2005. – Вып. 18. – Стр. 81-90.

20. Соколова, Н.М. Спортивный отбор и прогнозирование результатов юных лёгкоатлетов, мальчиков 10-12 лет на основе анализа двигательной подготовленности / Н.М Соколова, Э.А Гайдуков // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. - 2011. - Т. 74. - № 4. – С. 179-182.

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconНовые подходы к диагностике и прогнозированию течения им у детей
Выявление lmp-1 в периоде реконвалесценции им может расцениваться как неблагоприятный прогностический признак для им развития лимфопролиферативных...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconМетодические рекомендации Современная практика введения прикормов Архангельск 2014
Методические рекомендации предназначены для участковых медицинских сестёр, медицинских сестёр кабинета здорового ребёнка детских...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconСреднего профессионального образования
Методические рекомендации разработаны для студентов: по специальности 060501 Сестринское дело, квалификации Медицинская сестра/ брат;...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconЛебедь-кликун
Лебедь-кликун тело вытянутое, длина шеи примерно равна длине туловища. Ноги короткие, отнесены назад. В оперении большое количество...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconО системе управления качеством и безопасностью медицинской деятельности...
Методические рекомендации предназначены для руководителей органов управления здравоохранения и медицинских организаций Красноярского...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconМетодические рекомендации Москва 2012 Методические рекомендации «Медико-педагогический...
Методические рекомендации предназначены для руководителей, медицинских работников и педагогов физической культуры общеобразовательных...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconМетодические подходы к оценке популяционного риска здоровью на основе...
Зайцева Н. В., Шур П. З., Кирьянов Д. А., Камалтдинов М. Р., Цинкер М. Ю. Методические подходы к оценке популяционного риска здоровью...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconМетодические рекомендации по организации деятельности медицинских...
Методические рекомендации предназначены для организаторов здравоохранения, врачебно-сестринского персонала, осуществляющего медицинское...

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconМетодические рекомендации Предисловие Глава Методические рекомендации...
Коррекционно-развивающее обучение и воспитание дошкольников с нарушением интеллекта

Методические рекомендации нетрадиционные подходы к прогнозированию успешности соревновательной деятельности спортсменов высокой квалификации (на примере плавания на короткие дистанции) iconМетодические рекомендации по составлению ситуационных задач н. И....
Преподаватель гооау дпо «Мурманский областной центр повышения квалификации специалистов здравоохранения», г. Мурманск

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:


медицина


При копировании материала укажите ссылку © 2016
контакты
d.120-bal.ru
..На главную