Dalarna University's logo and link to the university's website

SyfteSyftet med denna studie var att undersöka om det finns ett samband mellan rörelseekonomin (GE) i cykling och löpning, hos elitaktiva triathleter. Vidare syftar denna studie till att undersöka om det finns någon skillnad mellan GE vid cykling och löpning samt om det finns någon könsmässig skillnad i GE för dessa två olika aktivitetsformer.MetodStudiedeltagarna (5 kvinnor, 5 män) (23 ± 7,5 år) genomförde ett cykeltest och ett löptest för att bestämma deltagarnas GE. Rullbandets lutning var 2,5º och intensitetsnivåerna varade fem minuter med en minuts stående vila. För varje ny nivå ökade hastigheten med 2,4 km∙tim-1 vid cykeltestet och 0,6 km∙tim-1 vid löptestet. Under testen analyserades deltagarnas syreupptagning samt direkt efter avslutad nivå togs ett laktatprov. Deltagarnas GE beräknades utifrån den relativa arbetsnivån där laktathalten stigit 1 mmol∙l-1 från det lägsta uppmätta värdet. Pearsons korrelation, oberoende t-test och parat t-test genomfördes för att kunna identifiera eventuella samband, könsskillnader respektive skillnader för de två aktivitetsformerna avseende GE. Alfanivån för statistisk signifikans sattes till 0,05.ResultatDet var ett signifikant samband mellan GE för cykling och löpning (p = 0,041). Det förekom ingen könsmässig skillnad i GE för varken cykling (p = 0,59) eller löpning (p = 0,31). Däremot är GE för cykling högre än för löpning (p < 0,001).SlutsatserEn triathlet med högt GE vid cykling har generellt sett ett högt GE vid löpning, trots att dessa aktivitetsformer skiljer sig åt såväl koordinativt som utifrån ett GE-perspektiv.

PurposeThe aim of this study was to investigate whether there is a correlation between gross efficiency (GE) in cycling and running among elite triathletes. Furthermore, this study aims to investigate if there is a difference between GE in cycling and running and whether there is any gender difference in GE for these two different forms of activity.MethodsThe participants (5 women, 5 men) (23 ± 7.5 years) performed a cycle test and a running test to determine the participants’ GE. The treadmill inclination was set to 2.5º and the intensity levels lasted five minutes with one minute standing rest. For each new level, the speed increased by 2.4 km∙h-1 in the cycling test and 0.6 km∙h-1 in the running test. During the tests, the participants’ oxygen uptake was analysed and a lactate sample was taken immediately after the completed level. The participants’ GE was calculated based on the relative work intensity where the lactate concentration increased 1 mmol∙l-1 from the lowest measured value. Pearson's correlation, independent samples t-test and paired sample t-test were conducted to identify relationship, gender differences, and difference in GE between the activity forms, respectively. The alpha level for statistical significance was set to 0.05.ResultsThere was a significant correlation between GE in cycling and running (p = 0.041). There was no significant gender difference in GE for either cycling (p = 0.59) or running (p = 0.31). However, GE in cycling was higher than in running (p < 0,001).ConclusionsA triathlete with high GE in cycling generally has a high GE in running, despite that these forms of activity differ both coordinatively and from a GE perspective.