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【量化疲勞：我們的自律神經系統就像一個全能的家庭主婦】
林嘉志老師一直是我在轉譯科學化訓練的良師，前幾天有幸跟嘉志老師討論過度訓練、疲勞監控與心率變異度……事後老師又傳來了一篇過度訓練的文章(下面的疲勞分極即是出自這篇文章)，也推薦了一本書，讓我對量化疲勞的領域產生了新的連結。因為我認為現階段的跑步科學化訓練領域中「疲勞的量化」是最後一里路，這也是RQ跑步數據分析系統中最重要的一塊拼圖，因為必須即時有效量化疲勞的數據，才能即時調整課表，避免過度訓練。這些數據目前有自覺量表PRE、安靜心率(RHR)、心率變異度(HRV)與垂直跳躍的騰空時間或高度。
為了量化疲勞，這邊採用歐洲運動科學會(European College of Sport Science)的定義，他們替訓練所產生的疲勞程度分成三種等級：
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【V師太 開講】--自律神經失調
許多人都以為運動員最害怕的就是身體的傷
怕韌帶、怕肌肉、怕關節唇....
但對運動員最傷的
卻是身心系統的大失調！
運動員永遠都在高壓、高張力的情境下生存
要面臨許多高強度的鍛鍊
要隨時逼自己「堅持」「忍耐」
一直以來都逼迫著交感神經系統
倚靠著腎上腺素來支撐
長時間做工的交感系統也會有疲憊的時候
就會被用外在物質（酒精、藥物、菸草、檳榔）
來刺激系統加倍做工，以維持場上高亢的狀態
隨著時間壓力，就會造成自律系統的失衡
盜汗、心律不穩、心搏過速、失眠、暴躁
易怒、失去耐心、四肢發抖、頭痛、牙痛
焦慮、噁心、恐慌、肩頸緊繃、肌肉痠痛
長期牙齦炎、容易感冒、呼吸窘迫、打呼
視力模糊、易傷、疲勞難退、睡眠品質差
喜好追求刺激、沒有激烈疲勞就無法入睡...
從2009年貼身跟著選手至今
發現了許多「訓練」所無法處理的問題
從兩年前開始就把觸角伸到身心學中
回到自律系統調節、副交感系統誘發
感官覺的喚醒與抑制
從沒想到碩班時研究的「心率變異跟運動的關係」
到數十年後又被我拿回來繼續探討
自律神經失調既然叫失調
就意味著不是藥物能處理的
不是吃了哪些藥就會好
而是要從源頭調節神經張力
讓失衡與紊亂的系統在回復恆定狀態
這不是條簡單的路或一下就會好的症狀
需要長時間的引導、溝通、調整與訓練
尤其需要心理狀態與思想、認知的介入
一般聽到身心學都會想到瑜伽、冥想
這些對選手來說，根本不可能會「喜歡」
哪可能會期待他們主動、規律的執行
如何把這些概念放進規律的訓練當中
讓選手在「無形」中接納這些觀點
如何讓這些高深的策略簡單化
讓他們知道怎麼把它放入生活中
如何把這些細節結合技術訓練
讓選手「以為」這些鍛鍊可以增進技術
實際上卻是在調節他的自律神經系統
你以為我在教你打擊前的準備動作
其實我在教你「落髖坐胯」的靜心策略
你以為在幫你調整肋廓減少投球時的腰部緊繃
事實上我在引導你花時間用呼吸調節神經張力
選手都是犧牲健康來換取表現
表現越好的選手，要犧牲的一切更大
如何在訓練中，保護選手
確保他們有著健康的身體
不只在場上，還能健康地退休
這條路～還需要更多資訊與資源
身、心、技
三者缺一不可～
想要當訓練師的人
也不能一昧的只想為選手加壓
如何幫忙釋壓、如何辨識壓力值
如何引導與調整
這些～可能都比讓選手變強還重要
#越是人前開心者
#越可能罹患自律神經失調症
#自信者可能最缺的就是自信
#自律神經失調可能很簡單
#也可能一輩子無解
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180326-00000092-dal-base
【跑步體能科學化訓練的最後一哩路：疲勞監控】
最近在讀林駿豪 （Jason Lin）提供的FIRSTBEAT文件，不只重讀了有關HRV的解釋，文件裡也看到許多Garmin新產品中的許多新數據，大都跟訓練效果、訓練壓力等疲勞監控的量化有關。在這幾年帶訓練營的過程中，最難掌控的就是學員的疲勞狀況，因為每個人可以吃下去的「量」不一樣，生活與工作壓力也不一樣，所以在練課表時少部分人會過量訓練，這是我最不希望發生的事，所以一直希望能找出一套良好且可操作的方法來客觀量化大家的疲勞。這樣我就可以客觀且有信心地跟某位學員說：「好，你已經超量了，今天減半訓練！」而非只是心證。這是跑步科學化體能訓練的最後一哩路，而這條路要從心率變異度(HRV)走起。
我們的心率是由自律神經所控制，而自律神經可被分為「交感」和「副交感」神經，訓練或面對威脅與壓力下，交感神經會主導，當交感神經主導時心率會變得很有節奏(心臟會跳得更用力)，所以HRV會變低；反之，處在恢復狀態下，自律神經系統改由副交感神經主導，心率會變慢、心率的節奏會「快速依當下的狀況做調控」，當身體狀況很好時，這種調控的機制會變得很敏銳，就像高級的變頻冷氣一樣……此時HRV會提高。
換句話說：當身體恢復不好時、壓力太大時或訓練量吃不下去時，安靜狀態下的HRV就會下降，這是代表身體的調控能力變差了！所以我們可以利用這個數據來判斷學員的恢復狀況，以及今天是否能繼續吃既定的課表。(FIRSTBEAT文件中提到，HRV必須站著量，躺著量時精準度會下降)
所以我們可以想像這樣的場景，這位跑者在基礎期訓練狀況良好，HRV都維持在80附近，但進入大量訓練的巔峰期兩個星期後，HRV連續掉到了50，所以此時身為教練就可以很明確地(也很有自信地)制止他/她吃下今天完整的課表，要求他減半訓練。不然最可能發生的情況是跑者已經很累了、或已經輕微過量訓練了，教練還要求他把課表吃掉(或跑者自我要求很高，硬把課表吃完)，若只是跑垃圾里程倒還好，怕的是在疲勞狀態下訓練造成過度訓練或受傷。
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目前Garmin是把HRV的數據改成壓力指數，但我個人還是希望可以看到真正的HRV值，所以是使用Connect IQ的第三方開發套件來做實驗。有興趣的朋友，可以參考實驗結果：http://rocky549.blogspot.tw/2015/12/hrv.html
在上一梯次的Garmin全馬PB班中，我們找了幾位熱心的學員進行實驗時發現，HRV的數據並不準確，不像我個人實驗時HRV會依訓練量的大小上下變動。後來找出原因在於每個人每天的量測標準不一：有時站著、有時坐著、有時量測過程中講話；或是量測的時間點不一：有時早上、有時中午、有時在訓練前好幾個小時，有時在訓練前五分鐘……。
不像自己在過去做實驗時都在同一時間、同一個姿勢下進行，所以準確率才能提高。但這可以靠演算法解決，只要限制情境，偵測使用者在移動或心率變動太快就停止偵測，直到使用者全程保持穩定才啟動偵測功能。目前已看到有廠商做出產品，正在實驗中。
我看到Garmin新一代的產品數據後可以知道他們一直在正確的道路上前進。在「訓練效果」(Training Effect)上精進成TE2.0，也多了「訓練量」(Training Load)與「訓練狀況」(Training State)的數據。期待這最後一哩路能被打通，而且變成羅馬大道，使任何有心想變強的耐力運動員都能行走順暢。
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註：訓練效果(TE)並非愈大愈好，它是一個兩面刃，因為效果愈好也代表壓力愈大。
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