Inspanningsniveau: hoe technologie meet hoe hard je lichaam werkt
Stel je voor: je fietst een helling op en je hartslagmeter piept. Op je scherm verschijnt niet alleen je hartslag, maar ook een getal dat zegt hoe zwaar deze inspanning eigenlijk is voor jouw lichaam op dit moment. Dat getal is een uitdrukking van je inspanningsniveau: de mate waarin je lichaam op een bepaald moment wordt belast, vergeleken met wat het aankan.
Vergelijk het met de motor van een auto. Je kunt een motor laten stationairdraaien, rustig laten meelopen op de snelweg, of helemaal doortrekken tot in het rode toerentalgebied. Inspanningsniveau is voor het menselijk lichaam wat het toerenteller-gebied is voor die motor: een maat voor hoe dicht je bij je maximale capaciteit zit. Moderne sporttechnologie probeert dat toerental voortdurend te schatten, zodat sporters, coaches en zelfs artsen er iets mee kunnen.
Wat is het precies?
Inspanningsniveau is geen enkel hard getal dat een apparaat rechtstreeks meet, zoals temperatuur. Het is een afgeleide grootheid: sensoren verzamelen ruwe lichaamssignalen, en software rekent daar een inspanningsscore uit.
De meest gebruikte ruwe signalen zijn hartslag en hartslagvariabiliteit (de kleine verschillen in tijd tussen opeenvolgende hartslagen, ook wel HRV genoemd). Een hoge hartslag in combinatie met een lage HRV wijst meestal op zware inspanning. Daarnaast gebruiken fietscomputers vaak een vermogensmeter, die in watt aangeeft hoeveel mechanisch werk iemand levert op de pedalen. Bij hardlopen wordt vaak gekeken naar snelheid gecombineerd met hartslag, of naar versnellingssensoren die de belasting op spieren en gewrichten schatten.
Een klassieke, laagdrempelige methode is de Borgschaal, ontwikkeld door de Zweedse psycholoog Gunnar Borg in de jaren zeventig. Daarbij geeft iemand zelf een cijfer tussen 6 en 20 voor hoe zwaar een inspanning aanvoelt (RPE, van 'rating of perceived exertion'). Dat cijfer correleert verrassend goed met de werkelijke hartslag en wordt nog steeds gebruikt, ook in combinatie met sensortechnologie.
Geavanceerdere systemen combineren meerdere signalen met algoritmen die zijn getraind op grote datasets van sporters. Zo'n algoritme leert bijvoorbeeld dat een hartslag van 160 slagen per minuut voor een getrainde marathonloper iets heel anders betekent dan voor iemand die net is begonnen met hardlopen. Het inspanningsniveau wordt dan uitgedrukt als percentage van iemands persoonlijke maximum, of als score op een schaal die per gebruiker is gekalibreerd.
Wat wil men ermee bereiken?
De kern van het idee is dat 'hard trainen' niet hetzelfde is als 'slim trainen'. Het lichaam wordt sterker door de juiste balans tussen belasting en herstel. Te weinig inspanning levert geen vooruitgang op; te veel, te vaak, leidt tot blessures of overtraining.
Door het inspanningsniveau continu te meten, hopen ontwikkelaars sporters en coaches een objectief hulpmiddel te geven naast het onderbuikgevoel. Een trainer kan zien of een speler in de voorbereidende weken van een seizoen al op de rand van overbelasting zit, ruim voordat er klachten ontstaan. Een amateursporter kan zien of een herstelrun echt rustig genoeg was, of dat het lichaam eigenlijk nog niet klaar was voor een nieuwe zware training.
Er is ook een medische component. Inspanningstesten worden al decennia gebruikt in ziekenhuizen om de conditie van het hart en de longen te beoordelen, bijvoorbeeld voor een operatie of na een hartinfarct. De technologie die in sporthorloges zit, is voor een deel afgeleid van diezelfde klinische inspanningsfysiologie.
Tot slot spelen commerciële belangen mee: fabrikanten van smartwatches en fitnesstrackers onderscheiden zich met steeds preciezere en persoonlijkere inspanningsanalyses, als aanvulling op simpele stappentellers.
Voorbeelden uit de praktijk
Een aantal concrete toepassingen laat zien hoe het concept in producten is vertaald:
- Training Stress Score (TSS), ontwikkeld door sportwetenschapper Andrew Coggan en geïmplementeerd in het platform TrainingPeaks (vanaf ongeveer 2006), berekent een inspanningsscore op basis van vermogen op de fiets, gecombineerd met de duur van de training.
- Whoop, een polsband zonder scherm die sinds 2015 op de markt is, introduceerde het concept 'Strain', een dagelijkse inspanningsscore op een schaal van 0 tot 21, gebaseerd op hartslag gedurende de hele dag, niet alleen tijdens sporten.
- Garmin Training Readiness, geïntroduceerd in 2022 op horloges zoals de Forerunner- en Fenix-serie, combineert HRV, slaap en eerdere trainingsbelasting tot een advies over hoeveel inspanning het lichaam die dag aankan.
- Polar Training Load Pro, uitgebracht rond 2020, splitst inspanning uit naar cardio-belasting, spierbelasting en 'perceived load' op basis van de eigen inschatting van de gebruiker.
- Zwift, het virtuele trainingsplatform voor wielrennen (sinds 2015), gebruikt vermogensdata om trainingsschema's automatisch aan te passen aan het actuele inspanningsniveau van de gebruiker.
Hoe ver is de techniek?
De basismeting van hartslag en vermogen is inmiddels volwassen technologie: optische hartslagsensoren in polsbanden en vermogensmeters op fietsen zijn op grote schaal beschikbaar en redelijk betrouwbaar, al blijven optische polssensoren gevoelig voor storingen bij intensieve bewegingen of een donkere huidskleur in bepaalde lichtomstandigheden, iets waar fabrikanten nog aan sleutelen.
De vertaalslag naar een betrouwbaar, gepersonaliseerd inspanningsniveau is lastiger en volop in ontwikkeling. Algoritmen die inspanning schatten, zijn vaak getraind op relatief kleine of specifieke groepen (bijvoorbeeld vooral op fitte, jonge mannen), waardoor de nauwkeurigheid voor andere groepen, zoals oudere mensen of mensen met een hartaandoening, minder goed onderzocht is. Onafhankelijke validatiestudies, bijvoorbeeld gepubliceerd in tijdschriften als Journal of Sports Sciences, laten wisselende resultaten zien: sommige metrics correleren goed met laboratoriummetingen zoals lactaatwaarden, andere aanzienlijk minder.
Een obstakel is verder dat 'herstel' en 'belasting' voor een groot deel ook worden beïnvloed door slaap, stress, voeding en ziekte, factoren die lastiger objectief te meten zijn dan hartslag. Fabrikanten proberen dit te ondervangen door slaaptracking en stressmeting toe te voegen, maar de wetenschappelijke onderbouwing daarvan is over het algemeen dunner dan die van de kernmetingen zoals hartslag en vermogen.
Kortom: de sensoren zijn volwassen, maar de interpretatie -het omzetten van ruwe data naar een betrouwbaar advies- is nog volop onderwerp van onderzoek en verbetering.
Wie werken eraan?
In de consumentenmarkt zijn Garmin, Polar, Whoop, Suunto en Coros de bekendste namen die eigen inspanningsalgoritmen ontwikkelen voor horloges en polsbanden. Google, dat Fitbit in 2021 overnam, en Apple werken met vergelijkbare metingen in respectievelijk Fitbit- en Apple Watch-producten, al gebruiken zij daarvoor deels andere terminologie zoals 'Active Zone Minutes' of 'trainingsbelasting'.
Op softwarematig vlak is TrainingPeaks, met sportwetenschappers als Andrew Coggan en Hunter Allen als grondleggers van de TSS-methodiek, een belangrijke speler gebleven, vooral in de wielrenwereld.
Wetenschappelijk onderzoek naar inspanningsfysiologie en -meting vindt onder meer plaats aan Nederlandse instellingen zoals de Vrije Universiteit Amsterdam (bewegingswetenschappen) en het Radboudumc, en internationaal bij instituten zoals het Australian Institute of Sport en diverse universiteiten die zijn aangesloten bij het American College of Sports Medicine (ACSM), de vakvereniging die ook internationale richtlijnen voor inspanningstesten publiceert.
Daarnaast investeren profclubs en sportbonden, waaronder in Nederland bijvoorbeeld voetbal- en wielerorganisaties, in eigen sportwetenschappelijke afdelingen die inspanningsdata van spelers analyseren, vaak in samenwerking met de hierboven genoemde technologiebedrijven.