2025-11-18 — Durability Monitor

Durability Monitor

2025/11/18 のスポーツ科学・運動生理学新着論文サマリー（5件）

[要旨] TITLE カフェインが熟練サイクリストの模擬レース後の持久力に与える影響：フィールドベースのクロスオーバー無作為化比較試験

登山長時間の登山活動中にカフェインを摂取することで、疲労時のパフォーマンス低下を抑制し、後半の行動力を維持できる可能性がある．

設計 13名の熟練したジュニアサイクリストを対象に、模擬レース（約90分）中にカフェイン（体重1kgあたり6mg）またはプラセボを摂取させ、その後の8分間のタイムトライアルパフォーマンスを比較するクロスオーバー無作為化比較試験を実施した．

プラセボ摂取時では、模擬レース後のタイムトライアルにおける平均パワー出力が、疲労がない状態と比較して低下した（367 Wから352 Wへ、約4.1%低下）．

カフェイン摂取時では、模擬レース後のタイムトライアルにおける平均パワー出力の低下は観察されなかった（367 Wから363 Wへ、約1.1%低下）．カフェインとプラセボ間の差は統計的に有意ではなかったものの、パフォーマンスを3.1%改善する中程度の効果が認められた．

実践長時間の行動が予想される登山で、疲労を感じ始める前にコーヒーやエナジードリンクなどで体重1kgあたり約6mgのカフェインを摂取してみる．

[全文] TITLE 台湾におけるCOVID-19パンデミックが引き起こした山岳救助活動の変化：6年間の回顧的調査

登山パンデミック期間中に登山者が増加し、特に経験の少ない登山者が増えたことで、軽傷や天候関連の事故が増加した可能性があり、登山計画と準備の重要性が改めて示された．

設計台湾の主要3国立公園における783件の山岳救助活動に関わる965人の遭難者（延べ1,427,403人の登山者）を対象に、パンデミック前（2017年1月～2019年12月）とパンデミック中（2020年1月～2022年12月）の6年間を比較する回顧的分析が行われた．

パンデミック期間中、山岳救助の全体的な発生率はパンデミック前と比較して有意に増加した（10万人あたり76.3件 vs 56.1件；IRR = 1.36, 95% CI: 1.19–1.55, P < 0.001）．

パンデミック期間中、女性遭難者の割合が大幅に増加し（46.1% vs 30.0%）、女性登山者における発生率は94%相対的に増加した（IRR = 1.94, 95% CI: 1.55–2.43, P < 0.001）．男性登山者では有意な変化はなかった（IRR = 1.10, P = 0.256）．

負傷関連の事故が有意に増加し（IRR = 1.50, 95% CI: 1.19–1.89, P < 0.001）、特に裂傷・打撲が大幅に増加した（IRR = 4.05, P < 0.001）．地上での救助活動も増加したが（54.7% vs 37.3%; IRR = 1.47, 95% CI: 1.25–1.72, P < 0.001）、ヘリコプターによる救助は安定しており、重症ケースの割合は変わらなかった．

実践登山計画を立てる際は、自身の経験レベルや体力に見合ったルートを選び、事前に天気予報を確認し、適切な装備と十分な準備を怠らないようにする．

[要旨] TITLE 世界クラスの持久系コーチが語る、アスリートのトレーニングとパフォーマンス進化の展望

登山世界トップレベルの持久系コーチが重視する個別化トレーニング、精密な負荷管理、戦略的な栄養・回復、傷害予防、技術活用は、登山パフォーマンス向上と安全確保にも応用可能である．

設計 14の持久系スポーツ、18カ国を代表する78人の世界クラスのコーチに対し、最近のトレンドと将来の発展に関するオープンエンドの質問を含むデジタル調査を実施した．

主要知見1

コーチは、個別化されたトレーニング戦略、精密な実行、負荷管理、環境ストレス要因の戦略的利用といった「トレーニング方法論」の進化を重視．生理学的プロファイルに合わせた計画と高度な

[全文] TITLE 持久力向上のための個別化された炭水化物・タンパク質サプリメント推奨のためのデータ拡張機械学習

登山個人の身体特性や栄養摂取状況に合わせて炭水化物とタンパク質の補給量を調整することで，登山における持久力パフォーマンスを最適化できる可能性が示唆される．

設計データ拡張機械学習フレームワークを開発し，231件のローイングトライアルデータ（171名の男性参加者からの初期データと12名の男性参加者からの追加クロスオーバー研究データ）を用いて，個人の特性と栄養摂取が60分間のローイングパフォーマンス（距離）に与える影響を予測した．

WGAN-GPによるデータ拡張を行ったXGBoostモデルが，最も堅牢なパフォーマンスを示し，高い予測精度（R² = 0.53）と安定性を達成した．

体重，運動前の平均垂直跳びの高さ（爆発的パワーの指標），および栄養摂取量（炭水化物とタンパク質の摂取量，前回の食事時間）が，ローイングパフォーマンスの主要な予測因子であった．

個人の特性（身体測定値，生理学的指標，ライフスタイル要因など）と栄養摂取量に基づいて，機械学習モデルが個別のパフォーマンス応答を効果的に予測できることが示された．

実践自身の体重や活動強度，登山時間に合わせて，炭水化物とタンパク質を4:1程度の比率で含む行動食（例：エナジージェル，プロテインバー，ドライフルーツとナッツの組み合わせなど）を準備し，行動中に計画的に摂取することを試みる．

[要旨] TITLE 加速度計から算出される日々の衝撃スコアは、思春期の骨強度増加と正の関連がある．

登山骨の健康維持には、単なる運動時間だけでなく、骨に適度な衝撃を与える運動が重要である．

設計 300名以上の子どもと青少年を対象とした4年間の観察コホート研究で、加速度計データと骨強度（高解像度末梢定量的CTで測定）の関連を調査した．

従来の活発な身体活動時間（VPA）とは独立して、加速度計から算出される日々の衝撃スコア（DIS）は骨強度と正の関連があった（β DIS = 25.2，p = 0.007）．

一方、加速度計から算出される強度勾配（IG）は、VPAとは独立して骨強度と関連しなかった（β IG = -515.2，p = 0.20）．

実践登山者が明日からできるアクション1つ: 登山活動に加え、ウォーキングや軽いジョギングなど、骨に適度な衝撃を与える運動を日常的に取り入れる．