Thèse soutenue

Prédiction de la performance en natation par les mesures d'activité du Système Nerveux Autonome : modélisation mathématique
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Auteur / Autrice : Sébastien Chalencon
Direction : Jean-Claude Barthélémy
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biologie et Physiologie de l'Exercice
Date : Soutenance le 07/06/2013
Etablissement(s) : Saint-Etienne
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
Jury : Président / Présidente : Thierry Busso
Examinateurs / Examinatrices : Philippe Connes, Atul Pathak, Aurélien Pichon

Mots clés

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Résumé

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Durant ces 20 dernières années, de nombreuses études réalisées chez l’homme ont mis en évidence l’utilité de la Variabilité de la Fréquence Cardiaque (VFC) comme outil d’investigation de l’activité du Système Nerveux Autonome (SNA). Des études longitudinales et transversales ont par ailleurs démontré des relations fortes entre SNA, entrainement et performance. La recherche d’indicateurs biologiques permettant au mieux de paramétrer la charge d’entraînement a conduit à l’étude de différents paramètres parmi lesquels la VFC. L’objectif de l’ensemble de ce travail de thèse a été, à la fois, l’étude de la prédiction de la performance en natation ainsi que la modélisation des effets de l’entraînement sur le SNA. L’étude I modélise les effets de l’entraînement sur l’activité parasympathique au travers du modèle de Banister, initialement conçu pour représenter les effets de l’entraînement sur la performance. Une relation significative de type logarithmique est démontrée, également, entre l’activité parasympathique et la performance. L’étude II démontre la pertinence de la VFC dans le pilotage et l’optimisation de la charge d’entraînement. Cette étude a utilisé les paramètres issus des modèles linéaire et non-linéaire des 10 nageurs pour analyser l’influence sur la performance et l’activité parasympathique de la charge d’entraînement. Cette étude rend compte de l’application pratique de la modélisation mathématique et des simulations informatiques dans la prédiction de la performance et l’optimisation de la charge d’entraînement en vue de maximiser à la fois les gains de performance et d’activité parasympathique. L’ensemble de ce travail démontre, au travers de la modélisation mathématique des réponses à l’entraînement de l’activité parasympathique et sa confrontation aux réponses de la performance, que la puissance spectrale en HF est un outil non invasif et facilement utilisable en routine pour optimiser l’entraînement. Au-delà de la démonstration d’une relation significative, c’est la mise en évidence d’une évolution en phase de ce paramètre physiologique et de la performance qui a été démontrée