ボブ・フェザーストン選手/Leadville Trail 100 MTB
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~51g
1時間あたりの炭水化物
推奨 60g/h以上 -
~274mL
1時間あたりの水分量
推奨 250-750mL/h -
~873mg
1Lあたりのナトリウム
推奨 800-1,200mg/L -
~0.3mg
総カフェイン(1kgあたり)
推奨 3-6mg/kg
画像出典: @precisionfandh
ボブの補給戦略
エネルギー補給
炭水化物はレース中に消費する主なエネルギーです。適切なエネルギー補給を怠ると、長時間のレースでパフォーマンスが低下する主な原因となります。
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カーボ・ローディングをしなかった
1~4時間前に炭水化物を多く含む食事(低脂肪・低繊維)を摂ると、最適なエネルギーを補給してスタートできます。
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事前のエネルギー補給
T – 15分: 最後の炭水化物摂取
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1時間あたりの炭水化物
推奨 60g/h以上
~51g
エネルギー評価:10/10
「しっかりとした戦略を立てていたおかげで、ゴールまでに必要な食事の量を正確に把握することができました。しかし、コースのせいでレース開始直後は明らかに十分な食事を摂れませんでした。30分ごとに何か食べるように心がけたおかげで、当日はより強く、より速く走れるようになりました。」
私たちの感想
レース前のエネルギー補給: ボブは炭水化物を豊富に含む朝食で一日をスタートし、号砲が鳴る前の最後の30分で炭水化物を追加摂取しました。科学的根拠は、この習慣をレース前の戦略に取り入れることを強く支持しています。これは、グリコーゲン貯蔵量を補充し、レース開始時に血流中のグルコースの供給を安定させるのに役立つからです。これは特に、エネルギー需要が最も高くなる後半のステージに向けてグリコーゲンを蓄える上で有利です。ボブにとって、このアプローチは特に有益でした。レース序盤は炭水化物の摂取量が少なく、テクニカルなコースを走りながら食事をするのは非常に困難だったからです。
レース中のエネルギー補給: ボブはレース中に摂取したエネルギーが推奨ガイドラインよりも少なく、パフォーマンスに悪影響を与えていたことに後から気づきました。集中的な腸トレーニングとトレーニングセッション中の炭水化物摂取量の増加に徐々にさらすことで、彼は耐性を改善し、より長い時間より多くのエネルギーを確保し、パフォーマンスを向上させることができる可能性があります。とはいえ、ボブはエナジージェル、バー、ドリンクミックスなどさまざまな炭水化物源を取り入れるという賢明な選択をしており、これが味覚疲労を軽減するのに役立ったと思われます。また、検討する価値のある点として、レース当日のタンパク質摂取量を減らすことが挙げられます。研究によると、運動中のタンパク質は腸での炭水化物の吸収を遅らせる可能性があることが示唆されているためです。より効果的な方法は、筋肉の回復と修復を最適化するために、レース後にシェイクや食事の形でタンパク質摂取を優先することです。
水分補給
適切な量の水分とナトリウムを補給することは、血液量を維持し、レース当日のパフォーマンスに必要な心肺機能をサポートするために不可欠です。
1時間あたりに消費されるナトリウムと水分の絶対量も重要ですが、これらを相互に関連させて考慮することが重要です。これは「相対ナトリウム濃度」として知られており、ミリグラム/リットル (mg/L) で表されます。 1時間あたりに摂取するナトリウムの絶対量よりも、水分1リットルあたりに摂取するナトリウムの量の方が重要です。

ボブは水分補給計画を立てるために発汗テスト(スウェットテスト)を受けました
汗のナトリウム濃度 ( mg/L ) は個々の不変的な体質として決定され、比較的安定しています。自分の汗の塩分濃度を知ることで、汗で失われるナトリウムの大部分を補うことができます。失われるナトリウムの量は200~2,000mg/Lです。
ボブの水分喪失量は中程度ですが、最高のパフォーマンスを発揮するには、水分補給戦略を正しく行うことが依然として重要です。
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事前の電解質補給をしなかった
レース前に強力な電解質飲料を飲んでいれば、最適な水分補給の状態でスタートできたかもしれません。
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1時間あたりの水分量
推奨 250-750mL/h
~274mL
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1Lあたりのナトリウム
推奨 800-1,200mg/L
~873mg
水分補給評価:10/10
「気温がそれほど高くなかったので、あまり水分を摂りませんでした。レース中に雨が降って気温がさらに下がりましたが、ゴールまであと300mのところで足がつってしまったので、もっと水分を摂るべきでした。」
私たちの感想
予想よりも気温が低いコンディション(約21°C/57°)だったため、ボブの発汗による喪失は予想よりも少なく、パフォーマンスをサポートし、重大な脱水症状を防ぐのに十分な水分摂取量だったと考えられます。彼が経験した痙攣は、水分補給ではなく、複数の要因が絡み合った原因のひとつによるものだった可能性が高いです。しかし、将来のレースに向けて水分補給戦略を最適化するには、発汗量テストの実施が有益です。これにより、個々の発汗量をより明確に把握することができ、それに応じて水分摂取量を微調整するのに役立ちます。重要な考慮事項は、発汗による体重の2~4%減少により持久力パフォーマンスが低下する可能性があるため、この閾値を超えないように十分な水分補給を確保することが非常に重要です。ここでの戦略と同様に、レースの高低差やバイクの余分な重量を最小限に抑えたいというボブの意向を考えると、エイドステーションでの水分補給について十分に計画された戦略は、今後のすべてのイベントで優先事項となるはずです。
カフェイン
カフェインは、パフォーマンスの3つの要素(炭水化物、ナトリウム、水分)に加えて、精神的および肉体的な疲労を防ぐのに役立つため、ほとんどの持久系アスリートのパフォーマンスを向上させることが証明されている数少ない成分のひとつです。
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事前のカフェイン摂取をしなかった
試合開始の数時間前にカフェインを摂取すると、エネルギーレベルが上昇したと感じられるかもしれません。
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カフェイン(1kgあたり)
推奨 3-6mg/kg
~0.3mg
私たちの感想
ボブはレース中、コーラに含まれる少量のカフェイン以外は一切摂取しませんでしたが、レース前の朝食にコーヒーを数杯飲みました。これはレース序盤の活力にはなりましたが、持久力トレーニング中にカフェインを摂取することで、特に自覚的な努力の軽減と疲労の遅延といったパフォーマンス向上効果が科学的研究で示されています。ボブがカフェインに耐性があると仮定すると、体重1kgあたり3~6mgをトレーニングに取り入れることは貴重な実験となるでしょう。個人に合わせたカフェイン摂取戦略を立てることで、厳しい上り坂の前など、レースの重要な局面でエネルギーレベルを最適化し、エルゴジェニック効果※を最大限に引き出すことができるでしょう。
※エルゴジェニック効果とは、サプリメントや特定の食品、マッサージ、メンタルトレーニングなどによって通常時の状態を超えるパフォーマンスを引き出す効果のことです。食品業界においてはそのような効果または効果を持つサプリメントを「エルゴジェニックエイド」とも呼びます。
ボブの数値達成方法
ボブがその日に食べたり飲んだりしたもののすべてです…
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レース前(30分以上)
- プロテインドリンク x 1本
- ナッツ、種子、ギリシャヨーグルト入りオートミール x 1杯
- バナナ x 1本
- ビタミンカプセル x 5個
- ブラックコーヒー x 2杯
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レース前(30分未満)
- エナジーバー(炭水化物24g)x 1本
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レース中
- PF30ジェル x 1個
- エナジージェル(炭水化物22g)x 9個
- コーラ x 250mL
- プロテインバー(タンパク質20g、炭水化物35g)x 1本
- エナジードリンクミックス(炭水化物50g)x 2.625L
- エナジーバー(炭水化物24g)x 2本
選んだ商品
PRECISIONの総合評価
満足度評価:10/10
▼ボブ
「スタート時のエネルギー不足にもかかわらず、今年は昨年よりもずっと速く走れました。栄養不足のため、努力が辛く感じられ、特定の区間ではペースが落ちました。そのため、フィニッシュラインでタイムが23分も縮まっていることに気づいた時は本当に驚きました。私にとっての重要な教訓は、より速く走るためには、もっとたくさん食べることです!」
▼スタッフ
「ボブはLeadville Trail 100 MTBで最年長の完走者の一人となり、70~120歳のカテゴリーで優勝するなど、素晴らしい一日を過ごしたことは明らかでした。今後、ボブはパフォーマンスをさらに向上させるために、エネルギー補給と水分補給戦略に磨きをかける必要があります。より的確なアプローチをとることで、彼はさらに大きな成果を上げ、将来のレースでさらに多くの自己ベスト更新を狙えるでしょう。特に、走行中の食事摂取の練習を重ねることが重要です。」
完全な統計
全体
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炭水化物量 537g
1時間あたり51g -
総水分量 2,875mL
1時間あたり274mL -
総ナトリウム量 2,510mg
1時間あたり239mg -
873mg
1Lあたりのナトリウム -
カフェイン総量24mg
1kgあたり0.3mg
データの信頼性
精度のレベルとデータの信頼性に基づいて、各ケーススタディを 1 ~ 5 で評価します。
収集されたデータと報告された数値には十分なレベルの正確さがあります。アスリートは、ほとんどの詳細情報(ブランド、フレーバー、数量、妥当な量の推定)を含め、食べたり飲んだりしたものを思い出すことができます。ただし、データ内で行われた推定は、報告されたデータの全体的な信頼度に影響します。
※本記事は英語の記事を翻訳したものです。原文を読む
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