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为探究 PAPE 效应在赛季中的重复性及与比赛跑动变量的关系，研究人员对 15 名国家级足球运动员开展研究。结果发现等长深蹲激活（ICA）能引发小幅度 PAPE 反应，但个体差异大且与 GPS 数据无显著关联。这为优化 PAPE 应用提供依据。
在运动训练的奇妙世界里，有一种神奇的现象叫后激活增强效应（Post-activation performance enhancement，PAPE）。简单来说，就是通过特定的训练活动，能让运动员在后续的运动中表现更出色。比如，在进行垂直跳跃前做一些高强度的深蹲练习，跳跃成绩可能会有所提高。这背后的原理涉及肌肉的一系列变化，像肌球蛋白调节轻链的磷酸化、肌肉温度升高、酸碱度改变等。
然而，目前关于 PAPE 效应仍存在不少谜团。在漫长的赛季中，运动员们频繁训练和比赛，疲劳不断累积，PAPE 效应在这样的情况下还能稳定发挥作用吗？不同运动员之间对 PAPE 效应的反应是否一致？而且，比赛中的跑动情况，比如跑了多远、加速减速多少次，这些和 PAPE 效应有没有关联呢？为了解开这些谜题，来自波兰耶日?库库奇卡体育大学（The Jerzy Kukuczka Academy of Physical Education）等机构的研究人员踏上了探索之旅，他们的研究成果发表在《BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation》杂志上。
研究人员开展了一项针对 15 名国家级足球运动员的研究。这些运动员都有着丰富的训练和比赛经验。研究人员让运动员在比赛后的第三天（MD + 3）进行实验，在 4 周的时间里，每周重复一次。每次实验前，运动员先进行一次无手臂摆动的反向纵跳（Countermovement jump，CMJ）作为基础数据记录，接着进行一组 5 秒的最大自主等长深蹲，这就是等长调节活动（Isometric conditioning activity，ICA），完成后休息 60 秒，再进行一次 CMJ。同时，利用全球定位系统（Global Positioning System，GPS）收集运动员在比赛中的跑动数据，包括总距离（TD）、高速跑距离（HSR）、冲刺跑距离（SD）、运动员负荷（PL）、加速次数（ACC）和减速次数（DCC）等。
研究人员用到的主要关键技术方法有：一是利用力平台测量运动员的 CMJ 高度，通过分析跳跃的飞行时间来估算跳跃高度；二是使用 GPS 设备收集比赛中的跑动数据，该设备采样频率为 10Hz，集成了加速度计和磁力计，能准确记录运动员在场上的运动信息；三是运用多种统计学方法对数据进行分析，像 Shapiro–Wilk 和 Mauchly’s 检验用于验证数据的正态性和球形度，两因素重复测量方差分析（ANOVA）探究 ICA 和实验次数对跳跃高度的影响等。
研究结果如下：
- PAPE 效应提升 CMJ 高度：两因素方差分析显示，时间因素有显著影响，表明 ICA 后 CMJ 高度显著增加（平均差异为 1.05 ± 0.3 cm；Cohen's d = 0.222；p = 0.005） ，但效应量为中等，且提升幅度在测量误差范围内，实际意义有待考量。
- PAPE 效应重复性：单因素方差分析表明各实验周之间无显著差异，说明急性 PAPE 反应具有一定重复性，但组内相关系数显示其可靠性为差到中等（组内相关系数 = 0.56，95% 置信区间：0.06 - 0.83），不同实验周中，对 ICA 有反应、无反应和负反应的运动员比例有所波动。
- PAPE 效应与 GPS 数据的关系：皮尔逊积矩相关系数检验表明，PAPE 效应的百分比差异与各项 GPS 数据均无显著相关性，说明比赛中的跑动情况对第三天的 PAPE 效应没有明显影响。
研究结论和讨论部分意义重大。研究表明 ICA 能在短休息间隔（60 秒）下引发国家级足球运动员的 PAPE 反应，但个体反应差异大，而且和比赛中的跑动变量没有关联，这意味着可能还有其他生理和神经肌肉因素在影响 PAPE 效应的大小。因此，在实际训练中，对运动员进行个体的 PAPE 反应监测，有助于更好地优化其在训练中的应用。不过，该研究也存在一些局限，比如缺少对照条件、仅分析了 4 场比赛的 GPS 数据、未评估比赛后的生化和感知变化等。未来的研究可以朝着探索 PAPE 效应在赛季不同阶段的长期稳定性、不同比赛后时间间隔下的 PAPE 效应以及其在不同水平运动员和不同运动项目中的适用性等方向展开，进一步揭开 PAPE 效应的神秘面纱，为运动训练提供更科学的指导。
