團塊(cluster)訓練法與Sheiko - 健身
By Regina
at 2016-12-01T18:16
at 2016-12-01T18:16
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先上圖,這是Boris Sheiko,健力界傳奇人物。隔壁那個是Dmitry Klokov。
http://imgur.com/ZZvx1vd
最近準備轉換到Sheiko的課表(連結內),但是對他的重量跟組數安排一直很疑惑。
http://sheiko-program.ru/forum/index.php
當時打開檔案的第一反應是:『幹我是不是載到什麼三個月deload計畫……肌肥大週期
70%1RM叫我蹲五下五組是要笑死人嗎,Sheiko是不是過譽了?』。這幾天自己實驗過之後
,覺得這個訓練方向不但可以輕鬆把訓練量衝得超級高而且還很有效率。而且雖然Boris
Sheiko本人從90年代或更早就開始玩這一套把戲,但近來才有比較多的歐美研究證實其中
的一些概念的重要性,例如訓練量、保留次數(buffer)的重要和團塊式訓練(cluster
training)的優點等等。所以想說可以跟各位巨巨討論一下關於Sheiko跟團塊式訓練,順
便跟大家青椒一下有沒有訓練心得可以分享。
什麼是團塊式訓練、組內休息(Intra Set Rest)?
舉例來說,在肌肥大的週期裡面,傳統上我們會用10RM的重量做一組8~10下,可能一次訓
練是50下,而團塊式訓練的作法就是用同樣10RM的重量再分成更多組的『團塊』(
cluster),然後能夠超越原來50下的訓練量(比如變成5下12組總共60下)。組內休息則
是將同樣的訓練量分到更多的組,比如十下四組的訓練拆成五下八組。這兩個概念其實很
像,大部分研究者會混用,我自己是覺得實務操作上不用分那麼細,都叫團塊式訓練就好
。
這樣做有什麼好處呢?
Oliver et al. (2013)為期12週的研究指出,相對於傳統的分組方式,進行『組內休息』
的實驗組在最大重量和power(不知道該怎麼翻,爆發力?)上有顯著增加。而在許多巨
巨心心念念的肌肥大效果上,傳統組略勝一籌,但未達統計顯著。這個實驗設計就是把一
組拆兩組,從休120秒變休60秒,所以休息時間和訓練量的總和都是相同的。
在實驗設計上,為了研究的目的必須要把控制訓練量。可是在實務操作上,團塊式訓練的
優點就在於相對低的疲勞感(aka代謝壓力),傳統式10RM四、五組(40~50下)之後我就
已經快癱瘓了,而用團塊式訓練我可能還有力多做幾組,多出這幾組的訓練量對肌肥大應
該也有相當的幫助,畢竟在肌肥大這件事情上訓練量還是最重要的因素。
另外,對於在肌肥大訓練上撞牆的巨巨們來說,團塊式訓練也可以是一個有用的訓練菜單
變化。
反而是在力量訓練上,Nicholson et al. (2016)的六週實驗用70% 5x10(組x次)
、85% 4x6、85%4x6/1、90% 4x6/1來比較,90%4x6/1組經過六週的新1RM雖然比傳統的85%
4x6高一點點,但是並沒有達到統計顯著85% 4x6/1還比傳統的4x6低。不過這我倒不是很
介意,4x6本來就夠短了,做一休一感覺有點冗…我個人要團塊化也會是用在肌肥大週期。
參考文獻
Nicholson, G., Ispoglou, T. & Bissas, A. (2016) The impact of repetition
mechanics on the adaptations resulting from strength-, hypertrophy- and
cluster-type resistance training. Eur J Appl Physiol. 2016 116: 1875
http://link.springer.com/article/10.1007/s00421-016-3439-2
這篇open access
Oliver, J 剩下太長省掉啦 (2013) Greater gains in strength and power with
intraset rest intervals in hypertrophic training. J Strength Cond Res. 2013
Nov;27(11):3116-31.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23736782
心得:
1. 不知道為什麼感冒在家不休息卻寫了這篇,希望沒有腦殘誤讀,也希望各位巨巨給我
一點回饋QQ
2. 其實台灣在健力界也算強權之一,比起Sheiko我更想了解台灣健力選手的訓練方式。
3. 爬文的時候發現日本的在肌肥大方面的研究也蠻多的,好意外。
如果你直接end了,只要看這句就好:
把你的4組10下肌肥大訓練拆成同重量的8組5下有助於增加爆發力跟最大肌力。
謝謝大家看完~
--
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By Ivy
at 2016-12-01T20:14
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