ЖҮРЕК СОҒУ ЖИІЛІГІНІҢ ҚАЛПЫНА КЕЛУІН ЕСКЕРУ АРҚЫЛЫ КИІЛЕТІН ҚҰРЫЛҒЫЛАР ДЕРЕКТЕРІ БОЙЫНША ЖАТТЫҒУҒА ДАЙЫНДЫҚТЫ БОЛЖАУ
DOI:
https://doi.org/10.62931/Кілт сөздер:
heart rate recovery; жаттығуға дайындық; киілетін құрылғылар; машиналық оқыту; жаттығу жүктемесі.Аңдатпа
Зерттеу егде жастағы халықтың Қазақстандағы тәуелсіз физикалық белсенділікке қатысуының аймақтық бөлігін анықтауға бағытталған. Авторлар зерттелетін жас тобындағы дене шынықтыру-сауықтыру іс-шараларын цифрлық қолдау бағыттарын ұсынды. Зерттеу әдістемесі ресми статистикалық деректерді қайталама талдауды және аймақтық жағдайларды салыстырмалы талдауды қамтиды. Нәтижесінде, 2026 жылы Үш жастан асқан Қазақстан халқының 47,7% - ы дене шынықтырумен және спортпен шұғылданғаны, ал халықтың 19,2% - ы өз бетінше спортпен шұғылданғаны анықталды. Жасы бойынша 16,6%-ы 58 жастан асқан өзін-өзі жұмыспен қамтыған адамдар болды. Бұл топтың үлкен өкілдігі Қазақстанның 3 өңірінде байқалады және халықтың шамамен үштен бірін құрайды, бұл республикалық көрсеткіштен 1,8-2 есе асады. Деректерді салыстыру әр түрлі демографиялық құрылымы бар аймақтарда егде жастағы адамдардың физикалық белсенділігінің жоғары деңгейі байқалатынын көрсетті. Бұл демографиялық, инфрақұрылымдық, әлеуметтік, ұйымдастырушылық және педагогикалық жағдайлардың өзара әрекеттесуі нәтижесінде егде жастағы халықтың дербес физикалық белсенділігін анықтайды.
Әдебиеттер тізімі
1 Nelson B.W., Low C.A., Jacobson N., Areán P., Torous J., Allen N.B. Guidelines for wrist-worn consumer wearable assessment of heart rate in biobehavioral research // npj Digital Medicine. – 2020. – Vol. 3. – Art. 90. – DOI: 10.1038/s41746-020-0297-4.
2 Buchheit M. Monitoring training status with HR measures: do all roads lead to Rome? // Frontiers in Physiology. – 2014. – Vol. 5. – Art. 73. – DOI: 10.3389/fphys.2014.00073.
3 Jeong Y., Yoon S., Lee J., Jeong W.-M., Ha M.-S. Comparison of heart rate measurement accuracy among commercially available photoplethysmography-based wearable devices across exercise intensities // Physical Activity and Nutrition. – 2026. – Vol. 30, No. 2. – P. 142–150. – DOI: 10.20463/pan.2026.0032.
4 Lambe R., Baldwin M., O'Grady B., Schumann M., Caulfield B., Doherty C. The accuracy of Apple Watch measurements: a living systematic review and meta-analysis // npj Digital Medicine. – 2026. – Vol. 9. – Art. 63. – DOI: 10.1038/s41746-025-02238-1.
5 Daanen H.A.M., Lamberts R.P., Kallen V.L., Jin A., Van Meeteren N.L.U. A systematic review on heart-rate recovery to monitor changes in training status in athletes // International Journal of Sports Physiology and Performance. – 2012. – Vol. 7. – P. 251–260. – DOI: 10.1123/ijspp.7.3.251.
6 Aubry A., Hausswirth C., Louis J., Coutts A.J., Buchheit M., Le Meur Y. The development of functional overreaching is associated with a faster heart rate recovery in endurance athletes // PLOS ONE. – 2015. – Vol. 10, No. 10. – Art. e0139754. – DOI: 10.1371/journal.pone.0139754.
7 Rothschild J.A., Stewart T., Kilding A.E., Plews D.J. Predicting daily recovery during long-term endurance training using machine learning analysis // European Journal of Applied Physiology. – 2024. – Vol. 124, No. 11. – P. 3279–3290. – DOI: 10.1007/s00421-024-05530-2.
8 Krasmik Yu.N. Osobennosti sportivnoi motivatsii v period podgotovki k sorevnovaniyam u sportsmenov-professionalov i sportsmenov-lyubitelei [Features of sports motivation during competition preparation among professional and amateur athletes] // Vestnik KazNU. Seriya psikhologii i sotsiologii. – 2022. – Vol. 81, No. 2. – P. 60–68. – DOI: 10.26577/JPsS.2022.v81.i2.07.
9 Thambawita V., Hicks S., Borgli H. et al. PMData: a sports logging dataset // Proceedings of the 11th ACM Multimedia Systems Conference (MMSys ’20). – New York: ACM, 2020. – P. 231–236. – DOI: 10.1145/3339825.3394926.
10 Gabbett T.J. The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? // British Journal of Sports Medicine. – 2016. – Vol. 50, No. 5. – P. 273–280. – DOI: 10.1136/bjsports-2015-095788.
11 Madrigal-Cerezo R., Domínguez-Sanz N., Martín-Rodríguez A. Wearable Biosensing and Machine Learning for Data-Driven Training and Coaching Support // Biosensors. – 2026. – Vol. 16, No. 2. – Art. 97. – DOI: 10.3390/bios16020097.
Жүктеулер
Жарияланды
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 Спорт ғылымындағы зерттеулер
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-Коммерциялық емес 4.0 халықаралық лицензиясы.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
