Pós-Graduação em Educação Física  – UFPE

Defesa de Dissertação de Mestrado Nº  25
 

Aluno:  Hugo Augusto Alvares da Silva Lira 
Orientador: Prof. Pedro Pinheiro Paes  
Coorientador: Prof. Leonardo de Sousa Fortes

                                                            

Título: AFETIVIDADE, MOTIVAÇÃO E PERCEPÇÃO SUBJETIVA DO ESFORÇO APÓS 8 SESSÕES DE TREINAMENTO RESISTIDO NOS SISTEMAS MULTISETS, SUPERSETS E CLUSTER: UM ESTUDO COMPARATIVO

 

 

Data: 05/09/2019 
Hora/Local: 10 h: –  Sala 6 do DEF

Membros da banca examinadora: 
Presidente: Dr. Pedro Pinheiro Paes Neto
Membro Interno: Dr. Saulo Fernandes Melo de Oliveira
Membros Externos:  Dr. Wlaldemir Roberto dos Santos (UNIFAVIP Wyden)

Resumo:

Os objetivos desta dissertação foram: 1) comparar o efeito de três sistemas (multisets, clustering e supersets) do TR sobre a motivação, afeto e Percepção Subjetiva do Esforço (PSE) em indivíduos atualmente sem participar de programas de TR; 2) realizar uma revisão sistemática sobre a PSE em diferentes sistemas do TR. Assim, no estudo 1, participaram sujeitos do sexo masculino (22,29 ± 4,12 anos). Optamos pelo uso da ANOVATwo Way com post hoc de Bonferroni para realizar as comparações. Os resultados indicaram efeito para o sistema realizado [F(2,22) = 6,383; p= 0,007], onde o sistema supersets foi menos prazeroso (p < 0,05). Além disso, o cluster foi o único a aumentar a motivação (p < 0,05). Já no estudo 2, nossa busca gerou 7941 artigos, dos quais 7 artigos atenderam aos critérios de elegibilidade. Nos estudos que utilizaram o cluster, a PSE foi menor (p < 0,05) nesse sistema do que em multisets. Nos estudos avaliando o supersets, ambos apontaram maior PSE (p < 0,05) nesse sistema do que em multisets, além de um deles avaliar também o sistema trisets, o qual apresentou PSE maior que os demais. Por fim, um estudo avaliou a PSE no pré-exaustão, apresentado maior escore (p < 0,05) do que multisets. Concluímos que o sistema multisets e cluster foram percebidos como menos cansativos, com uma superioridade quando o descanso é aplicado após cada repetição no cluster.