NavigatieNu op Wetenschap
InloggenStart gratis
WP3 · Recovery ZoneGepubliceerd · 2026-04-01

Recovery Zone — indicatieve herstelcontext uit trainingslogs

Wat een interne modelscore uit werksets, volume en verstreken tijd wel en niet zegt.

Workout-data als basis

Wearables kunnen algemene signalen zoals HRV en slaapduur registreren. Recovery Zone gebruikt in plaats daarvan uitsluitend de trainingscontext die binnen Vytrix beschikbaar is.

Recovery Zone is een interne modelscore uit gelogd volume, aantal werksets en verstreken tijd. Het model meet geen biologisch herstel en bepaalt niet of trainen medisch veilig is.

Het model

Per spiergroep verwerkt Vytrix gelogde werksets, totaalvolume en tijd sinds de laatste belasting tot een 0–100-indicator. De vaste tijdscategorieën en normalisatie zijn Vytrix-keuzes, geen klinisch gevalideerd instrument.

Onderzoek naar spiereiwitsynthese geeft biologische context voor herstel na krachttraining, maar valideert geen individuele readiness-score of persoonlijk trainingsadvies.

Hersteloverzicht per spiergroep in Vytrix
In de Vytrix-app

Herstelcontext per spiergroep

De app groepeert de spieren en toont waar recent belasting is gelogd. Dit is een modelinschatting; de kleuren meten geen biologisch herstel.

Echt appbeeld · voorbeeldgegevens · opname september 2026

Slaap als aparte context

Slaap kan relevant zijn voor hoe iemand zich voelt en presteert, maar is geen vaste invoer van de primaire Recovery Zone-berekening. Waar slaapdata beschikbaar is, toont Vytrix die als aanvullende context.

Bekijk altijd ook hoe je je voelt en raadpleeg bij pijn of gezondheidsvragen een gekwalificeerde professional.

Indicatieve hersteltijd per spiergroep (uren tot MPS-resolutie)

Muscle Protein Synthesis blijft 24–72u verhoogd na een training, afhankelijk van volume en trainingservaring. Vytrix Recovery Zone gebruikt exponentiële decay binnen deze range — high-volume sessies decayen langzamer.

24u48u72uBorst36-60uRug36-60uSchouders30-48uBenen48-72uArmen24-48uCore24-36u
Lager volume / ervarenHoog volume / training-naïef
Range gebaseerd op Damas et al. 2016 (MPS-resolutie reviews); bar-waarden zijn modeling-benaderingen voor visualisatie.