La carga de trabajo en deportes de equipo: contextualización y métodos

Introducción

En los últimos años, los staffs técnicos se han visto obligados a evolucionar, acercándose a la evidencia científica e incorporar especialistas en diferentes aspectos del entrenamiento deportivo. El objetivo, aplicar mejores y más eficientes metodologías, especialmente las referentes al control y la optimización de las cargas de trabajo soportadas por los deportistas, pasando esto a ser un factor de gran importancia para asegurar la disponibilidad de los jugadores1.

Los deportes de equipo se definen por sus situaciones dinámicas y condicionalmente exigentes. Estos se caracterizan principalmente por su carácter intermitente y de continuo cambio e incertidumbre permanente, en los que predominan acciones de alta intensidad como sprints, saltos, aceleraciones y deceleraciones en diferentes planos, cambios de dirección, etc., sean estas con o sin balón (u otro móvil utilizado)2–5. Actualmente, para poder participar en el nivel competitivo más alto, los jugadores deberán soportar las altas exigencias físicas que aumentan continuamente.

Existen muchas disciplinas deportivas con diferentes normativas y matices en el marco de los deportes de equipo, pero para simplificar todas las casuísticas diferentes que nos encontramos, diferenciaremos dos grandes grupos, deportes outdoor y deportes indoor. Las principales características de los deportes outdoor es que estos se juegan al aire libre, con espacios grandes, un mayor número de participantes y por norma general mayor duración de juego, por el contrario, los deportes indoor destacan por jugarse en espacios más reducidos, con un menor número de participantes y una duración de juego menor. Estas tres variables condicionan las demandas físicas, y por tanto la respuesta fisiológica, de nuestros deportistas, siendo necesario un acondicionamiento físico distinto en función de las exigencias de cada uno de los deportes, del número de competiciones y partidos en los que se participa, de la exigencia o nivel competitivo e incluso del total de minutos disputados por partido y la posición o rol de juego. A esto debemos sumar que ha habido un incremento de la velocidad de juego, además de una mejora atlética de los jugadores en la mayoría de las disciplinas deportivas. Esto implica un aumento en la demanda del sistema musculoesquelético, y por tanto mayor riesgo de sufrir lesiones6.

Es por todo lo anterior que la monitorización y optimización del proceso de entrenamiento adquiere una mayor importancia en los últimos años, siendo su objetivo principal planificar de manera óptima el proceso de entrenamiento, optimizando el rendimiento y minimizando la posibilidad de la aparición de lesiones, disponiendo así del máximo de jugadores en un estado óptimo para la competición2.

En esta breve, y primera, publicación trataremos de abordar de manera teórica las bases de la monitorización de la carga de trabajo a las que se someten los deportistas.

 

Monitorización de la carga de trabajo

En la literatura científica, el término más utilizado para referirse a la carga que soporta el deportista es training load7,8. A pesar de esto, en los últimos años es más común encontrar en publicaciones científicas el término workload9En una publicación reciente, Windt et al. (2018) ya comienzan a plantear un cambio de nomenclaturas. Bajo nuestro punto de vista este segundo término, traducido al español como carga de trabajo, se ajusta más a la realidad del control que se lleva a cabo actualmente, donde no solo se monitoriza la exigencia del entrenamiento, sino que se trata de parametrizar muchas de las variables psicofisiológicas fuera del tiempo de entrenamiento.

Nos referiremos al proceso de control de la carga de trabajo como la monitorización del entrenamiento o la competición (ver Imagen 1). Esta monitorización podrá ser de la demanda física impuesta al deportista (carga externa) y/o de la respuesta fisiológica (carga interna) al trabajo realizado en la sesión. Por otra parte, nos referiremos a la optimización de la carga de trabajo como aquel proceso de análisis de los datos recogidos del deportista para mejorar el carácter individual del proceso de entrenamiento. Por tanto, entendiendo el proceso de monitorización y optimización como dos momentos distintos y necesarios para adecuar el entrenamiento, el objetivo de cualquier preparador físico es aprovechar los datos para obtener una mejora del estado de forma de sus deportistas en los diferentes momentos de la temporada.

Debemos tener claro que las cargas de trabajo de los partidos se deben a las propias demandas competitivas del deporte, el nivel de la competición y la posición específica o planteamiento de juego. Por otro lado, la optimización de las cargas de trabajo durante el entrenamiento tendrá por objetivo inducir cambios fisiológicos positivos, en un momento determinado, e individual para cada deportista, para optimizar el rendimiento deportivo2.

Imagen 1: los resultados del entrenamiento son consecuencia de una determinada demanda física y respuesta fisiológica individual del deportista2.

 

Demanda física y respuesta fisiológica

La demanda física o carga externa del entrenamiento hace referencia a los estímulos aplicados sobre el deportista, así como la cuantificación que podemos llevar a cabo del entrenamiento físico separado de la respuesta biológica. Podríamos referirnos a variables de calidad, cantidad, organización, orientación y contenidos de las tareas planteadas por el cuerpo técnico. Entre las variables a cuantificar podríamos destacar, por ejemplo: la duración y densidad del entrenamiento, la distancia recorrida, la velocidad de carrera, las aceleraciones y deceleraciones del cuerpo, los impactos, etc. Como consecuencia de la exigencia de las tareas planteadas durante el entrenamiento aparecería una determinada e individual respuesta psicofisiológica o carga interna. Destacan como variables de control del estrés fisiológico la puntuación subjetiva del esfuerzo percibido (RPE), la frecuencia cardíaca, las medidas hematológicas, el daño muscular, los diferentes parámetros ventilatorios, etc.8,10–12.

Imagen 2.El proceso de entrenamiento13.

Para entender cómo se relaciona la demanda con la respuesta debemos saber que el cuerpo humano funciona como una “caja negra”, en la que se introduce un “mensaje de entrada o input”, en este caso la demanda física, el entrenamiento o la competición, y, a través de la puesta en marcha coordinada de los diferentes sistemas del organismo, se obtiene una “respuesta de salida o output”, el rendimiento (ver Imagen 2). Esta respuesta está determinada por las características individuales del jugador (factores genéticos, estado de forma, experiencia previa, etc.) y la calidad, cantidad y organización de las tareas o la competición.

Esta respuesta supone un coste fisiológico, que es lo que tratamos de cuantificar como carga interna de trabajo. El hándicap es que los procesos fisiológicos implicados en el entrenamiento deportivo, especialmente en deportes de equipo, son de una gran complejidad, es por eso por lo que el modelaje de sistemas para la monitorización de los parámetros de carga interna sólo puede aspirar a contemplar algunas de las características particulares de dicho proceso14.

 

La relación entre entrenamiento y rendimiento físico

La relación que existe entre la carga de trabajo externa e interna representa lo que llamaremos el concepto de dosis-respuesta (ver Imagen 3), natural a los estímulos de trabajo impuestos y la respuesta biológica del jugador. Los modelos de dosis-respuesta relacionan las cargas de entrenamiento con el rendimiento, siempre teniendo en cuenta las características dinámicas del proceso de entrenamiento y los efectos de este a lo largo del tiempo2,7.

Banister et al.15 propusieron una fórmula para medir el efecto del estímulo de entrenamiento sobre la respuesta. Estos autores explican que el rendimiento físico podría ser definido por dos componentes, el fitness (estado de forma del deportista) y la fatiga. El rendimiento podría calcularse a través de la siguiente fórmula:

Predicción del rendimiento = fitness – K*(fatiga impuesta por el modelo de entrenamiento)

Donde K es la constante que se ajusta a la magnitud del efecto de fatiga en relación con el efecto del estado forma.

Aunque este modelo nace con la idea de modelar el entrenamiento para predecir el rendimiento en deportes individuales, se ha convertido en la base teórica a partir de la cual han aparecido diferentes propuestas para la monitorización y optimización de la carga de trabajo. Uno de los parámetros más conocidos en la actualidad es el ratio de carga aguda:carga crónica (ACWR), el cual es una simplificación de este modelo1, pero de esto hablaremos en próximas publicaciones.

Posteriormente han sido varios investigadores quienes han propuesto modificaciones a este modelo, con el objetivo de tener en cuenta la monotonía del entrenamiento (la variación en el estímulo) y la fatiga44–48, pero cada modelo persigue entender la relación entre dosis-respuesta, teniendo en cuenta las características dinámicas y temporales del entrenamiento y los efectos del entrenamiento en el tiempo1.

Imagen 3. Tiempo para la restauración y preparación después de una carga de trabajo. Principio de supercompensación16.

Aunque sobre esta relación existe aún poca evidencia científica, estudiarla es importante para conocer cómo se comporta el conjunto de sistemas que intervienen en dar respuesta mecánica a los estímulos de nuestros deportistas, además de proporcionarnos información sobre las medidas de carga interna más específicas17. En posteriores publicaciones nos adentraremos en la relación de dosis-respuesta del entrenamiento.

Métodos para la monitorización de la carga de trabajo

Actualmente existen diferentes métodos para la monitorización de la carga de trabajo en los deportes de equipo, aunque la validez de estos no ha sido investigada adecuadamente. En el año 2017 se publicó una declaración de consenso en la que Bourdon et al.1 publicaron una tabla en la que se recoge de forma resumida los métodos para el control de la carga de trabajo, el coste, la necesidad de hardware y/o software, la validez, la fiabilidad, las variables que mide, etc. (ver Imagen 4). Actualmente, la mayoría de estos métodos se deben al gran desarrollo en el campo de la tecnología de los últimos años. En las siguientes líneas nos detendremos en aquellos métodos que son utilizados en la actualidad en el control de la carga de trabajo en los deportes de equipo.

Podemos obtener datos de la carga de trabajo a través de tres métodos diferentes: a) la observación directa; b) cuestionarios y diarios retrospectivos; c) la monitorización física y fisiológica durante el esfuerzo.

Imagen 4. Métodos de cuantificación de la carga1.

Métodos de cuantificación a través de la observación directa

Durante la sesión de entrenamiento podremos cuantificar algunas de las variables a través de la observación directa. Como principales variables a cuantificar destacamos la duración, intensidad y o densidad de las tareas planteadas. Como otras variables planteadas por otros autores podríamos monitorizar el nivel de especificidad de cada tarea realizada durante la sesión de entrenamiento. O por último también la densidad de acciones por cada tarea o por unidad de tiempo18. Estas acciones podrán ser las específicas de cada deporte, como el número de saltos en el voleibol o de lanzamientos/pases en el balonmano. Además, todas estas variables podrían ser expresadas en valores absolutos o relativos (al jugador, a la posición, al tiempo, etc.). Por otro lado, algunos autores plantean la medición de variables como la velocidad del gesto o la velocidad del móvil. Esto puede ser una medida útil de la intensidad del gesto o de la tarea11.

La observación directa también puede incluir medidas subjetivas, como la percepción del entrenador sobre el cansancio de sus deportistas o equipo durante el entrenamiento o competición o incluso sobre la fatiga global que percibe. En la literatura se ha descrito cómo entrenadores y jugadores no perciben la dosis de entrenamiento de la misma manera19. El gran inconveniente de la observación directa es la presencia de un observador en cada sesión de entrenamiento, lo que en ocasiones puede llegar a ser poco práctico o imposible11. Actualmente, el desarrollo de la tecnología permite a entrenadores y preparadores físicos disponer de una mayor cantidad de datos en tiempo real. Esto aporta precisión en los datos y la posibilidad de tomar decisiones individualizadas incluso en equipos de un gran número de deportistas. Profundizaremos en estos métodos más adelante.

Una propuesta de observación directa muy extendida, en este caso en el baloncesto, es la que plantea Ignacio Coque. Esta contempla las siguientes variables: a) grado de oposición; b) densidad de la tarea; c) número de jugadores simultáneos; d) carga competitiva; e) espacio y dimensiones; f) implicaciones cognitivas; g) y el tiempo20.

Todas las variables, exceptuando el tiempo, se puntúan en una escala del 0 al 4. Una vez obtenida la suma de las seis primeras variables se contempla la variable del tiempo, desglosada en tiempo total de la tarea y tiempo útil (excluyendo descansos y pausas). El valor obtenido de la suma de las 6 primeras variables se multiplica por el tiempo útil, y este valor, expresado en unidades aleatorios es la carga obtenida para una tarea determinada. Llevando a cabo este proceso por cada una de las tareas se obtendrá la carga total de la sesión. Esto puede ser cuantificado para el conjunto del equipo o incluso para cada uno de los jugadores, teniendo en cuenta la complejidad de esta medición20.

 

Métodos para la monitorización de la respuesta fisiológica: diarios y cuestionarios

Diarios

El uso de diarios para la cuantificación de la carga de trabajo, así como para conocer la fatiga del deportista, es de gran utilidad para los staffs. Estos permiten una gran libertad para registrar diversas variables no solo del entrenamiento o la competición, sino también de aspectos más globales del deportista, como puede ser la calidad del sueño, la fatiga crónica o la comidas21.

El uso de diarios requiere de la ordenación de los diferentes apartados y/o preguntas que debe cumplimentar el deportista y de la mayor colaboración del deportista, especialmente en la síntesis de la información que se le solicita.

El volumen de datos que se recolecta a través de este método es mayor, por lo que en caso de utilizarlo necesitaremos ordenar la información y diseñar un sistema de análisis de datos óptimo que nos permita extraer las variables deseadas y automatizar, en la medida de lo posible el propio análisis.

Cuestionarios

Los cuestionarios intentan evaluar cómo los individuos perciben determinados estados físicos y psicológicos. A través de estos cuestionarios se cuantifican desde elementos como la energía, la calidad del sueño y el estado de ánimo, hasta variables más detalladas y extensas como el cuestionario de recuperación y estrés para atletas (REST-Q) o el análisis diario de demandas de vida para los atletas (DALDA)22.

  • Wellness: los cuestionarios relacionados con el bienestar del deportista se han extendido en los últimos años. De forma general se componen de diferentes preguntas en las cuales el jugador puntúa en una escala del 1-5 cómo percibe su estado físico y psicológico. Este pequeño test valora aspectos relacionados con: a) la fatiga; b) el cansancio muscular; c) la calidad del sueño; d) el estrés; e) y el estado de ánimo23. En la bibliografía encontramos que en los deportes de equipo se han utilizado cuestionarios con diferentes extensiones y preguntas24. Entre los cuestionarios para la monitorización de la carga de trabajo este es el más extendido en los deportes de equipo por el poco tiempo necesario para realizar el test.
  • POMS (Profile of Mood States): Este test subjetivo valora el perfil del estado de ánimo de los sujetos. Se compone de un total de 65 preguntas a puntuar en una escala del 0 al 4. El test es utilizado para valorar el estado durante la última semana incluyendo el día actual o únicamente el día actual. Se compone de 6 subcategorías: a) tensión-ansiedad; b) depresión; c) ira-hostilidad; d) vigor-actividad; e) fatiga; f) confusión-desconcierto25. La puntuación se compone de un total de 260 puntos, siendo esta la peor puntuación. Es un método que no se ha extendido entre los deportes de equipo debido al tiempo necesario para realizar el test. A pesar de esto, es una herramienta útil para detectar las fluctuaciones en el estado de ánimo del deportista, en el que influyen muchos factores ajenos al propio entrenamiento deportivo26.
  • Rest-Q: es un cuestionario psicométrico que evalúa la recuperación y estrés del deportista. Incluye un total de doce escalas básicas (siete subescalas de estrés y cinco de recuperación). A esto se le suma de manera adicional siete escalas específicas del deporte (tres sobre estrés y cuatro sobre recuperación). Este cuestionario es sensible a la perturbación del sueño, las lesiones, la realización personal, la autoeficiencia y autoregulación27,28. La literatura científica disponible sobre este test muestra que se ha aplicado principalmente en los deportes individuales, con el objetivo de conocer la fatiga crónica. Existen pocas publicaciones en los que este test se ha utilizado en los deportes de equipo29. Este test permite conocer la relación entre el estrés y la recuperación de nuestros deportistas.
  • DALDA (Daily Analysis of Life Demands for Athletes): es un test diario que analiza las demandas de vida de los deportistas que trata de detectar las fuentes y síntomas del estrés. Este test se compone de dos partes. La primera relacionada con la fuente del estrés (nueve preguntas) y la segunda con los síntomas de este (veinticinco preguntas)30. Algunos autores han descrito este cuestionario como una herramienta útil para el control del estrés a través de parámetros psicométricos en deportes de equipo31.
  • IZOF (Individual Zone of Optimal Functioning): este cuestionario permite un análisis cualitativo y cuantitativo de la relación entre el rendimiento deportivo y el estado emocional del deportista32. Sin duda es un test poco conocido, aunque en la bibliografía encontramos diversas publicaciones en deportes de equipo33. Robazza et al34 hacen una propuesta compuesta de una batería de veintiocho preguntas, catorce agradables y catorce desagradables y relacionan estos datos con la puntuación subjetiva del deportista de su propio rendimiento en una escala del 1 al 11.

 

Métodos para monitorizar la demanda física: sistemas de tracking en vídeo, sistemas de geolocalización y acelerometría

Sistemas de tracking en vídeo

En la década pasada los investigadores encontraban pocas maneras para cuantificar la demanda física en los deportes de equipo, la más extendida era el sistema de tracking por vídeo35. Este tipo de análisis permitiría cuantificar principalmente el número de acciones que ocurren en el campo o pista, como podría ser, en el caso del baloncesto, mantenerse de pie, caminar, correr, realizar un sprint, saltos, cambios de dirección, etc., además las habilidades técnicas del deporte, como los pases, lanzamientos a canasta, dribbling, bloqueos, etc.36

Posteriormente aparecieron diferentes softwares que permitían realizar seguimiento de trayectorias y además cuantificar la variación de puntos de referencia. Esto supuso un paso importante en la cuantificación de la demanda física, pudiendo registrar la distancia total recorrida por tarea, entrenamiento o competición.

Este método sigue utilizándose en la actualidad por ser un método económico, pero la realidad es que requiere de una gran cantidad de tiempo para obtener datos que los sistemas de geolocalización y acelerometría aportan en tiempo real. El vídeo permite a los staffs llevar a cabo especialmente análisis de carácter cualitativo en relación con el juego de los equipos.

 

Sistemas de geolocalización: GNSS/GPS y LPS

El desarrollo de microsensores en los últimos años ha permitido determinar la exigencia del entrenamiento o la competición a través de los sistemas de geolocalización y acelerometría, los cuales presentan como ventaja la necesidad de dedicar menos tiempo al análisis del evento registrado37. Entre los sistemas de geolocalización diferenciaremos dos sistemas: A) GNSS/GPS (Global Navigation Satellite System/Global Positioning System), el cual es el método para la cuantificación de la demanda física en los deportes outdoor o de campo abierto por excelencia38–40; B) LPS (Local Positioning System), método de posicionamiento local ideal para la localización en entornos pequeños y acotados41.

Para entender los sistemas de geolocalización debemos saber que la principal variable medida por estos sistemas es la distancia, la cual se calcula por diferenciación posicional. En el caso de la velocidad, esta podría derivarse de la distancia y el tiempo transcurrido entre un registro y el siguiente. A pesar de esto, los sistemas de posicionamiento calculan esta variable a partir del efecto Doppler, esto aporta una mayor precisión del dato. Este efecto se basa en registrar el cambio de frecuencia aparente de una onda producida por el movimiento relativo de la fuente respecto a su observador. Posteriormente, la aceleración producida es derivada de la velocidad. El ruido inherente de la señal se procesa a través del software del fabricante. Este suavizado del ruido varía entre las marcas, e incluso puede variar con las actualizaciones de software y/o firmware, por lo que, a pesar de que comienzan a publicarse un mayor número de artículos con esta tecnología38,42,43, se debe tener cuidado con la interpretación de los datos, ya que muchas de las marcas no facilitan el método de filtrado, pudiéndonos encontrar que una actualización modifique de manera importante los registros de una sesión a la otra. Sería necesario realizar una validación rigurosa e independiente por cada nuevo hardware y versión de software44.

El sistema de GNSS/GPS consiste en un total de 27 satélites que orbitan alrededor del planeta equipados con relojes atómicos. Estos satélites envían información de forma continua, que es recibida por los receptores en la superficie terrestre y, utilizando estas señales, calculan la distancia al satélite. Se necesita de cuatro satélites para generar información precisa sobre la latitud, longitud y altitud del receptor GPS.

Aunque cuatro satélites son el número mínimo teórico necesario para triangular la posición de un receptor de GPS, existe una correlación negativa moderada entre el error de distancia total (es decir, la diferencia entre la distancia registrada y la distancia real) registrada por un receptor de GPS y el número de satélites de señalización del receptor. A esto debemos añadirle la importancia de la posición de los satélites cuando hablamos de la precisión del dato. La precisión se mide a través de la dilución de precisión (DOP). Esta es inversamente proporcional al volumen de un cono delineado por la posición de los satélites respecto al receptor en La Tierra43.

Los sistemas de GPS son los más utilizados en deportes de campo grande o outdoor, principalmente en el rugby, fútbol y fútbol australiano. Como ya se ha mencionado anteriormente, la variable más destacada es el registro de la distancia, a partir de esta se calcula la velocidad y la aceleración producida. En el caso de la distancia total recorrida nos aporta información sobre el volumen de la sesión o de la tarea. Por otro lado, la velocidad y la aceleración podrían servirnos como indicadores de la intensidad. A partir de estos datos podríamos calcular diferentes índices, como puede ser la distancia recorrida a alta velocidad o el número de aceleraciones por unidad de tiempo, pero esto lo desarrollaremos en siguientes publicaciones.

A diferencia de las publicaciones de los sistemas de GNSS/GPS existe poca evidencia sobre el uso de los sistemas de LPS en la cuantificación de la carga externa. Estos sistemas se basan en la creación de un entorno local a través de determinadas referencias espaciales. Estos sistemas tienen como base el uso de la radiofrecuencia para llevar a cabo el tracking del deportista equipado con el receptor. Esta tecnología es conocida como Ultra-wideband (UWB)45.

Los sistemas LPS presentan ventajas respectos a los sistemas de posicionamiento global: A) mayores tasas de muestreo (más datos por unidad de tiempo); B) permite medir la demanda en deportes outdoor y deportes indoor, ya que el sistema no depende de un conjunto de satélites; C) detecta con mayor precesión real al jugador al ser un espacio más acotado; D) los sensores son más pequeños; E) podrían ser datos que se aprovechasen para el análisis táctico del deporte39.

De igual modo que ocurre con los sistemas de geolocalización global, el caso del LPS aporta las mismas variables, pero la principal diferencia es el margen de error que nos aporta, llegando a incluso un margen de error inferior a diez centímetros. Si tenemos como objetivo registrar la distancia recorrida por un deportista los sistemas de LPS nos aportarían mayor fiabilidad del dato, ya que el acúmulo del error será inferior.

Por otro lado, estos sistemas, que reconocen a varios deportistas en un mismo espacio pueden generar relaciones entre los mismos en tiempo real y con gran precisión. Esta posibilidad nos permitiría estudiar relaciones espaciales y temporales entre sujetos, permitiéndonos así conocer, por ejemplo, la distancia entre dos jugadores, la relación con el móvil, etc., siendo de gran interés para el análisis táctico por parte del staff.

 

Acelerometría

Por último, encontraríamos los sensores de medición inerciales (IMU). Estos son sensores inerciales que permiten conocer la variación de la aceleración en los diferentes ejes de movimiento (anterior-posterior, latero-medial y longitudinal). Estos sensores inerciales se utilizan desde hace décadas en los deportes de motor, aportando una parte fundamental de los datos de la telemetría del coche o la moto. A pesar de esto, no es hasta hace pocos años que se decide equipar a los deportistas con este tipo de sensores para conocer su movimiento. El uso de estos dispositivos se está convirtiendo en un método común para monitorizar las sesiones de entrenamiento y recolectar información de juego.

Estos presentan una mayor frecuencia de muestreo y sensibilidad frente a sistemas de geolocalización, los cuales necesitan de una variación de la posición relativamente grande para ser detectada, en cambio los acelerómetros son capaces de detectar cambios mínimos. Generalmente la frecuencia de muestreo de estos sistemas es de hasta 1000Hz, pudiendo modificarla en función de cada marca, previamente al registro o posteriormente al exportar los datos. Estos dispositivos triaxiales se colocan comúnmente en la región torácica (es decir, acelerometría equipada en el tronco del deportista). Esto es importante a la hora de tratar los datos que podamos recolectar durante las sesiones.

La variable más estudiada y utilizada es la conocida como Player Load© o Body Load. Cuando se habla de la variable Player Load© se debe tener en cuenta que esta es una magnitud vectorial desarrollada y registrada por Catapult Innovations, otras marcas han desarrollado ecuaciones similares.

Esta es una variable dependiente del tiempo, la cual se calcula, en unidades aleatorias (UA), como la raíz cuadrada de la suma de la tasa de cambio instantáneo al cuadrado en la aceleración de cada uno de los vectores y se divide por 10046.

La fórmula es la siguiente:

donde:

ay = aceleración en el eje antero-posterior

ax = aceleración en el eje latero-medial

az = aceleración en el eje longitudinal

 

Métodos para la monitorización de la respuesta fisiológica: actividad cardíaca, la percepción subjetiva del esfuerzo, y otros parámetros

Registro de la actividad cardíaca

Hace ya muchos años que el registro de las señales cardíacas se ha convertido en un gold standar con el objetivo de conocer la respuesta fisiológica, en concreto del sistema nervioso autónomo (SNA), a los esfuerzos realizados por el ser humano. Esto ocurre principalmente con la señal de la frecuencia cardíaca (FC), la cantidad de contracciones que realiza el corazón por unidad de tiempo. La medida más extendida son las pulsaciones por minuto (ppm).

Este fenómeno ha sido profundamente estudiado en multitud de poblaciones, condiciones y situaciones, ya sea durante la práctica de actividad física o no. Por este motivo únicamente destacaremos que la frecuencia cardíaca se verá condicionada por diversos factores: a) ambientales (el ruido, la luz, la temperatura, la presión atmosférica); b) patológicos (insuficiencias cardiovasculares), c) psicológicos (estado de ánimo, emociones, estrés); d) factores no modificables (sexo, edad); e) estilo de vida (ejercicio físico, sueño, medicación, consumo de tabaco y alcohol); f) la actividad física realizada (intensidad, duración, densidad)47. Además, la respuesta cardíaca presenta un pequeño lag frente al estímulo al que se somete al organismo. Esto es de gran importancia cuando tratamos de entender el comportamiento cardíaco frente a los diferentes tipos de esfuerzos en los deportes de equipo.

En los últimos años, y como venimos remarcando a lo largo de la publicación, gracias al desarrollo de sensores más sensibles, pequeños y menos invasivos se ha conseguido registrar la señal eléctrica del miocardio en la práctica deportiva, comenzando a registrar y estudiar la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC). Esto ha permitido poder entender la relación entre las ondas del registro y la actividad física, el estado de salud y la predisposición al entrenamiento (ADD).

Recientemente se ha publicado un estudio que recoge aquellas variables de interés que podrían registrarse aplicadas a los deportes de equipo47. A pesar de que este apartado será desarrollado en próximas publicaciones destacaremos diferentes momentos para el registro de las variables cardíacas: a) en reposo; b) durante el ejercicio; c) post-ejercicio.

 

  • Medidas en reposo: estas permitirán conocer el estado del SNA previo al entrenamiento. En la bibliografía se ha sugerido medir en reposo de la FC y VFC en posición sentada o supina durante 5-10 minutos. Registrado a lo largo de varias sesiones permitirá conocer los cambios individuales en el SNA y por tanto la predisposición para entrenar.
  • Medidas durante la práctica: observar la FC y la VFC durante una tarea estandarizada podría aportarnos información sobre cómo se adaptan los deportistas a un determinado estímulo. Se propone llevar a cabo una tarea de baja intensidad, de esta manera podríamos conocer con mayor precisión la participación de los sistemas metabólicos y podríamos comparar los resultados entre sujetos. Este protocolo deberá poder ser realizado por la mayoría de los jugadores (los que están en forma, los que no, los fatigados, los lesionados o enfermos, etc.).
  • Medidas post-ejercicio: registrar la FC y la VFC posterior al esfuerzo podría aportarnos una idea general sobre los reajustes hemodinámicos y sobre el estado de forma, de bienestar y la disposición para rendir48. Las variables a estudiar podrían ser la FC de recuperación y la VFC tras un determinado tiempo posterior al cese de la actividad.

 

Finalmente, debemos destacar algunos índices desarrollados a través del registro de la actividad miocárdica. En primer lugar, podríamos destacar los TRIMPS de Banister11,15. Este índice tiene en cuenta la FC basal y máxima del sujeto y se introducen en el cálculo la FC media durante el ejercicio y la duración. Por otro lado, el uso del sumatorio de las zonas de frecuencia cardíaca es otro método que se ha extendido en los últimos años 8,49. Este método establece cinco zonas de registro, ponderando el tiempo que el sujeto pasa en cada una de las zonas por un valor determinado (zona 1*1; zona 2*2; zona 3*3; zona 4*4; zona 5*5) y sumando el resultado de la ponderación. Ambos índices se expresan en unidades aleatorias.

Existen otros métodos, como los TRIMPS de Lucia, pero estos no son tan extendidos en la literatura, y han sido poco utilizados en los deportes de equipo50.

 

Percepción subjetiva del esfuerzo

La percepción subjetiva del esfuerzo (PSE; RPE en inglés) es uno de los métodos más extendidos en la monitorización de la respuesta psicofisiológica de los deportistas51. Esto se debe principalmente a que es un método no invasivo y de coste cero.

Este método se basa en cómo el deportista percibe el esfuerzo al que se le somete en su propio cuerpo. Consiste en pedir al deportista que puntúe, con un valor numérico, lo intensa o dura que ha sido la sesión de entrenamiento o la competición, aunque también puede ser un método para cuantificar las diferentes tareas dentro del propio entrenamiento52. De esta manera podemos ajustar la intensidad del entrenamiento utilizando la percepción de esfuerzo. Existen varias escalas de puntuación. La propuesta original se estableció en una escala de 15 puntos, aunque después se han creado otras de 10 y 100 puntos53.

Este principio se demostró correlacionando la PSE con algunos parámetros fisiológicos, como la frecuencia cardíaca media54, los cambios agudos en la frecuencia cardíaca55, o el consumo de oxígeno o los niveles de lactato en sangre56.

En los últimos años se ha estudiado en los deportes de equipo la propuesta de Foster et al. 57 en la que se multiplica la puntuación de la PSE por los minutos totales de exposición a los que se somete al deportista. De esta manera podemos calcular el índice de la percepción del esfuerzo percibido de la sesión (PSEsesión; sRPE en inglés)8,58,59. Este valor que obtenemos se calcula en unidades aleatorias.

La percepción de nuestros deportistas sobre la dosis de carga de trabajo a las que se les somete es una interacción compleja de muchos factores diferentes que contribuyen a crear esta percepción del esfuerzo físico en el momento de la práctica. Entre estos factores podemos destacar los niveles hormonales, las concentraciones de glucógeno muscular y sanguíneo, los rasgos de personalidad, la ventilación pulmonar, los niveles de neurotransmisores, las condiciones ambientales o los estados psicológicos11. Todos estos factores podrían limitar el uso de la PSE para cuantificar con precisión la carga de trabajo, por ello, desde Road to Performance aconsejamos contextualizar las sesiones de entrenamiento y conocer y entender a nuestros deportistas.

 

Otros parámetros

Existen otros métodos para el control de la respuesta fisiológica en los deportes de equipo, los cuales agruparemos en este último apartado. Estos tienen un carácter más invasivo, ya que requieren equipar al deportista con dispositivos aparatosos, en ocasiones pesados o que interfieren en el gesto o en el campo de visión. Es el caso del uso de los parámetros ventilatorios, la valoración de los parámetros del hematocrito y el control hormonal.

 

  • Parámetros ventilatorios: la variable más descrita en la bibliografía es el consumo de oxígeno (VO2), ya sea en valores absolutos o relativos. Sabemos que generalmente el consumo de oxígeno mantiene una relación lineal con la dosis de esfuerzo que se demanda al deportista cuando este es continuado, pero el carácter de los deportes de equipo es intermitente. Esta respuesta es individual, y no siempre se comporta igual ante un determinado esfuerzo. La cinética del VO2 puede verse modificada por el estado de forma, la edad o momentos de enfermedad. Por tanto, el análisis del consumo de oxígeno nos puede aportar información de las adaptaciones de nuestros deportistas60, por todo esto puede ser inapropiado utilizar estas variables como herramienta en la prescripción del esfuerzo en los contextos de los deportes de equipo11.
  • Parámetros del hematocrito: dentro de los parámetros hematológicos destacaremos la medición de la concentración de ácido láctico y glucógeno sanguíneo. A pesar del desarrollo de analizadores cada vez más rápidos y compactos el gran hándicap del estudio de estas variables es la necesidad de punción para la obtención de al menos una gota de sangre del deportista. La interpretación de la concentración de ácido láctico o glucógeno puede verse afectada por los procedimientos de muestreo y medición como el tiempo y el lugar del muestreo de sangre, las técnicas de medición y el volumen de dilución61. Todo esto limita la utilización de estos datos en la monitorización y prescripción de la intensidad del entrenamiento62.
  • Parámetros hormonales: en la bibliografía encontramos autores que han estudiado los niveles de testosterona y cortisol como indicadores de la respuesta biológica a los estímulos de entrenamiento y la fatiga crónica63. Como parámetro más estudiado encontramos el ratio Testosterona:Cortisol. Estos marcadores bioquímicos pueden ser obtenidos por análisis de saliva o de sangre63,64.
  • Otros biomarcadores: en la literatura encontramos otros biomarcadores como pueden ser las enzimas musculares, el análisis de los diferentes metabolitos (urea, por ejemplo), la concentración de diferentes minerales, aminoácidos o antioxidantes e incluso la valoración del sistema inmune65.

Conclusiones y aplicaciones prácticas

  • Consideramos que debe haber un cambio en el uso de la terminología, siendo carga de trabajo un término más adecuado para hablar de la carga soportada por el deportista.
  • Debemos llevar a cabo la monitorización y optimización de las cargas de trabajo, entendiendo que estos son procesos diferentes, y que la cuantificación sin un análisis serio posterior no tiene transferencia.
  • Faltan publicaciones que establezcan la relación dosis-respuesta para cada modalidad deportiva, teniendo en cuenta las características propias de la misma. Por este motivo debemos cuantificar tanto la demanda física como la respuesta fisiológica de forma individual, con el fin de entender la respuesta a determinados estímulos aplicados sobre nuestro equipo.
  • Se debe analizar la realidad de nuestro equipo y deportistas, y si es posible de equipos de nuestra competición, con el objetivo de comprender la exigencia a la que sometemos a nuestros deportistas durante la competición y que así puedan afrontarla con las mayores garantías posibles.
  • Existen diferentes métodos para la cuantificación de la carga externa e interna. Cada uno de estos métodos presentan limitaciones en la monitorización, y algunos de ellos aún requieren de un mayor uso para confirmar que son métodos válidos y fiables.

 

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Bibliografía

  1. Cardinale M, Gastin P, Gregson W, et al. Monitoring Athlete Training Loads : Consensus Statement Monitoring Athlete Training Loads : Consensus Statement. 2017;(May):161-170. doi:10.1123/IJSPP.2017-0208
  2. Krutsch W, Mandelbaum BR, Pieter JE. Return to Play in Football.; 2018. doi:10.1007/978-3-662-55713-6
  3. Rampinini E, Impellizzeri FM, Castagna C, Coutts AJ, Wisløff U. Technical performance during soccer matches of the Italian Serie A league: Effect of fatigue and competitive level. J Sci Med Sport. 2009. doi:10.1016/j.jsams.2007.10.002
  4. Narazaki K, Berg K, Stergiou N, Chen B. Physiological demands of competitive basketball. Scand J Med Sci Sport. 2009;19(3):425-432. doi:10.1111/j.1600-0838.2008.00789.x
  5. Scanlan AT, Wen N, Tucker PS, Borges NR, Dalbo VJ. Training Mode’s Influence on the Relationships Between Training-Load Models During Basketball Conditioning. Int J Sport Physiol Perform. 2014;9(5):851-856. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=s3h&AN=98536477&lang=es&site=ehost-live.
  6. Bartlett JD, O’Connor F, Pitchford N, Torres-Ronda L, Robertson SJ. Relationships between internal and external training load in team-sport athletes: Evidence for an individualized approach. Int J Sports Physiol Perform. 2015;12(2):230-234. doi:10.1123/ijspp.2015-0791
  7. Fox JL, Stanton R, Sargent C, Wintour SA, Scanlan AT. The Association Between Training Load and Performance in Team Sports: A Systematic Review. Springer International Publishing; 2018. doi:10.1007/s40279-018-0982-5
  8. Scanlan AT, Wen N, Tucker PS, Dalbo VJ. The Relationships Between Internal and External Training Load Models During Basketball. J Strength Cond Res. 2014;28(9):2397-2405. doi:10.1519/JSC.0000000000000458
  9. Windt J, Ardern CL, Gabbett TJ, et al. Getting the most out of intensive longitudinal data: a methodological review of workload–injury studies. BMJ Open. 2018;8(10):e022626. doi:10.1136/bmjopen-2018-022626
  10. Scott BR, Lockie RG, Knight TJ, Clark AC, Janse de Jonge XA. A comparison of methods to quantify the in-season training load of professional soccer players. Int J Sport Physiol Perform. 2013;8(2):195-202.
  11. Borresen J, Lambert M. The quantification of training load, the training response and the effect on performance. Sport Med. 2009;39(9):779-795. doi:10.2165/11317780-000000000-00000
  12. Halson SL. Monitoring Training Load to Understand Fatigue in Athletes. Sport Med. 2014. doi:10.1007/s40279-014-0253-z
  13. Impellizzeri FM, Rampinini E, Marcora SM. Physiological assessment of aerobic training in soccer. J Sports Sci. 2005. doi:10.1080/02640410400021278
  14. Busso T, Thomas L. Using mathematical modeling in training planning. Int J Sports Physiol Perform. 2006;1(4):400-405. doi:10.1123/ijspp.1.4.400
  15. Banister E. Modeling elite athletic performance. In: Green H, McDougal J, Wegner H, eds. Physiological Testing of the High-Performance Athlete. Human Kinetics Books; 1991:403-424.
  16. Zatsiorski. Science and Practice of Strength Training.; 1985. doi:10.1001/archinternmed.2011.2174
  17. McLaren SJ, Macpherson TW, Coutts AJ, Hurst C, Spears IR, Weston M. The Relationships Between Internal and External Measures of Training Load and Intensity in Team Sports: A Meta-Analysis. Sport Med. 2017;(Ci). doi:10.1007/s40279-017-0830-z
  18. Seirul·lo F. El Entrenamiento En Los Deportes de Equipo. Mastercede. Barcelona; 2017.
  19. Foster C, Heimann KM, Esten PL, Brice G, Porcari JP. Differences in Perceptions of Training by Coaches and Athletes. South African J Sport Med. 2001;19(1):20-22.
  20. Hernández IC. Trabajo Del Entrenamiento Técnico-Táctico En Baloncesto : Utilización De Este Concepto Para La Planificación De Un Campeonato.
  21. Hopkins WG. Quantification of Training in Competitive Sports: Methods and Applications. Sport Med. 1991;12(3):161-183. doi:10.2165/00007256-199112030-00003
  22. Jones CM, Griffiths PC, Mellalieu SD. Training Load and Fatigue Marker Associations with Injury and Illness: A Systematic Review of Longitudinal Studies. Sport Med. 2017. doi:10.1007/s40279-016-0619-5
  23. Killen NM, Gabbett TJ, Jenkins DG. Training loads and incidence of injury during the preseason in professional rugby league players. J Strength Cond Res. 2010. doi:10.1519/JSC.0b013e3181ddafff
  24. Gastin P, Meyer D, Robinson D. Perceptions of wellnes to monitor adaptive responses to training and competition in elite australian football. J Strength Cond Res. 2013;27(9):2518-2526.
  25. McNair D. Profile of mood states. San Diego. 1992. doi:10.1037/h0020742
  26. Kellmann M. Preventing overtraining in athletes in high-intensity sports and stress/recovery monitoring. Scand J Med Sci Sport. 2010;20(SUPPL. 2):95-102. doi:10.1111/j.1600-0838.2010.01192.x
  27. King D, Clark T, Kellmann M. Changes in Stress and Recovery as a Result of Participating in a Premier Rugby League Representative Competition. Int J Sports Sci Coach. 2010;5(2):223-237. doi:10.1260/1747-9541.5.2.223
  28. Kallus KW, Kellmann M, Bochum R. The Recovery-Stress Questionnaires : User Manual. In: Stress and Recovery: An Overview. ; 2016. doi:10.1016/j.anbehav.2007.06.021
  29. Coutts AJ, Reaburn P. Monitoring Changes in Rugby League Players’ Perceived Stress and Recovery during Intensified Training. Percept Mot Skills. 2008. doi:10.2466/pms.106.3.904-916
  30. Rushall BS. A tool for measuring stress tolerance in elite athletes. J Appl Sport Psychol. 1990;2(1):51-66. doi:10.1080/10413209008406420
  31. Moreira A, Arsati F, De Oliveira Lima-Arsati YB, Simões AC, De Araújo VC. Monitoring stress tolerance and occurrences of upper respiratory illness in basketball players by means of psychometric tools and salivary biomarkers. Stress Heal. 2011;27(3). doi:10.1002/smi.1354
  32. Kamata A, Hanin Y. Individual zone of optimal performance Kamata & Tenebaum.pdf. 2002;24:189-208. doi:10.1123/jsep.24.2.189
  33. Ruiz MC, Raglin JS, Hanin YL. The individual zones of optimal functioning (IZOF) model (1978–2014): Historical overview of its development and use. Int J Sport Exerc Psychol. 2017;15(1):41-63. doi:10.1080/1612197X.2015.1041545
  34. Robazza C, Gallina S, D’Amico MA, et al. Relationship between biological markers and psychological states in elite basketball players across a competitive season. Psychol Sport Exerc. 2012;13(4):509-517. doi:10.1016/j.psychsport.2012.02.011
  35. Valter DS, Adam C, Barry M, Marco C. Validation of Prozone ®: A new video-based performance analysis system. Int J Perform Anal Sport. 2006. doi:10.1080/24748668.2006.11868359
  36. Delextrat A, Badiella A, Saavedra V, Matthew D, Schelling X, Torres-Ronda L. Match activity demands of elite Spanish female basketball players by playing position. Int J Perform Anal Sport. 2015;15(2):687-703.
  37. Beato M, Coratella G, Stiff A, Iacono A Dello. The Validity and Between-Unit Variability of GNSS Units (STATSports Apex 10 and 18 Hz) for Measuring Distance and Peak Speed in Team Sports. Front Physiol. 2018;9(September):1-8. doi:10.3389/fphys.2018.01288
  38. Coutts AJ, Duffield R. Validity and reliability of GPS devices for measuring movement demands of team sports. J Sci Med Sport. 2010. doi:10.1016/j.jsams.2008.09.015
  39. Hoppe MW, Baumgart C, Polglaze T, Freiwald J. Validity and reliability of GPS and LPS for measuring distances covered and sprint mechanical properties in team sports. PLoS One. 2018;13(2):1-21. doi:10.1371/journal.pone.0192708
  40. Terziotti P, Sim M, Polglaze T. A comparison of displacement and energetic variables between three team sport GPS devices. Int J Perform Anal Sport. 2018;18(5):823-834. doi:10.1080/24748668.2018.1525650
  41. Vazquez-Guerrero J, Reche X, Cos F, Casamichana D, Sampaio J. Changes in External Load When Modifying Rules of 5-on-5 Scrimmage Situations in Elite Basketball. J Strength Cond Res. 2018. doi:10.1519/JSC.0000000000002761
  42. Beato M, Bartolini D, Ghia G, Zamparo P. Accuracy of a 10 Hz GPS unit in measuring shuttle velocity performed at different speeds and distances (5 – 20 M). J Hum Kinet. 2016. doi:10.1515/hukin-2016-0031
  43. Scott MTU, Scott TJ, Kelly VG. The validity and reliability of global positioning systems in team sport: A brief review. J Strength Cond Res. 2016. doi:10.1519/JSC.0000000000001221
  44. Hopkins WG, Marshall SW, Batterham AM, Hanin J. Progressive statistics for studies in sports medicine and exercise science. Med Sci Sports Exerc. 2009. doi:10.1249/MSS.0b013e31818cb278
  45. Fontana RJ. Recent system applications of short-pulse ultra-wideband (UWB) technology. In: IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. ; 2004. doi:10.1109/TMTT.2004.834186
  46. Boyd LJ, Ball K, Aughey RJ. The reliability of minimaxx accelerometers for measuring physical activity in australian football. Int J Sports Physiol Perform. 2011. doi:10.1123/ijspp.6.3.311
  47. Schneider C, Hanakam F, Wiewelhove T, et al. Heart rate monitoring in team sports-A conceptual framework for contextualizing heart rate measures for training and recovery prescription. Front Physiol. 2018;9(MAY):1-19. doi:10.3389/fphys.2018.00639
  48. Buchheit M. Monitoring training status with HR measures: Do all roads lead to Rome? Front Physiol. 2014. doi:10.3389/fphys.2014.00073
  49. Edwards S. The Heart Rate Monitor Book. Sacramento (CA): Fleet Feet Press; 1993.
  50. Lucía A, Hoyos J, Santalla A, Earnest C, Chicharro JL. Tour de France versus Vuelta a España: Which is harder? Med Sci Sports Exerc. 2003;35(5):872-878. doi:10.1249/01.MSS.0000064999.82036.B4
  51. Borg G. Perceived exertion as an indicator of somatic stress. Scand J Rehabil Med. 1970. doi:S/N
  52. Brink MS, Nederhof E, Visscher C, Schmikli SL, Lemmink KAPM. Monitoring load, recovery, and performance in young elite soccer players. J Strength Cond Res. 2010. doi:10.1519/JSC.0b013e3181c4d38b
  53. Cuadrado-Reyes J, Ríos LJC, Ríos IJC, Martin-Tamayo I, Aguilar-Martínez D. La percepción subjetiva del esfuerzo para el control de la carga de entrenamiento en una temporada en un equipo de balonmano. Rev Psicol del Deport. 2012. doi:10.1103/PhysRevB.48.17271
  54. Robinson DM, Robinson SM, Hume P a, Hopkins WG. Training intensity of elite male distance runners. Med Sci Sports Exerc. 1991;23(9):1078-1082. doi:10.1249/00005768-199109000-00013
  55. Green JM, McLester JR, Crews TR, Wickwire PJ, Pritchett RC, Lomax RG. RPE association with lactate and heart rate during high-intensity interval cycling. Med Sci Sports Exerc. 2006. doi:10.1249/01.mss.0000180359.98241.a2
  56. Buchheit M. Performance and physiological responses to repeated-sprint and jump sequences. Eur J Appl Physiol. 2010. doi:10.1007/s00421-010-1587-3
  57. Foster C, Florhaug JA, Franklin J, et al. A new approach to monitoring exercise training. / Une Nouvelle approche pour conduire l’entrainement. J Strength Cond Res (Allen Press Publ Serv Inc). 2001;15(1):109-115.
  58. Akubat I, Patel E, Barrett S, Abt G. Methods of monitoring the training and match load and their relationship to changes in fitness in professional youth soccer players. J Sports Sci. 2012. doi:10.1080/02640414.2012.712711
  59. Manzi V, D’ottavio S, Impellizzeri FM, Chaouachi A, Chamari K, Castagna C. Profile of weekly training load in elite male professional basketball players. J Strength Cond Res. 2010. doi:10.1519/JSC.0b013e3181d7552a
  60. Montgomery PG, Pyne DB, Minahan CL. The Physical and Physiological Demands of Basketball Training and Competition. Int J Sport Physiol Perform. 2010;5(1):75-86.
  61. Sjödin B, Jacobs I. Onset of Blood Lactate Accumulation and Marathon Running Performance. Int J Sports Med. 1981. doi:10.1055/s-2008-1034579
  62. Stegmann H, Kindermann W, Schnabel A. Lactate kinetics and individual anaerobic threshold. Int J Sports Med. 1981. doi:10.1055/s-2008-1034604
  63. Moreira A, McGuigan MR, Arruda AFS, Freitas CG, Aoki MS. Monitoring internal load parameters during simulated and official basketball matches. J Strength Cond Res. 2012;26(3):861-866. doi:10.1519/JSC.0b013e31822645e9
  64. Schelling X. Control de la respuesta acumulada de testosterona y el cortisol en jugadores de baloncesto de élite. 2013.
  65. Calleja-González J, Terrados N. Indicadores para evaluar el impacto de carga en baloncesto. Rev Andaluza Med del Deport. 2009;3(1):170-178. doi:10.1007/BF01487062