Componentes de las cargas de entrenamiento

Componentes de la sesión de formación

ResumenEste estudio tiene como objetivo proporcionar una metodología transferible en el contexto de la modelización del rendimiento deportivo, con especial atención a la generalización de los modelos. Se recogieron datos de siete patinadores de velocidad de pista corta de élite durante un período de entrenamiento de tres meses. Para tener en cuenta la acumulación de la carga de entrenamiento a lo largo de las sesiones, las respuestas acumulativas al entrenamiento se modelaron mediante funciones de respuesta impulsiva, serial y biexponencial. El modelo variable de dosis-respuesta (DR) se comparó con los modelos de red elástica (ENET), de regresión de componentes principales (PCR) y de bosque aleatorio (RF), utilizando la validación cruzada en un marco de series temporales. Los modelos ENET, PCR y RF se ajustaron individualmente (\(M_{I}\)) o en todo el grupo de atletas (\(M_{G}\)). Se utilizó el criterio del error cuadrático medio para evaluar el rendimiento de los modelos. Los modelos ENET y PCR proporcionaron una capacidad de generalización significativamente mayor que el modelo DR (\(p = 0,018\), \(p < 0,001\), \(p = 0,004\) y \(p < 0,001\) para \(ENET_{I}\), \(ENET_{G}), \(PCR_{I}\) y \(PCR_{G}\), respectivamente). Sólo \(ENET_{G}) y \(RF_{G}) fueron significativamente más precisos en la predicción que DR (\(p < 0,001\) y \(p < 0,012\)). En conclusión, ENET logró mayores rendimientos de generalización y precisión predictiva. Por lo tanto, la construcción y evaluación de modelos dentro de un procedimiento de mejora de la generalización es un requisito previo para cualquier modelización predictiva.

Carga interna en el entrenamiento deportivo

Introducción. En la actualidad se observa un intenso aumento de las competencias deportivas en los deportes de equipo, lo que se debe principalmente al aumento de la competencia entre los equipos de clubes y nacionales. La forma en que los equipos puedan mantener sus posiciones de liderazgo dependerá en gran medida de la medida en que se tengan en cuenta las principales tendencias de los deportes de equipo modernos en el sistema de formación de los deportistas de élite y de reserva deportiva [1, 8, 11].

En este contexto creemos que es de especial relevancia el desarrollo de disposiciones generales, consistentes en la definición de la tecnología racional de la organización estructural de las cargas de entrenamiento en la formación de los atletas de equipo de diferentes edades y habilidades, sobre la base de la identificación de los criterios que ayudan a optimizar las proporciones necesarias de los componentes de la carga de entrenamiento, junto con el desarrollo de diversas cualidades físicas y el desarrollo de acciones técnicas y tácticas. Por lo tanto, es importante determinar en qué medida la elección de las proporciones óptimas de los componentes de la carga de entrenamiento ayudará al desarrollo intencional de las cualidades necesarias para un jugador y optimizará el proceso de entrenamiento.

Concepto de carga de fatiga y adaptación

La investigación que utiliza un enfoque de métodos mixtos nos plantea el reto de combinar e integrar datos cuantitativos y cualitativos en el mismo estudio (Anguera et al., 2018). Aunque este enfoque no es nuevo, sigue atrayendo cada vez más atención. Recientemente, se ha aplicado en contextos deportivos para explicar el comportamiento de jugadores de fútbol (Maneiro y Amatria, 2018; Maneiro et al., 2019) o de equipos (Diana et al., 2017).

Los jugadores de fútbol están sometidos a diferentes tipos y cantidades de carga durante las sesiones de entrenamiento, con el objetivo de optimizar su rendimiento (Graham et al., 2018) en la competición y reducir, en la medida de lo posible, el riesgo de lesiones (Gabbett, 2016). Por este motivo, la monitorización de la carga de entrenamiento de forma sistemática es un aspecto clave para poder planificar e intervenir sobre la cantidad, calidad y orden adecuado del proceso de entrenamiento, con el objetivo de maximizar su eficiencia (Impellizzeri et al., 2005). La evaluación de la carga de entrenamiento en general, y en concreto la de las tareas de entrenamiento subyacentes, es indispensable tanto para optimizar el rendimiento condicional de los jugadores (evitando el infra o sobreentrenamiento mediante condiciones muy diferentes a las de los partidos) como para prevenir el sobreentrenamiento y las lesiones (Sangnier et al., 2018).

Componentes del entrenamiento deportivo

Este estudio tiene como objetivo investigar el efecto del modo de entrenamiento (acondicionamiento y habilidades) en las relaciones multivariadas de la carga de entrenamiento en la liga profesional de rugby mediante el análisis de componentes principales. Cuatro medidas de carga de entrenamiento (internas: índice de esfuerzo de la frecuencia cardíaca, calificación de la sesión de esfuerzo percibido; externas: PlayerLoad™, distancia de alta velocidad individualizada) se recogieron de 23 jugadores profesionales de la liga de rugby masculina en el transcurso de un período de pretemporada de 12 semanas. El entrenamiento se clasificó por modalidad (habilidades o acondicionamiento) y luego se sometió a un análisis de componentes principales. Los criterios de extracción se fijaron en un valor propio superior a 1. Las modalidades que extrajeron más de un componente principal se sometieron a una rotación varimax. Las habilidades extrajeron 1 componente principal, que explica el 57% de la varianza. El condicionamiento extrajo 2 componentes principales (1º: interno; 2º: externo), explicando el 85% de la varianza. La presencia de múltiples dimensiones de carga de entrenamiento (componentes principales) durante el entrenamiento de acondicionamiento proporciona más pruebas de la influencia del modo de entrenamiento en la capacidad de las medidas individuales de carga de entrenamiento externa o interna para capturar la varianza del entrenamiento. En consecuencia, se requiere una combinación de medidas de carga de entrenamiento interna y externa durante ciertos modos de entrenamiento.