Qué es la carga de entrenamiento en el deporte
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Artículos > Carga de entrenamientoLa carga de entrenamiento es diferente del volumen de entrenamiento, que indica el número de horas o la distancia que se entrena. Dos deportistas pueden tener el mismo volumen de entrenamiento (por ejemplo, 400 horas al año), pero tener una carga de entrenamiento y una carga de entrenamiento acumulada muy diferentes, porque uno de ellos está entrenando a intensidades más altas. Básicamente significa que cuanto más duro y/o más largo sea el entrenamiento, mayor será la carga de entrenamiento. La carga de entrenamiento ayuda a comparar los entrenamientos intensivos más cortos con los entrenamientos más largos que son menos intensos. La carga de entrenamiento también puede ser la carga acumulada si se mide a lo largo del tiempo. Suma la carga de entrenamiento de cada día durante una semana y tendrás la carga de entrenamiento de la semana. La carga de entrenamiento puede definirse como Volumen x Intensidad. Sin embargo, hay muchas maneras de hacerlo. La forma más fácil es hacerlo exactamente como una fórmula: Entrenamiento de 60 minutos con una FC media de 148, 60 x 148 = 8880. Sin embargo, este método funciona bastante bien durante los entrenamientos continuos con una intensidad bastante constante. Si la intensidad cambia durante el entrenamiento, debería utilizar la carga basada en la zona de intensidad de entrenamiento.
Concepto de carga de fatiga y adaptación
Se recomienda un esfuerzo de colaboración dirigido por el entrenador entre todos los miembros del equipo que apoyan al deportista para garantizar que la progresión de la carga tras un período de descarga se planifica adecuadamente y se contextualiza con sus respuestas individuales al entrenamiento. Este enfoque capta la naturaleza multifactorial de la relación entrenamiento-dosis y promueve un retorno seguro a las cargas de entrenamiento necesarias para un rendimiento óptimo.Figura Uno: Características individuales, dosis de entrenamiento, rendimiento y consideraciones de planificación de la carga de entrenamiento en relación con las fases de carga y descarga del entrenamiento. Adaptado de Smith (2003)15, Impellizzeri et al. (2019)16, Pickering et al. (2019)17 e Impellizzeri et al. (2020)18
Carga de ejercicio garmin
El aumento del rendimiento generalmente está relacionado con la consecución de cambios adaptativos en el organismo. Los cambios adaptativos pueden lograrse mediante la aplicación repetida de la carga de ejercicio. La forma de lograr cambios adaptativos en el organismo es una repetición sistemática de la carga de ejercicio. Las cargas repetidas se denominan estímulos de adaptación. El principio de los cambios adaptativos es el eje: homeostasis → estímulo de adaptación (carga) → adaptación.
Si los estímulos de adaptación se aplican correctamente, cabe esperar que el entrenamiento tenga un efecto acumulativo. Si la actividad motora se lleva a cabo de tal manera que evoca un cambio actual deseable de la actividad funcional humana y, en consecuencia, cambios estructurales y psicosociales a largo plazo, se puede hablar de carga.
Ejemplo Si corro cada dos noches en el parque sin mucha planificación y adhesión a los principios del entrenamiento deportivo, tarde o temprano pasar la misma pista puede ser más rápido, pero también sentirse más relajado, que es un cambio funcional simplificado. Los cambios psicosociales en este caso representan mi esfuerzo diario y la responsabilidad de correr cada noche fuera.
Carga de entrenamiento garmin fenix 6
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 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.