Cuantificación de la carga de entrenamiento | Fundamentos de la ciencia del deporte en directo
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El objetivo final de cualquier plan de entrenamiento es asegurarse de que los atletas estén preparados para rendir al máximo de sus capacidades el día del partido. Una gran parte de esto es asegurarse de que los individuos -y el equipo en su conjunto- están trabajando al nivel apropiado sin arriesgarse a sufrir lesiones por sobreentrenamiento.
Controlar la carga interna de los atletas durante el entrenamiento es una forma eficaz de hacerlo. El control en tiempo real ofrece información que permite tomar decisiones como el ajuste de la intensidad y el diseño de la práctica en curso para asegurarse de que se cumplen los objetivos predeterminados. El feedback en tiempo real es también una gran herramienta para informar a los jugadores sobre su esfuerzo, motivar a los individuos y convertir los hallazgos en acciones inmediatas.
¿Están los atletas alcanzando las intensidades deseadas durante los ejercicios de alta intensidad? ¿Una sesión de entrenamiento “fácil” está teniendo el efecto deseado en un atleta individual, o lo está forzando más de lo previsto?
El seguimiento de un deportista durante toda la sesión permite ver la rapidez con la que su frecuencia cardíaca disminuye durante una pausa planificada en la sesión. Esto proporciona una buena indicación de la capacidad de un atleta para recuperarse y le permite comparar fácilmente la forma en que responden a la carga que se les impone. También te permite ver si las pausas de recuperación incorporadas tienen la duración correcta.
Periodización y gestión de la carga de entrenamiento
Antecedentes: Al hacer progresar a un atleta desde la rehabilitación hasta el máximo rendimiento, la carga debe superar la capacidad de carga. Cuando se aplican aumentos graduales y sistemáticos de la carga, la capacidad de carga mejorará. Sin embargo, si la carga aplicada excede en gran medida la capacidad de carga, se supera la tolerancia de los tejidos y pueden producirse lesiones.
Pregunta clínica: Está bien establecido que existe un equilibrio entre proporcionar un estímulo de entrenamiento adecuado para obtener beneficios de rendimiento y minimizar el riesgo de lesiones. ¿Cómo pueden los profesionales determinar cuánto entrenamiento es demasiado? Después de una lesión, ¿cuándo se pueden aumentar las cargas de entrenamiento? ¿Con qué rapidez pueden los atletas volver a la competición?
Resultados clave: A la hora de desarrollar programas de rehabilitación o rendimiento, hay tres conceptos clave que son fundamentales: el “suelo”, el “techo” y el tiempo. El suelo representa la capacidad actual del deportista, mientras que el techo representa la capacidad necesaria para realizar las actividades específicas del deporte. Un reto en la mayoría de los entornos deportivos es el tiempo necesario para progresar desde el suelo hasta el techo. Si las cargas de entrenamiento de los deportistas progresan con demasiada rapidez, correrán un mayor riesgo de sufrir lesiones y de no rendir lo suficiente.
Carga escalonada frente a la progresión ondulada y lineal
Creo que podría contar con la mano el número de corredores que genuinamente no querrían mejorar sus PB’s como lo ha hecho Corey. Desgraciadamente, veo que el mayor obstáculo para lograr esa progresión es la falta de pensamiento a largo plazo. Correr es un deporte duro y puede llevar muchos años encontrar su potencial. En el caso de Corey, todavía estamos tratando de encontrar su potencial y tengo la esperanza de que sea posible mejorar aún más. Creo que tiene el potencial de bajar su maratón por debajo de las 2h40min. Para alguien que empezó a correr a mediados de los años, con el único objetivo de romper los 20 minutos en la carrera local de 5k, esto sería un logro extraordinario.
Si buscas una explicación breve, la puntuación de esfuerzo de cada entrenamiento que realices reflejará la intensidad y la duración. Una puntuación de esfuerzo más alta reflejará un entrenamiento que ha estresado más tu fisiología que una puntuación de esfuerzo más baja. En el contexto de la carrera, esto puede lograrse corriendo más tiempo, o corriendo más rápido, o una combinación de ambos. Hay muchos artículos excelentes sobre cómo conseguirlo. Pero para los propósitos de este caso de estudio, considere que si todas las puntuaciones de esfuerzo para todos los entrenamientos se suman, entonces tenemos una métrica adicional llamada carga de entrenamiento para analizar.
Gestión de la carga de entrenamiento | ¿Cuántos entrenamientos hay que hacer?
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.