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12/06/2018 2 Comments

Control de la carga de entrenamiento para la reducción de las probabilidades de lesión

La carga de entrenamiento podemos entenderla como el trabajo realizado por una persona, independientemente de sus características o respuestas individuales a dicho trabajo. En este caso estaríamos hablando de la carga externa de entrenamiento (ej. duración, distancias, repeticiones, kilos….). También podemos entender la carga de entrenamiento en función de las capacidades individuales de cada individuo. En esta ocasión lo que se registra es la carga interna o respuesta de una persona a un trabajo dado (ej. RPE, FC, TRIMP…) (Halson S. 2014).

¿Por qué es importante controlar la carga de entrenamiento?

Un extenso conjunto de estudios nos arrojan datos acerca de la importancia del control de la carga de entrenamiento. A modo de ejemplo, podemos ver cómo, en diferentes artículos dirigidos por Tim Gabbett (2010, 2011 y 2012), tras registrar la carga de entrenamiento —tanto interna como externa— y la incidencia lesiva durante diferentes temporadas de jugadores de rugby, se muestra que existe una relación positiva entre ambas variables. Es decir, las probabilidades de lesión aumentan significativamente a medida que aumenta la carga de entrenamiento (figura 1). A su vez, años atrás este mismo investigador ya había comprobado que una reducción en la carga de entrenamiento durante la pretemporada podía disminuir el número de lesiones (Gabbett T., 2004).

 

Figura 1. Gabbett T. 2010

A la vista de estos resultados, podría pensarse que, con objeto de reducir lesiones, las cargas de entrenamiento deben ser pequeñas. Sin embargo, ya se conoce que para poder rendir a un nivel adecuado y poder soportar el estrés que supone la realización de ejercicio físico a determinadas intensidades o volúmenes, se deben haber realizado entrenamientos con cierto grado de esfuerzo.  De esta manera, cargas altas de entrenamiento podrían servir como “vacuna” que nos hace más fuertes y resistentes a la lesión. Esto es lo que el propio Tim Gabbett considera “una paradoja de la prevención de lesiones”; cargas altas de entrenamiento pueden tanto aumentar como disminuir el riesgo de lesión. Así, lo que deben evitarse son cargas inadecuadas, entre las que se incluyen cargas excesivas pero también cargas demasiado bajas, debido a que estas últimas no preparan de manera adecuada al organismo para hacer frente a según que tipo de estímulos. Esto hace que el rendimiento empeore y aumente el riesgo de lesión (figura 2).

Figura 2. Gabbet T. 2016

En la búsqueda de la carga adecuada y de acuerdo a los resultados obtenidos en diferentes estudios, parece que lo interesante, más que controlar la carga en términos absolutos —que nos daría poca información—, es controlar la relación entre la carga con la que se viene entrenando y la carga con la que se entrena. A este respecto, ya se ha demostrado que una diferencia considerable—aumento o reducción— con respecto a la carga de las últimas semanas parece que podría aumentar las probabilidades de sufrir una lesión (Rogalski B y col. 2012; Hulin BT y col. 2015; Blanch P y col. 2015; Cross M y col. 2016; Carey D y col. 2016; Bowen L y col. 2016; Gabbet T. 2016; Moller M y col. 2017; Murray N y col. 2017; Malone S y col. 2018).

«No es la carga en sí lo que te lesiona, es la carga para la que no estás preparado» 

Tim Gabbett.

¿Cómo podemos controlar que la carga de entrenamiento sea adecuada?

En relación con lo comentado anteriormente, para evitar adaptaciones negativas es necesario que monitoricemos continuamente la carga de entrenamiento y vayamos manipulándola de manera que la persona se enfrente siempre a cargas apropiadas. Es decir, cargas para las que está preparada.

Para conocer si las modificaciones en la carga son acertadas existen actualmente dos métodos de control de la misma.

Cambio semanal de la carga: Diferentes investigaciones han mostrado que cambios excesivos en la carga de entrenamiento de una semana a otra aumenta de manera significativa las probabilidades de sufrir una lesión. Se ha demostrado que cuando la carga se reduce ligeramente, no se aumenta o se aumenta en menos de un 10%, el riesgo de lesión es inferior al 10%, pero que cuando este aumento es mayor al 15% el riesgo de lesión empieza a aumentar considerablemente (figura 3). Por ello, es necesario prestarles una atención especial a estas modificaciones y que tratemos que la carga se mantenga mas o menos constante de una semana a otra. Esto es, aproximadamente entre -5 y +10% (Gabbet T. 2016).

Figura 3. Gabbet T. 2016

Ratio agudo:crónico. Obtenido mediante la comparación de la carga aguda (semana actual) y crónica (últimas 3-6 semanas), este ratio es un marcador bastante válido para conocer si, en función de lo que viene haciendo, la persona está preparada para afrontar una carga determinada. Si en una semana introducimos un pico en la carga de entrenamiento (carga aguda) que sea mayor a la carga media de las últimas 3-4 semanas (carga crónica), el ratio será superior a 1. Si por el contrario la carga se mantiene estable o se reduce, el ratio agudo:crónico será 1 o inferior a 1, respectivamente. Para evitar que las probabilidades de lesión aumenten sobremanera, se recomienda que los valores del ratio agudo:crónico estén dentro de un rango entre 0.8 y 1.3 (Gabbet T. 2016) (figura 4).

Figura 4. Gabbett T. 2016

Existen dos formas de calcular este ratio. Por un lado, puede calcularse de forma “acoplada”, en la que la semana actual (carga aguda) se incluye, se acopla, dentro del cálculo de la carga crónica. Por otro lado, puede calcularse de manera “desacoplada”, es decir, sin incluir la semana actual y teniendo en cuenta la carga de las últimas 3 semanas (figura 5). En el caso de utilizar este último método los ratios recomendados de 0.8-1.3 pasarían a ser ligeramente diferentes: 0.75-1.45 (Windt J y Gabbett T. 2018)

Figura 5. Windt J y Gabbett T 2018

Lo más común es que el ratio agudo:crónico se calcule según el modelo lineal “rolling averages” (RA)—explicado arriba—. Sin embargo este método presenta algunos inconvenientes, a saber: no tiene en cuenta la manera en la que se acumulan las cargas ni los cambios producidos en la condición física y en la fatiga de la persona a lo largo del tiempo. Se propone por tanto un modelo denominado “exponentially weighted moving averages” (EWMA) que le da más importancia y pone más énfasis en las últimas sesiones realizadas (Williams S y col. 2017), y que se ha demostrado tiene mayor sensibilidad para detectar aumentos en la probabilidad de lesionarse que el modelo tradicional (Murray N y col. 2017).

Para calcular  el valor de “EWMA” debemos utilizar la siguiente formula:

EWMAhoy= Cargahoy x  λa + ((1- λa) x EWMAayer)

λa es un valor entre 0 y 1 que representa el grado de decaimiento.  Valores más altos indican que el valor de cargas más antiguas desciende a un ritmo más rápido. El λa se calcula con la siguiente formula:

λa= 2/(N+1)

N es la constante de tiempo seleccionada para obtener la carga de trabajo de 1 semana o “aguda” (N= 7 días) y de 4 semanas o “crónica” (N=28 días).

Para conocer el ratio agudo:crónico debemos calcular primero el valor de EWMA para la carga aguda y para la carga crónica utilizando la formula de arriba. Una vez tengamos estos valores, debemos dividir EWMA aguda entre EWMA crónica.

Aquí podéis descargar una hoja para el registro y control de la carga de entrenamiento (en este caso la carga interna: RPE x minutos) tanto en formato EXCEL como NUMBERS: Descargar hoja

En la figura 6 pueden observarse las diferencias en los resultados del ratio agudo:crónico de tres personas cuando este se calcula mediante el método “rolling average” o mediante el método “exponentially weighted moving averages”. En el caso del atleta 1, utilizar un método u otro determina que este se encuentre dentro de los valores recomendados (0.8-1.3) o por encima de los mismos.

Figura 6.Williams S y col. 2017

Para conocer mejor las respuestas individuales al entrenamiento y personalizar aún más las modificaciones sobre la carga a utilizar, se recomienda que además de registrar la carga externa se conozcan;

1) La respuesta de cada persona a esa carga externa determinada. Es interesante que además de controlar que el aumento en la carga—interna y/o externa—sea progresivo, se comprueben posibles incongruencias entre la carga externa y la carga interna. Esta relación carga interna-externa puede darnos datos relevantes acerca del estado de esa persona para actuar en consecuencia.

2) La percepción de bienestar, ¿está aceptando correctamente la carga de trabajo?

3) Estado actual de la persona, ¿está preparado para entrenar o competir?. Para ello, Kellmann M y col. (2018) proponen que se realicen de manera regular test físicos (que sean sencillos y rápidos, como un test de salto o de lanzamiento) y mediciones fisiológicas (actualmente existen test muy válidos, sencillos y no invasivos, como la variabilidad de la frecuencia cardíaca), sin olvidar que es necesario conocer el estado psicoemocional de la persona (para ello podemos usar diferentes cuestionarios o simplemente conversar). En la figura 7 os resumo de manera gráfica los pasos de este ciclo de monitorización propuesto por Gabbet T y sus colegas (2017).

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2 Comments

  • Christian Machin
    Responder Web Designer

    Buenas noches,
    Muy buen post. Muchas gracias por la planilla es de mucha ayuda, una consulta, esta hecha con el modo acoplado o desacoplado? ya que no logro diferenciarlo aun viendo solamente los cálculos.

    Gracias.

      adanmartin
      Responder Web Designer

      Hola Christian¡
      La planilla para descargar esta hecha siguiendo el modelo que se describe en el párrafo siguiente del artículo:
      «Se propone por tanto un modelo denominado “exponentially weighted moving averages” (EWMA) que le da más importancia y pone más énfasis en las últimas sesiones realizadas (Williams S y col. 2017), y que se ha demostrado tiene mayor sensibilidad para detectar aumentos en la probabilidad de lesionarse que el modelo tradicional (Murray N y col. 2017).»
      En los siguientes párrafos se describen las fórmulas que se usan.

      Un saludo¡

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