e-Motion. Revista de Educación, Motricidad e Investigación
2018, nº 10, pp. 92-118. ISSNe: 2341-1473
© Copyright: 2018 Grupo de investigación (HUM-643)
Edición Web (www.uhu.es/publicaciones/ojs/index.php/e-moti-on/index)
Monitorización de las cargas de entrenamiento en
corredores de fondo y medio fondo de alto nivel
Miguel Pascual1, Marta Leyton2, José Oriol 1 y Marco Batista3
1Universidad Autónoma de Madrid; 2Universidad Fundación San Pablo CEU
de Sevilla; 3Instituto Politécnico de Castelo Branco (Portugal)
Email: miguel.pascualh@estudiante.uam.es
RESUMEN: El principal objetivo del entrenamiento consiste en mejorar el
rendimiento y, por ende, reducir lesiones. Para ello, la monitorización de dicha
carga (interna, externa y su relación) se ha constatado como vital. Sin
embargo, muchos entrenadores siguen sin controlar (o etéreamente) las
cargas en sus deportistas, pues, además, no existe un sistema etiquetado
como el ideal. Consecuentemente, teniendo en cuenta el contexto y lo que la
literatura dice al respecto, se realizó una propuesta personal con corredores
de resistencia de alto nivel, contabilizando, en cuanto a carga externa,
volumen mediante los kilómetros recorridos semanalmente, intensidad
mediante la velocidad de carrera con zonas de entrenamiento en función del
perfil individual de lactato, y frecuencia registrando el número de
entrenamientos y de los contenidos trabajados. Respecto al estrés interno, la
Escala de Esfuerzo Percibido y la medición de la altura del salto vertical con
contramovimiento, en pos de determinar la fatiga neuromuscular subaguda.
Los resultados mostraron relación significativa en la mayoría de variables,
haciendo que el objetivo e hipótesis que perseguía la intervención se cumplan
en mayor o menor medida, por lo que el sistema de monitorización escogido
y/o los diferentes ítems que lo componen podrían ser válidos para su utilización
en otros contextos.
PALABRAS CLAVE: monitorización, carga interna, carga externa, fatiga,
deportes de resistencia.
Monitoring of training loads in high-level middle and long-distance runners
ABSTRACT: The main objective of training is to improve performance and,
therefore, reduce injuries. For that reason, the monitoring of this load (internal,
external and their relationship) has been verified as vital. However, many
trainers still do not control (or ethereally) the loads on their athletes. In addition,
there is not system labeled as the ideal. Consequently, taking into account the
context and what the literature says about it, a personal research was made
with high-level resistance runners, accounting, in terms of external load, volume
through the kilometers traveled weekly, intensity through the running speed with
training zones depending on the individual lactate profile, and frequency
recording the number of training sessions and the contents worked. Regarding
internal stress, the Rating of Perceived Exertion and a measurement of
countermovement jump height, in order to determine subacute neuromuscular
fatigue. The results showed a significant relationship in most variables, making
the objective and hypothesis of the intervention have been met to a greater or
lesser extent, so that the chosen monitoring system and / or the different items
that comprise it could be valid for its use in other contexts.
KEY WORDS: monitoring, internal load, external load, fatigue,endurance sports.
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1. INTRODUCCIÓN
En el ámbito deportivo, el proceso del entrenamiento es crucial a la hora de
conseguir una serie de adaptaciones específicas en el organismo que permitan
conseguir un mayor rendimiento y, por consiguiente, unos mejores resultados en la
competición. Sin embargo, el quiz de la cuestión está en saber cuál es la carga
necesaria que requiere cada deportista en cada momento de su temporada en
particular y de su carrera deportiva en general, con el fin de alcanzar su máximo
potencial, sin llegar a sobrepasar su umbral de toleración.
A razón de todo ello, parece, entonces, claro que, un aspecto fundamental en
todo este transcurso debiera de ser la monitorización de las cargas de entrenamiento,
pues el llevar de forma acertada este procedimiento ayuda a analizar y establecer
relaciones causales entre el entrenamiento, el rendimiento y las adaptaciones
fisiológicas (Mujika, 2013), determinando si un deportista se está adaptando
correctamente al programa de entrenamiento y, de esta manera, reduciendo el riesgo
de desarrollar sobrecarga no funcional, enfermedad y/o lesión (Halson, 2014). O, dicho
de otra manera, los aumentos al azar en el volumen, intensidad y frecuencia, así como
en la recuperación de los entrenamientos, incrementan la probabilidad de lesión y de
aparición de los síntomas de sobreentrenamiento (Borresen y Lambert, 2009;
O’Connor, 2007).
No obstante, la realidad es que, aún muchos entrenadores y/o preparadores
físicos siguen sin controlar (o monitorizan, pero de manera etérea y subjetiva) las
cargas a las cuales someten a sus deportistas (Jiménez-Reyes, Cuadrado-Peñafiel, y
González-Badillo, 2011) con todo lo que ello supone. Asimismo, dicho inconveniente
se ve incrementado, entre otras razones, debido a que son multitud los métodos que
se pueden usar (Borresen y Lambert, 2008, 2009; Cejuela-Anta y Esteve-Lanao, 2011;
Esteve Lanao, 2007; Mujika, 2006, 2017), pero ninguno de ellos ha alcanzado el nivel
de ideal (Halson, 2014). Esto último se debe a que, por una parte, sus efectos sobre el
organismo pueden diferir en función del tipo de individuo y, por otra, que aún existen
numerosos problemas (metodológicos e instrumentales) para poner en funcionamiento
ciertas prácticas (Balsalobre-Fernández, 2015; Wallace, Slattery, Impellizzeri, y Coutts,
2014).
De esta manera, algunos de los métodos/indicadores que más se han utilizado
(y utilizan) en deportes de resistencia son: 1) En cuanto a la variable volumen, el
cálculo del tiempo de trabajo o de la distancia recorrida. 2) Respecto a la frecuencia, la
contabilización del número de sesiones por unidad de tiempo y/o de las sesiones
específicas de un contenido en concreto por unidad de tiempo. 3) Por último, es
respecto a la variable intensidad donde más heterogeneidad y controversias se puede
encontrar en la literatura, como consecuencia, principalmente, de su mayor aspecto
cualitativo. A razón de ello, nos podemos encontrar procedimientos subjetivos, como
las escalas, los cuestionarios, los diarios o la mera observación directa (aunque éstos
también pueden servir para monitorizar la frecuencia y volumen u otros ítems objetivos
de intensidad), o indicadores objetivos, mediante marcadores fisiológicos (frecuencia
cardiaca, lactato en sangre, o consumo de oxígeno, mayoritariamente) o mediante
otros tipos de marcadores, destacando la velocidad de carrera o la producción de
potencia. Luego, para mayor complejidad, dentro de cada uno de dichos indicadores
se derivan otros. Por ejemplo, dentro de la frecuencia cardiaca se puede utilizar la FC
absoluta, el % FC máxima, el % FC de reserva, la FC de recuperación, la variabilidad
de la FC, etc.
Asimismo, a partir de las anteriores variables se han ido desarrollando
diferentes índices para cuantificar la carga de entrenamiento/estrés en deportes de
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resistencia. Algunos de los más conocidos son: los métodos TRIMP (Training
Impulse), siendo el precursor de ellos Banister y Calvert (1980), el TSS (Training
Stress Score) cuyo algoritmo matemático fue desarrollado por Coggan (2003), las
Zonas de entrenamiento, las cuales se pueden establecer a partir de numerosos
indicadores, o el RPE de la sesión (RPE session) creado por Foster (1998) [texto
borrado].
Asimismo, todos estos indicadores de la carga de entrenamiento y sus
variables se pueden dividir, a su vez, en dos grandes grupos: los de carga externa y
los de carga interna. La primera hace alusión al trabajo realizado por el atleta y medido
independientemente de sus particularidades internas (Wallace, Slattery, y Coutts,
2009), mientras que la segunda se puede concretar como el relativo estrés fisiológico y
psicológico que, individualmente, le ha supuesto al deportista un estímulo (Halson,
2014). A partir de aquí, entra en escena un concepto muy importante que va de la
mano del atleta en todo el proceso del entrenamiento y las adaptaciones que se
generan. Dicha concepción es la de la “fatiga”, definida como la incapacidad o la
necesidad de aumentar el esfuerzo por encima de lo habitual para llegar y/o mantener
una intensidad de ejercicio demandada, lo cual puede ser considerado como una señal
de alarma del organismo que indica una situación de estrés que disminuye las
capacidades lógicas del individuo (Petibois, Cazorla, Poortmans, y Déléris, 2002).
Por esta razón, parece ser que la mejor opción para llevar a cabo el monitoreo
del entrenamiento es aquel que combina ambos tipos de carga, pues de esta forma,
correlacionando la carga externa e interna, se puede llegar a revelar la fatiga en el
deportista. Es decir, el desacoplamiento o no de las cargas externas e internas puede
ayudar a diferenciar si un atleta está fresco o fatigado (Halson, 2014) y/o si el atleta
está ganando o perdiendo aptitud física (Bourdon et al., 2017).
Dicho lo cual, si bien es verdad que hay ciertos aspectos que aún no se
conocen con exactitud en el fenómeno de la fatiga, lo que se sabe es que, el tipo,
duración e intensidad de los esfuerzos realizados, afecta a todo este entramado (Fitts,
1994) (he aquí otro de los grandes motivos para llevar un seguimiento de las cargas
de entrenamiento) y que en última instancia, sea cual sea su causa principal
(fisiológica, psicológica, etc.), lo que genera es una minoración para generar fuerza
(Allen, Lamb, y Westerbland, 2008).
En virtud de ello, se debe destacar la cada vez más aceptada utilización de la
evaluación de la función neuromuscular para monitorizar las cargas de trabajo y su
correspondiente fatiga. Sin entrar en muchos más detalles, destacar que, dicha
evaluación se puede establecer de diferentes formas, como pruebas de salto, en las
que destacan el uso del salto con contramovimiento (CMJ, por sus siglas en inglés
Countermovement Jump) y sin contramovimiento (SJ, por sus siglas en inglés Squat
Jump), de sprint, de repetición máxima (RM) o de dinamometría isocinética e
isoinercial (Balsalobre-Fernández, 2015; Halson, 2014).
Y es que, dichos progresos no se deben de quedar en el laboratorio, sino que
los entrenadores se deben aprovechar de ello para hacer de su programa de
entrenamiento, un proceso mucho más válido y eficiente.
Como se puede observar, y, en conclusión, a la hora de escoger los sistemas
de monitorización y cuantificación de la carga de entrenamiento, dado que no existe un
método absoluto de referencia que sea aplicable a todos los deportes de resistencia
en todas las circunstancias, factores como la accesibilidad, validez, fiabilidad,
rentabilidad, esfuerzo, etc., deben ser considerados a la hora de escoger un sistema.
Pues todos ellos presentan ventajas e inconvenientes, grados variables de precisión e
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idoneidad en función de la modalidad y la situación de entrenamiento y competición
(Mujika, 2017).
En vista de todo lo anterior, el objetivo de esta investigación fue el de ofrecer y
aplicar un método de monitorización y cuantificación de la carga, considerando el tipo
de atletas, modalidad deportiva y medios al alcance, teniendo en cuenta todas sus
variables (frecuencia, volumen e intensidad), e incluyendo tanto aspectos objetivos
como subjetivos, así como indicadores externos e internos al deportista, sin entorpecer
el proceso del entrenamiento ni ser invasivo para éste.
De este modo, la hipótesis planteada fue que, la carga externa (volumen de
kilómetros, intensidad de éstos por velocidad de carrera a partir de unas zonas de
entrenamiento determinadas por el perfil individual de lactato y frecuencia de trabajo
de los diferentes contenidos) tiene correlación con la carga interna (esfuerzo percibido)
y todos ellos con la altura del CMJ, y, por consiguiente, con la fatiga neuromuscular.
2. MÉTODO
[Texto borrado]
2.1. Muestra
La muestra de investigación está formada por 5 corredores (3 hombres y 2
mujeres) de fondo y medio fondo, con una edad comprendida entre 19 y 24 años
(20±2 años). Todos ellos pertenecientes a un mismo grupo de entrenamiento, cuyo
lugar habitual de trabajo es el Centro de Alto Rendimiento (CAR) de Madrid,
perteneciente al Consejo Superior de Deportes (CSD).
Respecto a dicha muestra se debe subrayar que, todos ellos han participado en
campeonatos nacionales (siendo alguno de ellos incluso campeones y/o medallistas) y
han sido seleccionados, en algún momento de su trayectoria, para representar a
España en categorías inferiores (pues excepto uno, aún no han alcanzado la categoría
absoluta) en diferentes campeonatos internacionales de fondo y medio fondo. De
hecho, durante la recogida de datos del presente estudio, varios de ellos son
seleccionados para tal fin.
2.2. Diseño
El diseño elegido para la elección de la muestra ha sido el de muestreo
incidental, en el que no han sido seleccionados al azar, sino por otros motivos como la
fácil accesibilidad de los sujetos y su aceptación de querer participar y colaborar en el
estudio. Asimismo, de entre todos los atletas que conforman el grupo de prácticas, se
escogió a estos 5 deportistas debido a que ellos están becados y, por consiguiente,
tienen derecho a una serie de tests de esfuerzo similares que permiten al investigador
ajustar mucho más a la hora de conformar sus respectivas zonas de entrenamiento,
aspecto clave éste en el desarrollo del estudio.
2.3. Variables e instrumentos
Dadas las peculiaridades y condicionantes del lugar de prácticas, y teniendo en
cuenta lo que la literatura científica abarca sobre métodos para monitorizar las cargas
de entrenamiento, se optó por la propuesta que se expond a continuación y que
queda resumida y clarificada en la Tabla 2.
Para la frecuencia, se llevó un seguimiento del número de sesiones realizadas
y días de descanso, así como de los diferentes tipos de trabajo llevados a cabo.
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En cuanto al volumen, la opción elegida fue la de contabilizar el número de
kilómetros por unidad de tiempo. Dicha contabilización, para un mayor detalle, se llevó
a cabo manualmente o aprovechando los wearebles, en concreto relojes, que incluían
GPS y de los que disponían todos los atletas. Esta tecnología se utilizó,
principalmente, en los rodajes, ya que los esfuerzos en la pista de atletismo son
relativamente fáciles de hallar sin ello, y, de esta manera, se omite el posible error de
medición que te pueden dar.
Respecto al factor intensidad, se utilizaron dos métodos. Uno mediante la
clasificación y distribución de los kilómetros recorridos por zonas de entrenamiento. En
este caso, se optó por el uso de un indicador de carga externa, como es la velocidad
de carrera, pero estableciendo los mites de cada zona a partir de un marcador
interno, como es el perfil individual de lactato. Es decir, se individualizó las zonas de
entrenamiento de cada atleta en función de la velocidad de carrera que obtuvo a
determinadas concentraciones de lactato, extrayendo dichos valores a partir de un test
de campo progresivo de lactato y mediante el apoyo de la literatura científica. Las
zonas utilizadas fueron:
Primero, a partir del test incremental se pudo obtener:
- Zona 1: < umbral de lactato 1 (LT1), equivalente al umbral aeróbico.
- Zona 2: entre umbral de lactato 1 (LT1) y el umbral de lactato 2 (LT2). Es decir,
entre el umbral aeróbico y el anaeróbico.
Estas dos zonas halladas de manera individual (UAI) y no por valores
poblacionales, fueron establecidas por uno de los médicos del Consejo Superior de
Deportes (CSD). Y es que, está demostrado que, el utilizar como umbral anaeróbico la
concentración estándar de lactato en sangre de 4 mmol/l, no es del todo fiable a la
hora de representar el máximo estado estable de lactato (MLSS) (Imaz, 2013).
- Zona 3: entre LT2 y la velocidad aeróbica máxima (VAM), estableciendo dicho
valor a partir de la velocidad de carrera en la que las concentraciones de
lactato de cada individuo superaban los 8 mmol/l, ya que esta concentración (8-
9 mmol/l) es el referente a nivel poblacional que se suele obtener cuando se
alcanza el VO2 máx. (Billat, 2002; Esteve Lanao, 2007; Pallarés y Morán
Navarro, 2012). De hecho, en las pruebas de esfuerzo se considera prueba
máxima si, desde el punto de vista de la lactacidemia, se superan los 8 mmol/L
(Casajús, Piedrafita y Aragonés, 2009). Dicho límite se halló de esta forma por
la imposibilidad de contar con espirometría o cualquier otra prueba de esfuerzo
o test de campo.
Sin embargo, más allá de ello, dicho test no ofrecía información, y el establecer
como Zona 4 todo lo que esté por encima de la VAM, pareció demasiado amplio, ya
que los entrenadores de dicho grupo de atletas suelen diferenciar intensidades más
allá de dicho umbral para programar los entrenamientos.
A razón de lo anterior, se decidió establecer otras dos zonas de entrenamiento:
- Zona 4: entre la VAM y la capacidad láctica, estableciendo este límite como el
110% de la VAM, ya que el rango entre el 105-120% VAM es el que se suele
utilizar para establecer las zonas anaeróbicas lácticas (Billat, 2002). El uso de
esta forma para hallar las zonas anaeróbicas es debido a la no existencia de
fronteras fisiológicas como en la función aeróbica (Esteve-Lanao, 2007) y a no
poder realizar test de campo específicos para ello.
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- Zona 5: > capacidad láctica, es decir por encima del 110% de la VAM.
Corresponde, por consiguiente, a aquellos esfuerzos, sobre todo, de potencia
láctica, pues los esfuerzos anaeróbicos alácticos, en las modalidades de
resistencia, suelen corresponder con el trabajo de fuerza máxima o explosiva
(Cejuela-Anta y Esteve-Lanao, 2011), aspecto éste que se midió mediante el
RPE.
La contabilización y clasificación de la distancia recorrida se llevó a cabo
manualmente o con los relojes GPS en función del lugar de trabajo. Asimismo, aclarar
que, los esfuerzos anaeróbicos alácticos no se encajan en estas zonas de
entrenamiento, ya que dichos esfuerzos, en las modalidades de resistencia, suelen
corresponder con el trabajo de fuerza máxima o explosiva (Cejuela-Anta y Esteve-
Lanao, 2011), aspecto éste que se medirá, como se verá a continuación, mediante el
esfuerzo percibido.
Por otra parte, el otro método utilizado para la variable intensidad, pero desde
el punto de vista de la carga interna, fue el del esfuerzo percibido, mediante la Escala
de Esfuerzo Percibido (RPE, de sus siglas en inglés Rating Perceived Exertion), y, en
concreto, la Escala RPE CR-10. (Borg, 1982; Borg, 1990), cuya numeración para
expresar la intensidad va de 0 (reposo) a 10 (máximo) (ver Tabla 1).
Tabla 1. Escala de Esfuerzo Percibido empleada en el estudio. Versión traducida y modificada
de la escala RPE CR-10 de Borg (1982; 1990).
¿Cómo de intensa te ha parecido la sesión de entrenamiento?
0
Reposo total
1
Muy, muy cómoda
2
Cómoda
3
Moderada
4
Algo dura
5
Dura
6
-
7
Muy dura
8
-
9
-
10
Máxima
Nota: RPE CR-10 (Rating Perceived Exertion Category Ratio 10).
Se preguntó al deportista en cada entrenamiento sobre lo intenso que le había
parecido éste, siendo 1 “Muy, muy cómodo” y 10 “Máximo” y 0 en caso de reposo total.
Asimismo, se pidió al atleta que diferenciara dos valores dentro del mismo
entrenamiento, uno haciendo alusión, únicamente, al rodaje y otro a la sesión en
general. Todo ello en pos de poder comprobar la carga interna que supone al
deportista la realización de los diferentes kilómetros a diferentes intensidades.
Y es que, dicho marcador subjetivo permite valorar aspectos que desde un
punto de vista objetivo no es tan viable, como el de la “fatiga mental”, definido como un
estado psicobiológico causado por periodos prolongados de actividad cognitiva
exigente y que se caracteriza por una combinación de manifestaciones subjetivas,
conductuales y fisiológicas (Van Cutsem et al., 2017a).
Por último, se midió, semanalmente (los miércoles, antes del inicio de trabajo
de la parte principal), la altura en el salto vertical, en concreto, en el CMJ, con el
objetivo de comprobar la fatiga neuromuscular acumulada semanalmente que puede
generarse en función del volumen total de kilómetros recorridos, la intensidad de éstos
según su distribución por zonas de entrenamiento, la frecuencia de trabajo de los
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diferentes tipos de esfuerzos y en relación con los valores medios de RPE. La
herramienta utilizada para tal fin fue MyJump, una aplicación de móvil creada por el Dr.
Carlos Balsalobre, cuya validación y fiabilidad han sido demostradas en la literatura
científica, correlacionando de manera estadísticamente significativa (r = 0.995, P <
0.001) los resultados de ésta con los de una plataforma de fuerzas (Balsalobre-
Fernández, Glaister y Lockey, 2015).
Finalmente, también destacar la utilización de la aplicación de móvil whatsapp
para contactar con los deportistas en caso de no haber coincidido presencialmente en
algún entrenamiento con ellos y, de esta manera, saber cualquiera de las variables
citadas (excepto, gicamente, CMJ, que para su realización es necesario la
presencia de ambas partes).
Tabla 2. Resumen de los instrumentos y las variables medidas y registradas en la propuesta de
intervención.
VARIABLES E INSTRUMENTOS DE MEDIDA
Variables medidas
Carga externa
Carga interna
Frecuencia
Nº de sesiones/unidad de
tiempo.
Nº de cada tipo de
contenido/unidad de
tiempo.
Volumen
Nº de kilómetros/unidad de
tiempo.
Nº de kilómetros en cada
zona de
entrenamiento/unidad de
tiempo.
Nº de kilómetros de los
rodajes y de las partes
principales/unidad de
tiempo.
(manual y/o relojes GPS)
Intensidad
Zonas de entrenamiento
por velocidad de carrera en
función del perfil individual
de lactato.
(manual y/o relojes GPS)
Esfuerzo percibido
(RPE CR-10)
Fatiga
Altura en CMJ
(MyJump)
*Nota: CMJ (Countermovement Jump), GPS (Global Positioning System), RPE CR-10 (Rating
Perceived Exertion. Category Ratio-10).
2.4. Procedimiento
Para la petición de colaboración de los atletas en la investigación, primero hubo
varios diálogos y puestas en común con los entrenadores acerca del procedimiento y
objetivos que se persiguen, facilitándoles la información detallada por escrito. Tras su
aceptación, se llevó a cabo el mismo procedimiento con los deportistas implicados.
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Los datos se obtuvieron durante 8 semanas, desde el 6 de marzo hasta el 30
de abril (ambos inclusive) del 2017, coincidiendo con el fin de temporada de la pista
cubierta y preparación de la pista al aire libre (aunque a varios atletas aún les quedaba
alguna competición importante de campos a través). Durante esos casi dos meses, a
diario se recogían los datos expuestos anteriormente (excepto el CMJ, que era
semanalmente) a los 5 atletas correspondientes.
Luego, también destacar que, aquellas semanas en las que debido a lesión el
atleta no podía proceder a realizar el CMJ, lógicamente, en ese apartado estadístico
se anularon. También hubo imposibilidad de medir el CMJ en la semana
correspondiente a Semana Santa, ya que cada atleta estaba en un distinto punto
geográfico de vacaciones y/o concentración.
Por último, también aclarar que, las competiciones desarrolladas durante este
periodo, de igual manera, se contabilizaron y registraron como cualquier
entrenamiento, ya que no deja de ser una carga (con su correspondiente estrés) más
para el organismo. De hecho, no hay entrenamiento más específico que el de la propia
competición. De esta manera, también se puede comprobar, si fuera del interés, si
durante las semanas que se compite, y principalmente, las de mayor peso, la carga de
entrenamiento se ve reducida/modificada (ya sea en volumen, frecuencia y/o
intensidad) para llegar en óptimas condiciones a la competición, es decir, lo que se
conoce como tapering (Mujika, 2010; Mujika et al., 2002).
2.5. Análisis estadísticos
Para los estudios estadísticos, en un primer momento, se llevó a cabo un
análisis descriptivo, indicando los sumatorios y/o medias de cada atleta respecto a las
diferentes variables que conforman la carga de entrenamiento (intensidad, volumen y
frecuencia de los diferentes contenidos). Asimismo, para comprobar las relaciones
entre los parámetros de carga externa y carga interna, se optó por realizar un análisis
de correlaciones bivariadas de Pearson. Dicho análisis de datos se efectuó con el
programa IBM SPSS Statistics 24.
3. RESULTADOS
3.1. Análisis descriptivos
En este primer apartado se expondrán aquellos datos de un mayor carácter
descriptivo, es decir, aquella cuantificación que nos revela información sobre el
volumen, la frecuencia y la intensidad de los entrenamientos, sin entrar en análisis
estadísticos, como si de entrenadores o preparadores físicos de los atletas en cuestión
fuésemos.
Así pues, de estas ocho semanas de monitorización, se obtuvieron las
siguientes cuantías:
Volumen e intensidad
Respecto a la variable volumen, como ya se ha argumentado previamente, se
contabilizó mediante el número de kilómetros, diferenciando, asimismo, entre los
efectuados en los rodajes y los llevados a cabo en las partes principales de cada
sesión (ver Tabla 3).
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Asimismo, y ya adentrándonos también en la variable intensidad, se diferenció
la cuantía de kilómetros efectuados en cada zona de entrenamiento específica a cada
uno de los atletas en función de la velocidad de carrera según su perfil individual de
lactato, tanto de los rodajes y de las partes principales por separado (ver Tabla 3),
como de forma conjunta (ver Tabla 4).
Tabla 3. Volumen de kilómetros e intensidad de éstos por zonas de entrenamiento, diferenciando
entre los rodajes y la parte principal, durante las 8 semanas de recogidas de datos, de cada uno
de los atletas.
ATLETA
VOLUMEN E INTENSIDAD DE KILÓMETROS
Rodajes
Parte principal
TOTAL
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Total
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Total
N.º 1
334.6
11.5
0.5
1
0.5
348.1
26.7
24
56.3
16.4
16.3
142.7
490.8
N.º 2
181.5
0
0
0
0
181.5
28.1
10.3
5
0
0
43.5
225
N.º 3
319.9
18.1
2.2
0
0
340.2
26.8
42.7
25.5
5.9
10.9
111.8
452
N.º 4
211.1
35.7
0
0
0
246.8
20.2
16.2
39.6
17.1
12.8
105.9
352.7
N.º 5
268
58.4
1.6
0.6
0
328.6
12.9
60.6
27.8
16
2.2
119.6
448.2
Notas: Z1, Z2, Z3, Z4, Z5 (Kilómetros en Zona de Entrenamiento 1, 2, 3, 4, 5, respectivamente).
Tabla 4. Volumen total de kilómetros e intensidad de éstos por zonas de entrenamiento durante
las 8 semanas de recogida de datos, de cada uno de los atletas.
Notas: Z1, Z2, Z3, Z4, Z5 (Kilómetros en Zona de Entrenamiento 1, 2, 3, 4, 5, respectivamente).
En la Figura 1 se puede apreciar, de manera visual, el volumen de kilómetros
en cada zona de entrenamiento de cada atleta durante toda la investigación.
Nota: Z1, Z2, Z3, Z4 y Z5 (Zona de entrenamiento 1, 2, 3, 4 y 5, respectivamente).
Atleta 1 Atleta 2 Atleta 3 Atleta 4 Atleta 5
Z5 16,8 0 10,9 12,8 2,2
Z4 20,4 0 5,9 17,1 17,7
Z3 56,8 5 27,7 39,6 29,4
Z2 35,5 10,5 60,8 51,9 119
Z1 361,3 209,6 346,7 231,3 280,9
0
100
200
300
400
500
600
Volumen de kilómetros
Volumen e intensidad de los kms totales recorridos
ATLETA
VOLUMEN E INTENSIDAD DE KILÓMETROS
TOTALES
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Total de totales
N.º 1
361.3
35.5
56.8
20.4
16.8
490.8
N.º 2
209.6
10.3
5
0
0
225
N.º 3
346.7
60.8
27.7
5.9
10.9
452
N.º 4
231.3
51.9
39.6
17.1
12.8
352.7
N.º 5
280.9
119
29.4
16.7
2.2
448.2
100
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Figura 1. Volumen de kms (kilómetros) totales de cada uno de los 5 atletas durante las 8
semanas de recogida de datos, distribuidos por intensidad (zonas de entrenamiento).
Asimismo, si se hace un sumatorio, entre los 5 deportistas, del total de
kilómetros recorridos en cada zona de entrenamiento, se puede apreciar las
diferencias de volumen a cada intensidad que han llevado a cabo durante estos dos
meses (ver Figura 2).
Nota: 1, 2, 3, 4 y 5 corresponden a la numeración de las diferentes zonas de entrenamiento.
Figura 2. Kilómetros totales recorridos entre los 5 atletas durante las 8 semanas de recogida de
datos y distribuidos por zonas de entrenamiento.
Frecuencia
Por otro lado, respecto a la otra gran variable estudiada en relación a la carga
de entrenamiento, es decir, la frecuencia, se contabilizaron tanto el número total de
sesiones de entrenamiento, como la media que ha supuesto en estas 8 semanas de
trabajo. De igual manera, y al ser la otra cara de la moneda, se llevó a cabo el mismo
procedimiento con los días de “Descanso total” (ver Tabla 5).
Tabla 5. Número total y media a la semana de frecuencia de sesiones de entrenamiento
durante las 8 semanas de recogida datos de cada uno de los atletas.
ATLETA
FRECUENCIA DE SESIONES DE ENTRENAMIENTO
SESIONES DE TRABAJO
DESCANSOS TOTALES
N.º TOTAL
MEDIA
N.º TOTAL
MEDIA
N.º 1
48
6
8
1
N.º 2
39
4.88
17
2.13
N.º 3
49
6.13
7
0.88
N.º 4
38
4.75
18
2.25
N.º 5
39
4.88
17
2.13
Nota: en dicho recuento se incluyen las competiciones, pues se las trata como el tipo de
entrenamiento más específico posible.
Finalmente, la principal peculiaridad de este estudio fue la de diferenciar los
contenidos trabajados, cuantificando, de esta manera, los diferentes tipos de esfuerzos
llevados a cabo durante el periodo de registro, tanto en niveles absolutos como
relativos (ver Tabla 6).
1429,8
277,5
158,5
60,1 42,7
Kilómetros totales distribuidos entre las 5 zonas de entrenamiento.
1
2
3
4
5
101
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Tabla 6. Número total y media a la semana de frecuencia de trabajo de los principales
contenidos durante las 8 semanas de recogidas de datos de cada uno de los atletas.
AT
FRECUENCIA DE CONTENIDOS
Rodajes
Control.
C.R.
Series
Cuestas
Fuerza
Core
Elíptica
Bici
P.O.
Competic.
Liebre
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
T
M
N.º
1
48
6
8
1
4
0.5
12
1.5
6
0.8
13
1.6
15
1.9
0
0
0
0
1
0.1
1
0.1
1
0.1
N.º
2
25
3.1
0
0
3
0.4
4
0.5
0
0
14
1.8
22
2.8
0
0
6
0.8
0
0
1
0.1
0
0
N.º
3
42
5.3
4
0.5
3
0.4
8
1
2
0.3
11
1.4
16
2
15
1.9
2
0.3
1
0.1
0
0
0
0
N.º
4
33
4.1
4
0.5
5
0.6
7
0.9
5
0.6
7
0.9
10
1.3
0
0
0
0
1
0.1
3
0.4
0
0
N.º
5
38
4.8
3
0.4
2
0.3
10
1.3
1
0.1
1
0.1
4
0.5
0
0
1
0.1
0
0
4
0.5
0
0
Nota: “AT” (Atleta); “T” (N.º Total); “M” (Media, “T”/8); “Control.” (Controlados); C. R.” (Cambios
de ritmo); “P. O.” (Preparación de obstáculos); “Competic.” (Competiciones); Liebre” (Hacer de
liebre en alguna competición).
3.2. Análisis de correlaciones
En cuanto a la variable de carga interna “Altura en el CMJ”, al realizar una
correlación con las variables de carga externa del volumen (número de kilómetros) y la
intensidad (zonas de entrenamiento por velocidad de carrera a partir del perfil de
lactato y umbrales individuales), se pudo comprobar que, existe una relación inversa
entre (tanto con el cómputo total de kilómetros, como con las diferentes zonas),
aunque siendo, solamente, significativa (p < .05) en Z3 (-.892) y Z4 (-.937).
Por otro lado, se correlacionó la altura del CMJ con la otra gran variable de
carga externa estudiada, es decir, la frecuencia de los diferentes contenidos de
trabajo. En dicho análisis se puede comprobar la relación negativa y significativa (r = -
.960 con una p < .01) entre la altura del CMJ y el número de series realizadas a la
semana. Del resto de contenidos trabajados no existe correlación significativa, pero,
sin embargo, se puede comprobar como con trabajos que se pueden considerar más
intensos (controlados o cuestas), la correlación es negativa (r = -.847 y r = -.669,
respectivamente), mientras que con otros que, a priori, suelen ser menos intensos en
estos deportistas (por ejemplo, bicicleta o core) la correlación es positiva (r = .850 y r =
622, respectivamente).
Una vez analizada la altura en CMJ con todas las variables de carga externa
estudiadas, se optó por llevar a cabo el mismo procedimiento con la otra variable de
carga interna registrada, dícese la Escala de Esfuerzo Percibido.
Primero se correlacionó el RPE de cada semana con el volumen de kilómetros
totales y con el volumen de kilómetros recorrido en cada zona de entrenamiento en
dicha franja temporal. Los resultados nos muestran, por un lado, que existe una
relación positiva significativa (r = .734 con una p < .01) entre el volumen de kilómetros
totales y el RPE semanal, y, por otro lado, que hay una relación también positiva entre
dicha variable subjetiva y los kilómetros recorridos en cada zona de entrenamiento,
pero con diferente significación: Z1, Z3 y Z4 (p < .01), Z5 (p < .05) y Z2 (sin
significatividad) (ver Tabla 7).
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Tabla 7. Correlaciones entre el RPE semanal y el volumen e intensidad de la carga en dicho
periodo.
Correlaciones RPE con volumen e intensidad de la carga a la semana
Kms
totales
Kms Z1
Kms Z2
Kms Z3
Kms Z4
Kms Z5
RPE
Kms
totales
.927
.412
.563
.345
.354
.734**
Kms Z1
.294
.423
.165
.291
.577**
Kms Z2
.019
.144
.119
.292
Kms Z3
.339
.494
.559**
Kms Z4
.157
.528**
Kms Z5
.375*
RPE
Nota: * p < .05; ** p < .01; Kms (Kilómetros); Z1, Z2, Z3, Z4, Z5 (Zona de Entrenamiento 1, 2, 3,
4, 5, respectivamente); RPE (Rating Perceived Exertion).
Posteriormente, se decidió realizar el mismo análisis por totales (sumatorio de
kilómetros en cada zona de entrenamiento de los 2 meses analizados), para
comprobar el peso de cada intensidad en el RPE total (media de las 8 semanas). En
este caso, las correlaciones, a pesar de no ser significativas, siguieron siendo,
lógicamente, positivas, y se pudo observar cómo a mayor intensidad, mayores suelen
ser los valores en RPE, excepto en Z5, probablemente como consecuencia de las
variables extrañas que han ido surgiendo a lo largo de este estudio y que se
comentarán en el apartado de discusión, las cuales han hecho que el volumen de
kilómetros recorridos a dichas intensidades, sea muy escaso (ver Figura 2), habiendo
muchas semanas en las que los atletas no recorrían ni un metro por encima de la
capacidad láctica (ver Figura 3).
Figura 3. Kilómetros recorridos en Z5 (Zona de entrenamiento 5) a lo largo de las 8 semanas
por cada uno de los 5 atletas.
En segundo lugar, se correlacionó el RPE con la frecuencia de los diferentes
tipos de contenidos de trabajo a la semana. En dicho análisis, sólo salió significativo (p
< .05) la relación inversa entre el RPE y el trabajo de bicicleta. No obstante, también
se puede apreciar la relación (aunque no significativa), también inversa, como se
2,4
0
1,2
2,4 2,4
4
4,4
00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0
3,2
4,4
1,3
2
000
1,2
2,4
3,4
4,2
1,6
0
0,4
0 0
1
0,4
0
0,4
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
Sem 1 Sem 2 Sem 3 Sem 4 Sem 5 Sem 6 Sem 7 Sem 8
Kms recorridos en Z5
Kms recorridos en Z5 por cada uno de los atletas a lo largo de las 8
semanas
Atleta 1 Atleta 2 Atleta 3 Atleta 4 Atleta 5
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podría esperar, con otros tipos de trabajo más livianos, como el core, o los descansos
totales, y la relación directa con la mayoría del resto de tipologías.
Por último, lo que se planteó fue comprobar la relación que podría haber entre
las dos variables de carga interna, es decir, el RPE con la altura en el CMJ. La relación
salió inversa, como podría esperarse, pero sin significación.
4. DISCUSIÓN
Este trabajo pretendió sugerir la importancia de llevar a cabo una correcta
monitorización y cuantificación de las cargas de entrenamiento en la práctica
deportiva, y s concretamente, en las modalidades de fondo y medio fondo de
carrera con atletas de alto nivel.
Asimismo, además de aplicar un sistema de seguimiento de cada una de las
variables principales que conforman la carga de trabajo, se ha perseguido relacionar la
carga externa con la interna, en pos de poder establecer correlaciones que
enriquezcan y detallen la información de este proceso.
Dicho lo cual, se desglosará la discusión, de manera detallada, siguiendo el
objetivo e hipótesis citados con anterioridad, empezando por esta última.
La hipótesis mencionaba, La carga externa (volumen de kilómetros, intensidad
de éstos por velocidad de carrera a partir de unas zonas de entrenamiento
determinadas por el perfil individual de lactato y frecuencia de trabajo de los diferentes
contenidos) tiene correlación con la carga interna (esfuerzo percibido) y todos ellos
con la altura del CMJ, y, por consiguiente, con la fatiga neuromuscular”. La hipótesis
se cumple, ya que los marcadores internos del RPE y altura en el CMJ han
demostrado relación con los indicadores externos, aunque algunas no han sido
significativas, como se verá a continuación.
Llevando un orden paralelo al establecido en el apartado Análisis correlacional,
la primera conexión que se comprueba es entre la altura del CMJ y el volumen total y
por zonas de entrenamiento (intensidad). En ésta se puede apreciar la relación
inversa, entre el número de kilómetros realizados la semana previa al CMJ y la altura
en dicho salto.
Es decir, a priori (pues además no es significativa la relación), por una parte, a
más volumen total de kilómetros a la semana, menos altura en el CMJ se consigue, tal
y como ya habían demostrado estudios como el de Balsalobre-Fernández, Tejero-
González y del Campo-Vecino (2014).
Por otra parte, a mayor acumulación de kilómetros en cada zona de
entrenamiento, también menor es el rendimiento que se consigue en dicho salto
vertical. Ahora bien, respecto a la intensidad, y he aquí lo interesante respecto a dicha
variable, las relaciones son significativas en Z3 y Z4, por lo que se puede deducir que,
no sólo depende la distancia que se acumule, sino también la intensidad a la que se
recorra ésta, pues tal y como nos argumentan Tuimil, Iglesias, Dopico y Morenillas
(2005), a mayor participación del componente anaeróbico, mayor (o al menos
diferente) es el estrés interno.
Sin embargo, hay otros estudios como el ya citado de Balsalobre-Fernández et
al. (2014), que establecen una relación positiva y significativa entre la zona de
entrenamiento y la altura en el CMJ. Esto puede ser debido por una simple razón, y es
104
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que, en contraposición, el volumen de kilómetros que se hacen a intensidades cada
vez mayores es menor. A razón de ello, es probable que ésta sea la razón por la que,
en nuestro estudio, en la zona 5, la correlación no llegue a ser significativa, pues el
volumen de kilómetros que se hace por encima de la capacidad anaeróbica láctica, es
decir, aquellos esfuerzos correspondientes a la potencia anaeróbica láctica son
escasos.
En resumen, en un principio, a mayor número de kilómetros, mayor es el estrés
interno que se genera en el atleta y, por lo tanto, menor el rendimiento en el CMJ.
Asimismo, comparando cada zona de entrenamiento de forma aislada, a mayor
número de kilómetros en cada una de ellas, lógicamente, el resultado será el mismo
que el anterior. Sin embargo, si se analiza la intensidad sin tener en cuenta el volumen
de kilómetros realizados, la relación con el CMJ puede resultar positiva, ya que, a
mayor intensidad, menos volumen de kilómetros se suelen llevar a cabo.
Probablemente, sea por ello que, en el estudio, las zonas intermedias-altas (Z3
y Z4) son las que salen significativamente estadísticas, ya que si se mide la relación
volumen-intensidad, de forma conjunta, en el rendimiento del CMJ, son las zonas en
las que la relación intensidad-volumen es la más equilibrada, en el sentido de que, por
debajo de dichas zonas, el volumen es más alto, pero la intensidad es bastante escasa
(por debajo del umbral anaeróbico), y en la zona 5, la intensidad es algo más alta (por
encima de la capacidad láctica) pero el volumen que se lleva a cabo en dicha zona, en
la muestra seleccionada, es muy escueto en comparación a las demás.
Dicho lo cual, en relación a lo anterior, un método que, a lo mejor, hubiera
permitido ver, de manera más fidedigna, la relación entre la intensidad y el volumen
(de manera conjunta) con la altura en el CMJ, es la variante del RPE denominada
session RPE, creada por Foster (1998) y defendida, posteriormente, por otra gran
cantidad de estudios en deportes de resistencia, como el de Manzi et al. (2015) o el de
Mujika (2017). Este método consiste en valorar la carga general de una sesión,
multiplicando la puntuación que otorga el deportista al entrenamiento (RPE CR-10) por
la duración de éste, es decir, intensidad por volumen. Sin embargo, dicho método no
se eligió debido a la necesidad de tener que cuantificar el volumen mediante el tiempo,
en lugar de distancia recorrida, y, sobre todo, debido al variable y relativo gran espacio
de tiempo que se interponía entre el rodaje y la parte principal de la sesión en
numerosas ocasiones, lo que se creyó que podía interferir en la percepción del
esfuerzo, pues la variable densidad no la tiene en cuenta, siendo éste uno de sus
principales inconvenientes (Cejuela-Anta y Esteve-Lanao, 2011).
En definitiva, en vistas de estos resultados, y tal y como nos recalcan estudios
como el de Mujika (2010), la clave a la hora de conseguir un mayor rendimiento en las
semanas de tapering podría no estar, tanto, en reducir la intensidad, sino en reducir el
volumen a dichas intensidades, que no es lo mismo.
Seguidamente, el otro análisis correlacional que se llevó a cabo fue el de la
altura del CMJ con la frecuencia de los diferentes contenidos de trabajo. Sobre esto, lo
más parecido que se ha podido encontrar en la literatura científica son artículos que
comparan las diferencias en cuanto a frecuencia de sesiones de trabajo entre
semanas en las que se busca el afinamiento del deportista para que alcance el
máximo rendimiento en una determinada competición objetivo. Así, por ejemplo, el
trabajo de Mujika et al. (2002) demostró que, contra pronóstico, el mantener una
sesión de trabajo al día (sesión diaria de HIT, pero con reducción progresiva del
volumen), en lugar de reducir dicha variable un 33% (descanso cada 3 días) los 6 días
previos de tapering, hizo que los atletas de medio fondo de carrera obtuvieran mejor
rendimiento. Ello nos vuelve a recalcar la importancia de, a la hora de conseguir un
mayor afinamiento en nuestros atletas, no hacer tanto hincapié en la reducción de la
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frecuencia, sino en el volumen, tal y como pasaba al relacionarlo con la variable
intensidad.
Ahora bien, el presente estudio no es del todo similar, pues el rendimiento no
se equipará con la distancia de carrera, sino con el indicador de fatiga neuromuscular
que te puede ofrecer la altura del salto vertical (CMJ) contrastándolo de manera
longitudinal. Además, se intentó ir un paso más allá, y no sólo se diferenció entre días
de descanso y días de trabajo, sino también, se distinguió, dentro de los días de
entrenamiento, el tipo de contenido que se había llevado a cabo, asumiendo que, no
sólo influye las variables de volumen, intensidad y la misma frecuencia, sino también la
naturaleza de lo trabajado.
Así pues, las correlaciones al respecto muestran, únicamente, una relación
significativa y negativa, que es con la frecuencia de trabajo a la semana de series. En
vistas a estos resultados, la lectura más razonable es la de que, cuando se trabaja
series, dichos esfuerzos consisten en HITs, con intensidades que rondan a la PAM
(potencia aeróbica máxima) y provocando, por consiguiente, que la fatiga tanto
muscular como neural, y en definitiva el estrés interno, se vea incrementado
(Fernández-del Olmo et al., 2013; Tuimil et al., 2005).
Sin embargo, si bien es verdad que lo anterior tiene toda su lógica y está
corroborado, si lo relacionamos con las conclusiones de la anterior correlación
(volumen e intensidad) nos daremos cuenta de que dicha conclusión, cuanto menos,
hay que tomarla con cautela. A lo que se quiere llegar es que, al igual que no sólo hay
que fijarse en la intensidad a la hora de sacar conclusiones para el rendimiento en el
CMJ, pues el volumen afecta en gran medida, en el caso de la frecuencia ocurre de
igual manera. Por ejemplo, no es lo mismo, y, por ende, seguramente, no provoque
una misma fatiga neuromuscular, unas series de 5 x 300 metros al 120% de la PAM,
que 10 x 300 metros al 100% de la PAM.
Respecto al resto de contenidos, como se ha dicho anteriormente, no se han
encontrado relaciones significativas, aunque se puede apreciar la relación inversa
entre la altura del CMJ con los controlados, los rodajes y las cuestas, y, positiva, con el
core y bicicleta. El primer grupo, seguramente, por sus requerimientos relativamente
altos en volumen de trabajo y/o intensidad, además de que la pendiente de las cuestas
provoca una añadida demanda muscular. Los segundos, probablemente, al mínimo
estrés interno que generan. El core debido a su naturaleza y forma de trabajarlo que
tenían los entrenadores y el trabajo de bicicleta porque únicamente se llevaba a cabo
como alternativa en caso de lesión. Sin embargo, no se han encontrado
investigaciones al respecto, y se deberían hacer más estudios para poder sacar
alguna conclusión en firme. Además de que, al igual que pasa con las series, las
demandas dentro de una misma categoría pueden variar.
Por último, a destacar respecto a la frecuencia, es la diferenciación entre el
número de as de descanso total y los días de trabajo (sea cual sea el contenido
realizado) y la influencia que puede tener ello en la altura del CMJ. Los resultados de
la correlación muestran una relación positiva en el caso de los descansos y negativa
con los días de entrenamiento, aunque ambas correlaciones son muy débiles.
Ello se pueda deber, primero, y nuevamente, a que la variedad de contenidos,
volumen e intensidad de las diferentes sesiones es un claro factor a tener en cuenta
sobre el tipo y cantidad de estrés interno que se provoca en el atleta, y segundo, y tal y
como ya se ha citado en el trabajo de Mujika et al. (2002), el aumento en la frecuencia
de descansos (o reducción de entrenamientos) no tiene por qtener una correlación
inversa significativa con el aumento del rendimiento.
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Una vez comentadas todas las relaciones entre el CMJ y los diferentes
indicadores de carga externa observados, se pasará a continuación a realizar el
mismo procedimiento con el RPE.
Respecto al volumen total de kilómetros a la semana, éste expresa una
asociación con el RPE positiva y significativa, lo que significa que, a mayor número de
kilómetros que se recorran a la semana, mayor será el esfuerzo percibido por el atleta,
tal y como se podría esperar y cómo ya habían demostrado otras investigaciones
como la de Balsalobre-Fernández et al. (2014).
De igual manera, en cuanto a la relación del RPE con el volumen de kilómetros
recorridos a la semana en cada una de las 5 zonas de entrenamiento, todas ellas
muestran una relación positiva y significativa, excepto en Z2 que sólo cumple la
primera de las premisas. Así pues, de entre las significaciones, Z1, Z3 y Z4 muestran
la relación más fuerte, seguido de Z5.
Dichos resultados, grosso modo, son los esperados, pues como ocurría con el
volumen total de kilómetros a la semana (sin establecer zonas), lo normal es que,
cuanta más distancia se recorra por unidad de tiempo, mayor sea el esfuerzo percibido
en el deportista.
El que se produzcan diferentes grados de significación entre las diferentes
intensidades (zonas de entrenamiento), puede que sea debido, tal y como ya ocurría
con el CMJ, a que la intensidad, es este estudio, se haya relacionado unida con el
volumen. Es decir, el que Z1 tenga tanta significación a pesar de representar las
intensidades más bajas, puede ser debido al alto volumen de kilómetros que se
recorren en esa zona (la más cuantiosa con diferencia). Y respecto a Z3 y Z4,
seguramente, debido a la relación equilibrada entre kilómetros recorridos e intensidad
de éstos (ver Figura 2).
De esta manera, Z5 tiene una relación significativa, pero más baja, a pesar de
plasmar las intensidades más altas, probablemente, como consecuencia del poco
volumen que se ha llevado a cabo a esos ritmos de carrera, pues, además, esos dos
meses correspondieron al fin de la temporada de pista cubierta e inicio de la pista al
aire libre (con lo que ello conlleva, que entre otras cosas supone la no realización de
sesiones extremadamente duras). Asimismo, coincidió con Semana Santa, as de
descanso para algunos atletas como consecuencia del fin de temporada de la pista
cubierta y varias lesiones que imposibilitaron seguir la programación esperada (ver
Figura 1 y Figura 3). De igual manera, la similitud de esfuerzos percibidos en los
trabajos anaeróbicos lácticos, sin haber diferencias notarias entre el trabajo de
capacidad y potencia, puede que también haya podido influir.
Por último, la no significación de Z2 tendría una explicación similar, y es que, si
cierto es que la intensidad respecto a Z1 es algo superior, en contraposición, el
volumen de kilómetros que se han recorrido en esa zona es muy inferior, tanto a nivel
general (ver Figura 2) como de manera particular en cada uno de los atletas (ver
Figura 1).
Además, si analizamos los límites/umbrales que dividen cada zona de
entrenamiento, veremos que, entre Z1 y Z2 se sitúa el umbral aeróbico, cuya
superación no supone una fatiga añadida excesiva en los atletas, y, probablemente, en
menor medida, si éstos son de resistencia, pues están acostumbrados a realizar
esfuerzos de larga duración. Sin embargo, entre Z2 y Z3 y entre Z3 y Z4 se
encuentran el umbral anaeróbico y la VAM, respectivamente, cuyo traspaso que
supone un mayor estrés fisiológico en el deportista.
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Se debe destacar la influencia que tiene en la fatiga no sólo la intensidad, sino
también su relación con el volumen. Al respecto, el concepto ya citado de fatiga
mental” coge relevancia. Van Cutsem et al. (2017a), en la revisión bibliográfica que
llevaron a cabo, comprobaron que la principal consecuencia de este estado es una
disminución del rendimiento, asociada con una percepción del esfuerzo más alta de lo
normal. Ello puede hacer comprender, nuevamente, la importancia de medir el
carácter subjetivo del esfuerzo en los atletas, y, por consiguiente, su fatiga mental,
sobre todo, si la modalidad deportiva de éstos conlleva esfuerzos prolongados en el
tiempo.
Seguidamente, se decidió realizar esta misma comparativa no por semanas,
sino por totales (sumatorio de las 8 semanas), es decir, comparando la media del RPE
de las 8 semanas con el sumatorio de kilómetros recorridos en dicho periodo de
tiempo. En este caso, las correlaciones no llegan a ser significativas, pero todas ellas
son positivas y cada vez más fuertes a medida que la intensidad (zona de
entrenamiento) es mayor (excepto en Z5, probablemente como consecuencia de lo
explicado en el anterior párrafo). Son numerosas las investigaciones que corroboran
cómo a mayor estrés interno, mayor es el esfuerzo percibido, como la de Lambert y
Borresen, 2010 o la de Wallace et al., 2014, y que, por consiguiente, éste, en
cualquiera de sus variedades, puede ser un indicador fiable para valorar la carga
interna (Pageaux, 2016).
Asimismo, el que ninguna de estas últimas correlaciones salga significativa,
probablemente se pueda deber a las comentadas ya variables extrañas (lesiones,
vacaciones, días de descanso, etc.) que no han podido ser controladas y que, dadas
las limitaciones del estudio, como la escasa muestra y el corto periodo de tiempo de la
investigación, el peso e influencia de éstas en los resultados finales sea bastante
grande.
Por otro lado, al relacionar el RPE con la frecuencia de los diferentes
contenidos de trabajo, el análisis correlacional nos muestra una única relación
significativa, la cual, además, es positiva, que es con el trabajo de bicicleta. Todo ello
hace pensar que, como ya ocurría al relacionar dicha variable de entrenamiento con el
CMJ, si bien es verdad que hay ciertos contenidos que suelen generar mayor estrés
interno y, por consiguiente, mayor esfuerzo percibido que otros, las diferencias de
volumen e intensidad dentro de un mismo tipo de contenido, hace que el valor que se
le asigne de RPE a cada contenido pueda diferir en gran medida de un día a otro.
Una posible solución sería comparar el esfuerzo percibido por separado para
cada tipo de contenido, y no de manera conjunta, con el fin de poder establecer
diferencias y comparaciones dentro de un mismo tipo de esfuerzo. Ya que, por
ejemplo, habrá semanas donde el trabajo de fuerza tenga un RPE inferior en el atleta
que, con el trabajo de cuestas, y en otras ocasiones sea al revés, sobre todo (aunque
no únicamente), como consecuencia del volumen e intensidad de cada sesión, por lo
que no se podrá afirmar que un tipo de trabajo u otro provoca mayor estrés interno. Sin
embargo, si relacionas dos sesiones de una misma naturaleza, por ejemplo, las
cuestas, si un día el RPE es mayor que otro, sí que se podrá estudiar, los porqués de
ello, como el número y/o distancia de las series, la pendiente, los descansos, etc.
Finalmente, una vez analizadas las correlaciones entre la altura del CMJ con
todas las variables de carga externa medidas y haber hecho el mismo procedimiento
con el RPE, el siguiente y último análisis fue el de comprobar la relación entre esos
dos mismos marcadores, es decir, entre la altura en el salto vertical con
contramovimiento y el esfuerzo percibido.
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En el caso de este estudio, la relación entre ambos parámetros fue inversa,
como se cabía esperar, y tal y como abogan investigaciones como las de Balsalobre-
Fernández (2015) y Balsalobre-Fernández et al. (2014), pero, no obstante, la relación
entre ambas no tuvo significación alguna.
La explicación más lógica a esta débil relación frente a lo que cabía esperarse,
seguramente esté en las ya mencionadas limitaciones del estudio, donde el no poder
llevar a cabo más de dos meses de recogida de datos y con sólo cinco atletas, pueda
no representar fidedignamente a la población y a los fenómenos estudiados en
general. Asimismo, si añadimos las variables extrañas que no se han podido ser
controladas, como las lesiones (que han sido varias y, además, de carácter
importante), enfermedades, los periodos de vacaciones que coincidieron en esos dos
meses y las competiciones de carácter internacional defendiendo a la selección de
España (con todo lo que ello conlleva, vacunas, largos viajes, etc.), principalmente,
ello sólo hace que acentuar la variabilidad que se pueda obtener en las variables
registradas.
Asimismo, también se pueda deber a las condiciones climatológicas. Es decir,
a pesar de que las condiciones externas cuando hacían los diferentes tipos de trabajos
solían ser homogéneas y constantes en el tiempo, el factor meteorológico no puede
ser controlado y está demostrado que puede afectar al rendimiento, tanto físico como
mental. Por ejemplo, en el estudio de Van Cutsem, et al. (2017b) se comprobó que
unas condiciones de 30º C y 30% pueden aumentar la fatiga mental expresada por el
propio atleta.
A razón de ello, al analizar las condiciones meteorológicas de los dos meses de
recogida de datos (marzo y abril), éstos corresponden con el inicio y desarrollo de la
primavera, y, por consiguiente, con el inicio de aquellos días donde el calor empieza a
ser más fuerte. Y todo ello acentuado por ser la zona centro de Madrid. Además, al ser
el inicio de los días calurosos del año, donde se produce una alternancia con días de
también bastante frío, la adaptación de los atletas a dichas condiciones es escasa. Y
es que, la aclimatación al calor es un fenómeno que requiere de la exposición repetida
al calor para mantener las adaptaciones y que su efecto persista varias semanas
(Redondo, 2012).
En definitiva, si a la relativamente escasa frecuencia de recogida de ciertos
parámetros, se le resta las que no han podido registrarse por lesión y vacaciones, y,
luego, haya ciertas recogidas de datos que, quizás, debido a la lesión y/u otros
parones y variables extrañas, éstas se distorsionen debido a las desadaptaciones y/o
alteraciones que generan, el resultado más probable es que las relaciones que
busques, al menos, se vean mermadas. Por ejemplo, en el estudio de Liberal,
Escudero, Cantallops y Ponseti (2014) se demostraron los impactos negativos que
tienen las lesiones sobre el bienestar psicológico posterior a la lesión, como el estado
emocional, la ansiedad cognitiva o la percepción de dominio del entorno. A razón de
ello, no sería de extrañar que, todo ello tuviera una connotación negativa sobre el
esfuerzo percibido que el atleta tiene sobre la carga de entrenamiento, provocando
que su puntuación sea, cuanto menos, diferente a la que en situaciones de plena salud
tendría.
Asimismo, se debe destacar que en los artículos de Balsalobre (2015) o
Balsalobre et al. (2014a), utilizaron, en lugar del RPE CR-10, la session RPE, que,
como ya se ha comentado, aúna en un mismo valor la duración e intensidad para
calcular el estrés interno que ha supuesto para el atleta la sesión en general.
Anteriormente, ya se habían comentado los motivos por los que no se decidió llevar
este procedimiento, pero en vistas de los resultados y de su alta validez en la literatura
científica, quizás sea un método muy a tener en cuenta para futuras investigaciones.
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Respecto al objetivo de la investigación, esto es, llevar a cabo un método de
monitorización y cuantificación de la carga de entrenamiento que sea válido y
completo, englobando información objetiva y subjetiva, así como intrínseca y
extrínseca al atleta, y teniendo en cuenta el contexto que rodea a éstos, al tratarse de
unos propósitos que, debido a la manera en que se ha encaminado este estudio, no se
pueden demostrar de forma cuantitativa ni comparar con otros procedimientos para
observar si es mejor o peor, su veracidad y demostración es mucho más complicado.
No obstante, lo que que se puede llevar a cabo es la utilización de la
literatura científica como base que sustente y corrobore las decisiones que han hecho
que en este estudio se utilice un tipo de sistema de control y seguimiento de los
entrenamientos u otro.
Así pues, dadas las peculiaridades y condicionantes del lugar de prácticas, y
sustentándose en la literatura científica sobre métodos para monitorizar las cargas de
entrenamiento, se op por la proposición ya citada debido a los motivos que se
explicarán a continuación.
Para la cuantificación de la frecuencia, se decidió llevar un seguimiento del
número de sesiones realizadas durante el periodo de intervención y, por consiguiente,
de los días de descanso. Asimismo, y teniendo en cuenta que no todas las sesiones y
sus respectivos contenidos tienen un mismo carácter, también se clasificó y contabilizó
los diferentes tipos de sesiones por unidad de tiempo. De esta manera, se consigue
ser más precisos a la hora de saber las demandas que ha supuesto una sesión y, por
consiguiente, su relación con el tiempo de recuperación que necesita el atleta hasta
volver a trabajar un contenido similar (Legaz-Arrese, 2012). A largo plazo,
contabilizando los diferentes tipos de sesiones y sus contenidos, posibilita, entre otras
cosas, el poder comparar lo trabajado entre diferentes periodos y sujetos, no sólo a
nivel cuantitativo (nº de sesiones) sino también cualitativo, el hacer progresiones (por
ejemplo, si un atleta venía haciendo una sesión de fuerza a la semana, y se quiere
progresar en ese aspecto con él, una opción podría ser el de aumentar la frecuencia),
etc.
En cuanto al volumen, la opción elegida fue la de la contabilización del mero
de kilómetros por unidad de tiempo, ya que, tal y como ya se ha comentado, es el
indicador más recurrente para tal fin en modalidades de carrera de fondo y medio
fondo, y, por ende, para expresar la carga externa de dichos deportistas (Balsalobre-
Fernández, 2015). De igual manera, si se tiene en cuenta el nivel de los deportistas,
que en el presente estudio se trata de atletas jóvenes, pero de bastante categoría, la
alternativa más habitual sigue siendo la de calcular el volumen en distancia
(kilómetros, principalmente) y no en tiempo, cuya última elección sería más apropiada
para atletas de menos nivel (Esteve-Lanao, 2007). Asimismo, como aspecto innovador
de este trabajo (al menos no se han encontrado estudios que lo lleven a cabo), se
diferenció entre el número e intensidad de kilómetros llevados a cabo en los rodajes y
en las partes principales de cada sesión, ya que, aunque existe relación entre ambos
trabajos, muchas veces da la impresión de que conforman dos sesiones en una. De
esta manera, cabe la posibilidad de diferenciar el volumen e intensidad de kilómetros
en cada una de estas dos partes, así como precisar aún más a la hora de analizar y
llevar un seguimiento sobre dichos aspectos. Y es que, de no realizarlo así, y dar un
único valor sobre la sesión en general, dicho análisis no podría llevarse a cabo o, al
menos, sería mucho más complicado.
Ligado a lo anterior, pero incluyendo, ya, el factor intensidad, se procedió a la
clasificación y distribución de los kilómetros recorridos por zonas de entrenamiento. El
método de las zonas de entrenamiento se puede establecer a partir de numerosos
indicadores (potencia, velocidad de carrera, FC, lactato en sangre, etc.). En este caso,
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dadas las circunstancias y medios disponibles, se optó por el uso de un indicador de
carga externa, como es la velocidad de carrera, ya que no hubo posibilidad de
monitorizar todos los días algún parámetro de carga interna como puede ser la FC
(además de que, estas últimas opciones suelen ser mucho más invasivas para el
deportista). Sin embargo, lo que que se aprovechó y utilizó (de hecho, por ese
motivo se escogió la muestra en cuestión), fueron los test de lactato progresivos
realizados recientemente antes de empezar a recoger los datos, para establecer
dichas zonas. De esta forma, lo que se busca es, a pesar de utilizar un indicador de
carga externa, individualizar la distribución de dichos kilómetros en función de las
demandas internas (en este caso, perfil de lactato y concentraciones de referencia) de
cada deportista (Mujika, 2006). Y es que, los métodos de cuantificación que integran
variables fisiológicas individuales ofrecen mayor consistencia en cuanto a la relación
dosis-respuesta de la carga del entrenamiento (Sanders, Abt, Hesselink, Myers y
Akubat, 2017). Asimismo, este procedimiento evita de tener que extraer sangre en
todas las sesiones, con todo lo que ello conlleva. Además, es sabido que dicho
metabolito tiene una muy estrecha relación con la intensidad y con el consumo de
oxígeno (Hale, 2008). A razón de todo ello, y, en definitiva, lo que se realizó fue la
individualización de las zonas de entrenamiento de cada atleta en función de la
velocidad de carrera que obtuvo a determinadas concentraciones de lactato.
En cuanto al número de zonas, finalmente se introdujeron 5, con el fin de
conseguir que haya un mayor ajuste y diferenciación a la hora de controlar y
cuantificar los esfuerzos. Ya que, por ejemplo, en el caso de Lucías’ TRIMP (Lucía,
Hoyos, Carvajal y Chicharro, 1999), éstos sólo confeccionan 3, y ello provoca que
esfuerzos muy dispares, como, por ejemplo, esfuerzos por encima, ligeramente, del
VT2 y los de VAM, tengan una misma contabilización (Cejuela-Anta y Steve-Lanao,
2011). En contraposición, en el caso del método ECOs desarrollado por los anteriores
autores, establecen un método con muchas más zonas de entrenamiento, pero, sin
embargo, su gran problemática reside en la cierta subjetividad que siempre se asume
a la hora de establecer las diferentes zonas y que, por lo tanto, no se ajuste,
verdaderamente, a las demandas internas del deportista. De tal manera que, a mayor
número de zonas de entrenamiento, mayor subjetividad y riesgo se asume,
lógicamente. Por todo ello, se decidió coger este sistema de 5 zonas de
entrenamiento, los cuales cubren toda la curva de intensidad y, además, recogen las
principales umbrales y límites de referencia.
Asimismo, destacar que, para un mayor detalle de los kilómetros recorridos y
su intensidad (velocidad de carrera), y aprovechando que todos ellos contaban con
algún weareble (en concreto relojes) que incluyen GPS, se utilizó dicha tecnología
para tal registro. Pues no se debe olvidar que, una cosa es lo que el entrenador
programa y prescribe y otra lo que el atleta lleva a cabo (Mujika, 2006), y muchas
veces difiere notablemente. Por otro lado, también es verdad que, dicha precisión
puede sufrir variaciones. En este sentido, se ha demostrado (y la experiencia de los
atletas lo corroboran) que la contabilización de los metros recorridos en pista mediante
GPS, en numerosas ocasiones, varía, y cómo dicha contabilización es más fácil y
fiable (contando las vueltas que ha hecho cada atleta, o multiplicando el número de
series por la distancia programada por el entrenador, etc.), en estos casos, se optó por
apuntar los kilómetros y su ritmo manualmente. Es decir, el uso del GPS se usó, sobre
todo, para la monitorización de los rodajes, los cuáles son más difíciles de controlar en
cuanto a volumen e intensidad ya que se solían realizan por bosque y/o ciudad.
Por otra parte, pero siguiendo con la variable intensidad, se decidió usar
también para su monitorización, pero desde el punto de vista de la carga interna, el
esfuerzo percibido, mediante la Escala de Esfuerzo Percibido (RPE), y, en concreto, la
Escala RPE CR-10 (Borg, 1982; Borg, 1990), cuya numeración para expresar la
intensidad va de 0 (reposo) a 10 (máximo) (ver Tabla 1). Y es que a esta escala de
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valores suelen estar más familiarizados los deportistas que la que va de 6 a 20 (RPE
6-20) (que se trata de la otra más conocida al respecto).
Dicho lo cual, la elección y uso de este método subjetivo se fundamenta en
varias razones. La primera, es su amplia demostración científica de fiabilidad y validez
(Borresen y Lambert, 2008; Borresen y Lambert, 2009; Lambert y Borresen, 2010). Y
es que, las medidas subjetivas pueden llegar a reflejar cargas de entrenamiento
agudas y crónicas con mayor sensibilidad y consistencia que determinadas medidas
objetivas (Saw, Main y Gastin, 2016). La segunda, es su facilidad de poner en práctica,
debido a su sencillez, rapidez, cero costes y su prácticamente nula interferencia en el
entrenamiento de los atletas. La tercera, su capacidad para mostrar un valor
individualizado sobre la intensidad del entrenamiento y poder monitorizar esfuerzos
físicos que mediante la velocidad de carrera no es posible, como con el trabajo de
fuerza (Cejuela-Anta y Esteve-Lanao, 2011). Y la cuarta, y no menos importante, se
debe a que, desde el punto de vista de los realizadores de este trabajo, y tal y como se
puede apreciar en la literatura científica, son cada vez más los datos (principalmente,
objetivos) con los que los deportistas, entrenadores, preparadores físicos, etc. pueden
monitorizar los esfuerzos físicos, lo cual, por una parte, está bien, pues es más
información con la que poder ajustar todo este proceso, pero, sin embargo, todo este
boom de datos está generando una casi total dependencia hacia éstos, lo que hace
que, además de, muchas veces, no saber utilizar y encajar todos ellos, está
provocando que los deportistas estén olvidando algo tan sencillo y a la vez tan útil
como es controlar sus esfuerzos según sus propias sensaciones. Es decir, dicha
capacidad de autorregulación se está perdiendo debido a una mayor dependencia
tecnológica, la cual, en la gran mayoría de casos, no tiene en cuenta una serie de
aspectos internos del deportista que, quizás, se puedan considerar como secundarios
en el proceso del entrenamiento, pero que hoy en día sabemos que tiene una gran
importancia a la hora de lograr el máximo rendimiento. Se está haciendo alusión a
aspectos como la falta de sueño y/o nutrición, factores psicológicos, emocionales, o
cualquier condicionante de la vida personal del deportista que pueden hacer que la
capacidad de éste decaiga y sea conveniente, por consiguiente, adaptar el
entrenamiento según sus percepciones a fin de entrenar mejor y/o evitar problemas
mayores, tales como sobrecargas no funcionales, lesiones y/o sobreentrenamientos.
Asimismo, no se debe olvidar que, las carreras de fondo y medio fondo se
encajan dentro de las modalidades de resistencia, lo que conlleva realizar, tanto en los
entrenamientos como en la competición, esfuerzos prolongados en el tiempo. Esto
supone que, en numerosas ocasiones, la intensidad, y, sobre todo, la duración de los
esfuerzos aumente la fatiga mental de los deportistas, lo cual suele acarrear una
disminución del rendimiento ligado a una mayor percepción del esfuerzo (Van Cutsem
et al., 2017a). Ello nos refleja la importancia de tener en cuenta la carga mental en los
deportistas en general, y en los de resistencia en especial, ya que, siguiendo a estos
mismos autores, es en los trabajos que se dilatan en el tiempo donde la fatiga mental
más influye, mientras que, en los esfuerzos anaeróbicos, de fuerza máxima y/o
potencia, dicho fenómeno no afecta.
Por todo ello, se preguntó al deportista en cada entrenamiento sobre lo intenso
que le había parecido éste, siendo 1 “Muy, muy cómodo” y 10 “Máximo” y 0 en caso de
reposo total. Asimismo, se pidió al atleta que diferenciara dos valores dentro del
mismo entrenamiento, uno haciendo alusión, únicamente, al rodaje y otro a la sesión
en general. Todo ello en pos de poder comprobar la carga interna que supone al
deportista la realización de los rodajes (en caso de que lo hiciera, pues hay alguna
excepción en la que no, por ejemplo al tener ciertas lesiones), así como poder
comparar el estrés interno que supone la intensidad (velocidad) a la que se hacen los
kilómetros recorridos (carga externa), ya que los rodajes suelen ser de mayor volumen
pero intensidad baja (Zona 1, en su gran mayoría) y los kilómetros recorridos en la
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parte principal de la sesión (en caso de que toque ese tipo de trabajo) suelen ser de
menor volumen pero, sin embargo, de mucha más intensidad (en una zona u otra en
función de lo que quiera trabajar el entrenador).
Por último, se midió semanalmente la altura en el salto vertical, en concreto, en
el CMJ, con el objetivo de comprobar la fatiga neuromuscular acumulada que puede
generarse en función del volumen total de kilómetros recorridos, la intensidad de éstos
según su distribución por zonas de entrenamiento, la frecuencia de trabajo de los
diferentes esfuerzos y en relación con los valores medios de RPE. Y es que, en el
fenómeno de la fatiga, sea cual sea su causa, en última instancia lo que provoca es
una disminución para generar fuerza (Allen at al., 2008). Consecuentemente, dicho
procedimiento se ha validado como adecuado para tales fines, tal y como nos
demuestran investigaciones como las de Balsalobre-Fernández et al. (2014) o
Petersen, Hansen, Aagaard y Madsen (2007) y, además, a diferencia de otros
métodos, es barato, sencillo, no interfiere en los entrenamientos y es poco invasivo en
el atleta (Buchheit y Laursen, 2013; Jiménez-Reyes et al., 2011). Además, para tal fin
lo único que se necesitó fue la aplicación de móvil MyJump, por lo que su coste y
puesta en escena fue, prácticamente, nulo, y como ya se ha comentado, cuenta con
validación científica (Balsalobre-Fernández et al., 2015).
Finalmente, en relación a las aplicaciones de móvil, destacar otra tipología que,
a pesar de no ser propia del mundo del deporte, pueden ser de gran ayuda a la hora
de llevar a cabo el proceso del seguimiento del entrenamiento y sus cargas. Se está
haciendo alusión a las aplicaciones de mensajería instantánea y/o redes sociales, las
cuales te permiten, como el propio nombre indica, poder relacionarte con otras
personas de manera gratuita, rápida y clara. En este caso, se optó por la utilización de
Whatsapp, ya que lo que se buscaba era, únicamente, saber, en los días en los que no
coincidían ambas partes interesadas (atletas e investigador), cualquiera de las
variables citadas (excepto, lógicamente, el CMJ, donde siempre debían coincidir
ambas partes).
En definitiva, con todo este sistema de monitorización y cuantificación de la
carga de entrenamiento, lo que se ha buscado en un método que, teniendo en cuenta,
como ya se ha explicado anteriormente, la modalidad deportiva, el tipo de deportistas y
los medios al alcance, integre tanto parámetros de carga externa como interna, pues
su combinación puede ser la clave que ayude a optimizar el desarrollo del atleta
(Mujika, 2017). De esta manera, mediante su correlación se puede llegar a revelar
estados de fatiga en el deportista, tal y como nos indican autores de la talla de Halson
(2014) y, por consiguiente, se trata de la mejor opción de monitoreo, pues ello puede
contribuir a optimizar el desarrollo del deportista, a detectar a tiempo estados de
sobrecarga no funcional o sobreentrenamiento y a reducir las lesiones (Roos, Taube,
Brandt, Heyer, y Wyss, 2013).
Limitaciones y futuras líneas de investigación
En primer lugar, el aspecto cuantitativo de la muestra, pues a pesar de ser de
un alto nivel cualitativo (todos ellos han representado a España en campeonatos
internacionales), sólo se ha podido contar con cinco unidades muestrales.
Consecuentemente, sería conveniente, para futuras investigaciones, contar con un
mayor número de participantes. De igual manera, el incluir otras variables en la
muestra, como el sexo o la edad, para ver si existen diferencias entre dichos grupos,
podría tener su cabida. Por último, dado que existe poca literatura científica al respecto
(principalmente, respecto a la medición de la fatiga neuromuscular mediante la altura
del CMJ), podría ser interesante aplicar dicho método en otras modalidades, tanto
dentro del atletismo, como en otros deportes (lógicamente, siempre y cuando, la fatiga
neuromuscular del tren inferior exista en éstos).
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A razón de ello, en vistas de futuro, sería favorable ampliar dicho periodo
temporal y poder hacer comparaciones de cualquiera de dichas variables estudiadas a
lo largo de una etapa competitiva o, incluso, entre diferentes temporadas. Por ejemplo,
un tema que cada vez está más en auge es el de afinamiento o tapering antes de una
competición. Así pues, se podría comprobar las modificaciones en cuanto a la carga
de entrenamiento (tanto interna como externa) entre periodos competitivos de mayor o
menor importancia, así como el grado de fatiga (y descanso) del atleta.
Asimismo, intentando subsanar estas dos limitaciones (cantidad de unidades
muestrales y tiempo de recogida de datos), también se conseguirá que las variables
extrañas que puedan ir surgiendo a lo largo de la investigación (lesiones,
enfermedades, periodos de vacaciones, condiciones climatológicas, viajes, etc.)
tengan un menor peso y, por consiguiente, alteren en menor medida los resultados.
5. CONCLUSIONES
La monitorización de las cargas de entrenamiento se trata de un proceso
trascendental. Ahora bien, tan negativo resulta no cuantificar, como cuantificar
mal. De entre la carga planificada, prescrita y realizada (Mujika, 2006), se debe
quedar, al menos, con la última. Asimismo, parece ser que el mejor sistema de
monitorización es aquel que combina parámetros tanto de carga externa como
interna, así como objetivos y subjetivos. De esta manera, correlacionando la
carga externa e interna se puede deducir el grado de fatiga (o descanso) del
atleta (Halson, 2014).
Existen multitud de indicadores, sistemas y métodos de monitorización y
cuantificación de la carga. Ninguno ha sido considerado, hasta la fecha, como el
ideal, pues todos ellos cuentan con sus ventajas e inconvenientes. Por todo ello,
en función de la modalidad deportiva, del tipo de deportista y de los medios al
alcance, el entrenador y/o preparador físico deberá sopesar cuáles les es s
eficientes.
Para la cuantificación de la carga externa en atletas de fondo y medio fondo de
alto nivel, la utilización del número de kilómetros por unidad de tiempo, las zonas
de entrenamiento por velocidad de carrera a partir de los umbrales y perfil
individual de lactato y la frecuencia de sesiones así como de los diferentes tipos
de contenidos de trabajo, permite llevar un seguimiento de las principales
variables que influyen en la carga de entrenamiento (volumen, intensidad,
frecuencia y naturaleza de los contenidos), pudiendo hacer comparaciones intra
e intersujetos.
En cuanto al control y seguimiento de la carga interna, la Escala de Esfuerzo
Percibido (RPE CR-10) demuestra ser un método válido, fiable, fácil, rápido,
barato y poco invasivo en el atleta. En este estudio corroboró una relación
significativa con el número de kilómetros (volumen) total y a diferentes
intensidades (zonas de entrenamiento). Respecto a la intensidad en sí misma, se
obtuvo una relación positiva, aunque no significativa (debido, seguramente a las
limitaciones del estudio), cada vez más fuerte a medida que se aumentaba la
intensidad. Asimismo, el RPE de la sesión (session RPE) puede que sea
también una alternativa muy a tener en cuenta para calcular el estrés interno de
una sesión en general (volumen por intensidad).
Con todo, para la comparación de la carga interna que supone los diferentes
tipos de contenidos de trabajo en atletas de fondo y medio fondo, se debe tener
en cuenta que, depende, en gran medida, no sólo de la naturaleza de dichos
esfuerzos, sino también del volumen e intensidad con que se lleven a cabo. Ello
provoca que haya una gran variabilidad en cuanto a carga interna en función de
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dichas variables. Consecuentemente, salvo que se mantengan constantes (que
no es lo habitual, debido a los principios del entrenamiento, tales como el
principio de variabilidad, del incremento progresivo de la carga, etc.), quizás, lo
mejor sea comparar dicho estrés interno, únicamente, entre mismos contenidos.
En cuanto al proceso de la fatiga, la pérdida de altura en el CMJ puede ser un
método válido y fiable para su control desde el punto de vista neuromuscular.
Asimismo, su poco coste, su rapidez y su escaso grado de invasión en el atleta y
en su proceso de entrenamiento, lo hacen un mecanismo ideal para poder
realizarlo de manera frecuente. En este caso, demostró ser un método acorde
para la cuantificación de la fatiga subaguda (semanal), teniendo una relación
significativa con el volumen (número de kilómetros), la intensidad (zonas de
entrenamiento por velocidad de carrera a partir de los umbrales y perfil individual
de lactato) e, incluso, la frecuencia de algunos tipos de contenidos, como las
series.
6. REFERENCIAS
Allen, D. G., Lamb, G. D., y Westerblad, H. (2008). Skeletal muscle fatigue: cellular
mechanisms. Physiological Reviews, 88(1), 287-332.
Balsalobre-Fernández, C. (2015). Monitorización y estudio de las relaciones entre la
carga de entrenamiento, la producción de fuerza, la fatiga y el rendimiento en
corredores de alto nivel (Tesis doctoral). Universidad Autónoma de Madrid.
Balsalobre-Fernández, C., Glaister, M., y Lockey, R. A. (2015). The validity and
reliability of an iPhone app for measuring vertical jump performance. Journal of
Sports Sciences, 33(15), 1574-1579.
Balsalobre-Fernández, C., Tejero-González, C. M., y del Campo-Vecino, J. (2014).
Relationships between training load, salivary cortisol responses and
performance during season training in middle and long distance runners. PLoS
One, 9(8), 1-6.
Banister, E. W., y Calvert, T. W. (1980). Planning for future performance: implications
for long term training. Canadian Journal of Applied Sport Sciences. Journal
Canadien des Sciences Appliques au Sport, 5(3), 170.
Billat, V. (2002). Fisiología y metodología del entrenamiento. De la teoría a la
práctica (Vol. 24). Paidotribo.
Borg, G. A. (1982). Psychophysical bases of perceived exertion. Med Sci Sports Exerc,
14(5), 377-381.
Borg, G. (1990). Psychophysical scaling with applications in physical work and the
perception of exertion. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health,
16(1), 55-58.
Borresen, J., y Lambert, M. I. (2008). Quantifying training load: a comparison of
subjective and objective methods. International Journal of Sports Physiology
and Performance, 3(1), 16-30.
Borresen, J., y Lambert, M. I. (2009). The quantification of training load, the training
response and the effect on performance. Sports Medicine, 39(9), 779-795.
115
Monitorización de las cargas en corredores
Pascual, Leyton, Oriol y
Batista.
Número 10, 2018
e-Motion. Revista de Educación, Motricidad e Investigación
XX
Bourdon, P. C., Cardinale, M., Murray, A., Gastin, P., Kellmann, M., Varley, M. C., ... y
Cable, N. T. (2017). Monitoring Athlete Training Loads: Consensus
Statement. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(2),
161-170.
Buchheit, M., y Laursen, P. B. (2013). High-intensity interval training, solutions to the
programming puzzle. Part II: anaerobic energy, neuromuscular load and
practical applications. Sports Medicine, 43(5), 313-338.
Casajús, J. A., Piedrafita, E., y Aragonés, M. T. (2009). Criterios de maximalidad en
pruebas de esfuerzo. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la
Actividad Física y del Deporte, 9(35), 217-231.
Cejuela-Anta, R., y Esteve-Lanao, J. (2011). Training load quantification in triathlon.
Journal of Human Sport & Exercise, 6(2), 218232.
Coggan, A. R. (2003). Training and racing using a power meter: an introduction. Site
Inspired performance multisports (en línea).
http://www.inspiredperformancecoaching.com/ref_lib/Coggan_Power_Meter.pdf
. Página consultada el 16 de marzo del 2017.
Esteve Lanao, J. (2007). Periodización y control del entrenamiento en corredores de
fondo (Tesis doctoral). Universidad Europea de Madrid.
FernándezdelOlmo, M., Rodriguez, F. A., Marquez, G., Iglesias, X., Marina, M.,
Benitez, A., ... y Acero, R. M. (2013). Isometric knee extensor fatigue following
a Wingate test: peripheral and central mechanisms. Scandinavian Journal of
Medicine & Science in Sports, 23(1), 57-65.
Fitts, R. H. (1994). Cellular mechanisms of muscle fatigue. Physiological
Reviews, 74(1), 49-94.
Foster, C. (1998). Monitoring training in athletes with reference to overtraining
syndrome. Medicine and Science in Sports and Exercise, 30, 1164-1168.
Hale, T. (2008). History of developments in sport and exercise physiology: AV Hill,
maximal oxygen uptake, and oxygen debt. Journal of Sports Sciences, 26(4),
365-400.
Halson, S. L. (2014). Monitoring Training Load to Understand Fatigue in Athletes.
Sports Med, 44(Suppl 2): 139-147.
Imaz, I. A. (2013). Comparación de diferentes métodos para el cálculo del umbral
anaeróbico individual y su equivalencia con el máximo estado estable (Tesis
Doctoral). Universidad del País Vasco.
Jiménez-Reyes, P., Cuadrado-Peñafiel, V., y González-Badillo, J. J. (2011). Aplicación
del CMJ para el control del entrenamiento en las sesiones de
velocidad. Cultura, ciencia y deporte: Revista de Ciencias de la Actividad Física
y del Deporte de la Universidad Católica de San Antonio, 6(17), 105-112.
Lambert, M. I., y Borresen, J. (2010). Measuring training load in sports. International
Journal of Sports Physiology and Performance, 5(3), 406-411.
Legaz-Arrese, A. (2012). Manual de entrenamiento deportivo. Barcelona: Paidotribo.
116
Monitorización de las cargas en corredores
Pascual, Leyton, Oriol y
Batista.
Número 10, 2018
e-Motion. Revista de Educación, Motricidad e Investigación
XX
Liberal, R., Escudero, J. T., Cantallops, J. y Ponseti, J. (2014). Impacto psicológico de
las lesiones deportivas en relación al bienestar psicológico y la ansiedad
asociada a deportes de competición. Revista de Psicología del Deporte, 23(2),
451-456.
Lucía, A., Hoyos, J., Carvajal, A., y Chicharro, J. L. (1999). Heart rate response to
professional road cycling: the Tour de France. International Journal of Sports
Medicine, 20(03), 167-172.
Manzi, V., Bovenzi, A., Castagna, C., Salimei, P. S., Volterrani, M., y Iellamo, F.
(2015). Training-load distribution in endurance runners: Objective versus
subjective assessment. International Journal of Sports Physiology and
Performance, 10(8), 1023-1028.
Mujika, I. (2006). Métodos de cuantificación de las cargas de entrenamiento y
competición. Kronos: Revista Universitaria de la Actividad Física y el Deporte,
5(10), 1-10.
Mujika, I. (2010). Intense training: the key to optimal performance before and during the
taper. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 20(s2), 24-31.
Mujika, I. (2013). The alphabet of sport science research starts with Q. International
Journal of Sports Physiology and Performance, 8, 465-466.
Mujika, I. (2017). Quantification of Training and Competition Loads in Endurance
Sports: Methods and Applications. International Journal of Sports Physiology
and Performance, 12(2), 9-17.
Mujika, I., Goya, A., Ruiz, E., Grijalba, A., Santisteban, J., y Padilla, S. (2002).
Physiological and performance responses to a 6-day taper in middle-distance
runners: influence of training frequency. International Journal of Sports
Medicine, 23(05), 367-373.
O’Connor, P. J. (2007). Monitoring and titrating symptoms. Sports Medicine, 37(4-5),
408-411.
Pageaux, B. (2016). Perception of effort in exercise science: definition, measurement
and perspectives. European Journal of Sport Science, 16(8), 885-894.
Pallarés, J. G. y Morán-Navarro, R. (2012). Propuesta metodológica para el
entrenamiento de la resistencia cardiorrespiratoria. Journal of Sport and Health
Research, 4(2), 119-136.
Petersen, K., Hansen, C. B., Aagaard, P., y Madsen, K. (2007). Muscle mechanical
characteristics in fatigue and recovery from a marathon race in highly trained
runners. European Journal of Applied Physiology, 101(3), 385-396.
Petibois, C., Cazorla, G., Poortmans, J. R., y Déléris, G. (2002). Biochemical aspects
of overtraining in endurance sports. Sports Medicine, 32(13), 867-878.
Redondo, R. B. (2012). Aclimatación al ejercicio físico en situaciones de estrés
térmico. Archivos de Medicina del Deporte: Revista de la Federación Española
de Medicina del Deporte y de la Confederación Iberoamericana de Medicina del
Deporte, 29(148), 621-631.
117
Monitorización de las cargas en corredores
Pascual, Leyton, Oriol y
Batista.
Número 10, 2018
e-Motion. Revista de Educación, Motricidad e Investigación
XX
Roos, L., Taube, W., Brandt, M., Heyer, L., y Wyss, T. (2013). Monitoring of daily
training load and training load responses in endurance sports: what do coaches
want. Schweizerische Zeitschrift für Sportmedizin & Sporttraumatologie, 61(4),
30-36.
Sanders, D., Abt, G., Hesselink, M.K., Myers, T., y Akubat, I. (2017). Methods of
Monitoring Training Load and Their Relationships to Changes in Fitness and
Performance in Competitive Road Cyclists. International Journal of Sports
Physiology and Performance, 17, 1-23.
Saw, A. E., Main, L. C., y Gastin, P. B. (2016). Monitoring the athlete training response:
subjective self-reported measures trump commonly used objective measures: a
systematic review. British Journal of Sports Medicine, 50, 281-291.
Tuimil, J. L., Iglesias, E., Dopico, X., y Morenillas, L. (2005). Efectos del entrenamiento
continuo e interválico de carga externa similar sobre la frecuencia
cardiaca. European Journal of Human Movement, 13, 107-118.
Van Cutsem, J., Marcora, S., De Pauw, K., Bailey, S., Meeusen, R., y Roelands, B.
(2017a). The Effects of Mental Fatigue on Physical Performance: A Systematic
Review. Sports Medicine, 1-20. Recuperado de
https://www.researchgate.net/publication/312036806_The_Effects_of_Mental_F
atigue_on_Physical_Performance_A_Systematic_Review
Van Cutsem, J., De Pauw, K., Buyse, L., Marcora, S. M., Meeusen, R., y Roelands, B.
(2017b). Effects of Mental Fatigue on Endurance Performance in the
Heat. Medicine and Science in Sports and Exercise. Recuperado de
https://www.researchgate.net/publication/314654941_Effects_of_Mental_Fatigu
e_on_Endurance_Performance_in_the_Heat
Wallace, L. K., Slattery, K. M., y Coutts, A. J. (2009). The ecological validity and
application of the session-RPE method for quantifying training loads in
swimming. The Journal of Strength & Conditioning Research, 23(1), 33-38.
Wallace, L. K., Slattery, K. M., Impellizzeri, F. M., y Coutts, A. J. (2014). Establishing
the criterion validity and reliability of common methods for quantifying training
load. The Journal of Strength & Conditioning Research, 28(8), 2330-2337.
118