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27 enero, 2021

Análisis del rendimiento físico en baloncesto, ¿es suficiente el enfoque tradicional basado en los promedios para analizar las demandas físicas?

Deportes Colectivos

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Para periodizar y prescribir el entrenamiento a lo largo de la temporada es necesario conocer las demandas físicas que se producen durante la competición de la forma más precisa posible, ya que de esta manera se podrán establecer tareas que preparen a los jugadores para soportar las situaciones reales del juego. Por ello, ajustar adecuadamente el entrenamiento a lo que cada disciplina deportiva demanda es un requisito importante para optimizar el rendimiento y a su vez disminuir el riesgo de sufrir lesiones.

La tecnología en este sentido ofrece la posibilidad de cuantificar en tiempo real una gran cantidad de variables relacionadas con los requerimientos físicos durante los partidos. El avance tecnológico de los dispositivos de posicionamiento en las últimas dos décadas ha hecho que su uso se haya incrementado en la mayoría de clubes profesionales, en particular el sistema de posicionamiento global, conocido habitualmente como GPS, que permite analizar una gran cantidad de parámetros que se relacionan con la carga externa de los deportistas que juegan al aire libre. Por otro lado, el sistema de posicionamiento local o LPS, tecnología no tan conocida y menos estudiada que el GPS, permite analizar el posicionamiento y las variables de rendimiento de los jugadores con mayor validez y fiabilidad en deportes de pista cubierta como el baloncesto, el balonmano o el fútbol sala.1 Así, estos sistemas dotan a entrenadores y preparadores físicos de una gran cantidad de datos con los que poder realizar análisis que les ayuden a cuantificar las demandas requeridas durante partidos y entrenamientos. No obstante, la tecnología es solo un instrumento que no reporta de forma automática los parámetros necesarios con los que cuantificar y programar las sesiones de entrenamiento. La tecnología debe ir acompañada del conocimiento de qué es lo que se va a medir, cómo se va a medir y por qué se quiere medir. El método de análisis de datos es lo que diferencia que la tecnología sea útil y aporte información válida al cuerpo técnico o simplemente ofrezca una gran cantidad de variables que difícilmente vaya a tener una incidencia positiva en el rendimiento sin un análisis y una interpretación adecuada.

Por ejemplo, en el baloncesto, donde los jugadores realizan acciones de una gran exigencia neuromuscular y metabólica dentro de un sistema dinámico y complejo de juego, los métodos tradicionales que evalúan las demandas físicas pueden llegar a subestimar las fases de los partidos en las que los jugadores presentan las mayores exigencias. Este enfoque basado en el cálculo del promedio de una serie de datos podría hacer que la preparación de los jugadores no tuviera en cuenta las fases de los partidos más exigentes, afectando por lo tanto al rendimiento y al riesgo de lesión de los jugadores.

Con el objetivo de estudiar el impacto real de las fases más demandantes del juego denominadas escenarios de máxima exigencia, Jairo Vázquez-Guerrero y Franc Garcia, miembros del área de rendimiento del FC Barcelona, acaban de publicar los resultados de una investigación pionera en la que analizan las demandas físicas máximas de 21 jugadores de baloncesto profesional durante un partido amistoso utilizando un método basado en el cálculo de promedios móviles2 (rolling averages). Para ello utilizaron un sistema de posicionamiento local basado en tecnología de banda ultra ancha (Realtrack Systems, WIMU PRO) y el cálculo de promedios móviles sobre cada parámetro de interés relacionado con el trabajo físico –carrera a alta velocidad, distancia recorrida con aceleraciones y desaceleraciones a alta intensidad, número de acciones de carrera a alta velocidad y número de aceleraciones de alta intensidad– usando periodos de 60 segundos. Así, estos valores máximos registrados se compararon con los promedios tradicionales.

Los resultados mostraron diferencias entre un 103,4% y un 848,4% entre el método tradicional de promedios y los escenarios de máxima exigencia en todas las demandas físicas examinadas. Por ejemplo, según el método de promedios móviles, los jugadores recorrieron una distancia total de 141,3 m/min y una distancia a alta velocidad de 25,4 m/min, mientras que con el método tradicional recorrieron 66,3 m/min y 3,2 m/min respectivamente. Estos datos representan un aumento del 113,1% para la distancia total por minuto y del 686,4% para la distancia de carrera a alta velocidad por minuto. Si nos fijamos en las acciones de aceleración y desaceleración a alta intensidad, los jugadores realizaron 8,8 acciones de aceleración y 8,2 acciones de desaceleración en los escenarios de máxima exigencia en comparación con las acciones registradas en el método tradicional, 2,5 y 2,1 respectivamente. Esto supone un incremento del 252% para el número de aceleraciones de alta intensidad y del 290,5% para el número de desaceleraciones de alta intensidad registradas por el método de promedio móviles. Es decir, los resultados indican que el método tradicional de promedios subestima extremadamente las demandas físicas máximas durante el juego de baloncesto.

Por lo tanto, según los autores del estudio, “el enfoque tradicional debería complementarse con el análisis de los escenarios de máxima exigencia para tener una mejor comprensión de las demandas físicas que tienen lugar durante los partidos de baloncesto. Estos resultados pueden ayudar tanto a entrenadores como a preparadores físicos a mejorar los procesos de programación y prescripción del entrenamiento basados ​​en la cuantificación de la carga, ya que permitirá diseñar intervenciones más efectivas de entrenamiento y recuperación”. De esta manera se demuestra que la tecnología por sí misma no soluciona problemas, siendo necesario un equipo humano detrás que sepa interpretar las necesidades y valorar posibles soluciones.

 

Adrián Castillo

 

Referencias:

  1. Serpiello, F. R. et al. Validity of an ultra-wideband local positioning system to measure locomotion in indoor sports. J. Sports Sci. 36, 1727–1733 (2018).
  2. Vázquez-Guerrero, J. & Garcia, F. Is it enough to use the traditional approach based on average values for basketball physical performance analysis? Eur. J. Sport Sci. 1–8 (2020) doi:10.1080/17461391.2020.1838618.

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