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enero 22, 2021

La repetición de escenarios de muy alta exigencia en los deportes de equipo.

Deportes Colectivos

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¿Qué sucede si el escenario de máxima exigencia no se diera una sola vez?

Esta historia comienza en una oficina sin ventanas en el Palau Blaugrana. Como todas las historias, comienza con un elemento de azar. Mientras hablábamos sobre rotaciones en los deportes con sustituciones ilimitadas, fatiga y otros temas que tienden a surgir en estas reuniones espontáneas, surgió en la pizarra la siguiente duda: ¿qué sucede si un escenario de máxima exigencia no ocurre solamente una vez, sino varias veces? Inmediatamente después de hacernos la pregunta, comenzamos a darle vueltas. Para comenzar, no estaba bien formulada la pregunta (si un escenario es de máxima exigencia, solo puede haber una: la máxima, que, por lo tanto, no se puede repetir), pero dio pie a que lo pensaramos más y más en nuestro día a día. Antes de continuar, hay que entender qué es y como se encuentra un escenario de máxima exigencia.

Escenarios de máxima exigencia

El escenario de máxima exigencia es, en pocas palabras, aquel momento en un partido (o sesión de entrenamiento) que durante un período de tiempo el jugador llega a acumular la cantidad de metros/repeticiones/carga más extrema en una variable registrada por el EPTS (también conocida como GPS). Esta es una visión extremadamente reduccionista, ya que necesitamos considerar otras variables (tácticas, mentales o emocionales) que influencian la determinación del escenario más exigente de todos; pero, para el propósito de nuestra explicación, es mejor quedarse con la definición simple.

Un ejemplo podría ser el siguiente: una familia realiza un viaje de 8 horas para ir de vacaciones y quieren saber qué hora viajaron la mayor distancia. Hay dos formas de resolver esta pregunta:

  • Una opción sería dividir estas 8 horas en ocho períodos de una hora y examinar el GPS o el cuentakilómetros para saber qué distancia cubrieron en cada hora. Denominamos esta opción período de longitud fija. Este sistema nos dice que hora el automóvil viajó la mayor distancia, pero hay un problema. Los 60 minutos en que el automóvil viajó la mayor distancia podrían haber ocurrido en un período que ha sido dividido en dos períodos temporales contiguos.
  • La segunda opción resuelve el problema de la anterior. Una vez que la familia ha viajado por una hora, se cuenta la distancia cubierta. Cuando han viajado durante una hora y un minuto, se cuenta la distancia cubierta en los 60 minutos anteriores; cuando han viajado durante una hora y dos minutos, se cuenta la distancia cubierta en los 60 minutos anteriores; y así sucesivamente hasta que llega a destino. Este sistema proporciona el minuto exacto en la cual acaban de recorrer el mayor número de kilómetros en una hora, es decir, el escenario de máxima exigencia para el vehiculo en el cual viajan. Denominamos a esta opción períodos móviles o el método de media móvil.
Ejemplo con períodos de longitud fija (de 8:00 a 9:00, de 9:00 a 10:00…) y períodos móviles (de 8:00 a 9:00, de 8:01 a 9:01, de 8:02 a 9:02…).

Por lo tanto, sabíamos cuáles eran los escenarios de máxima exigencia, pero ahora queríamos saber cada cuánto se repiten. Surgió la idea de que podría relacionarse directamente con la repetición de escenarios: los “encoders” lineales que se utilizan en el gimnasio para el entrenamiento de fuerza basado en la velocidad.

Encoders lineales y entrenamiento de fuerza basado en la velocidad

Los “encoders” lineales son sensores que se utilizan para medir con precisión la velocidad a la cual se mueve una pesa, máquina o barra de gimnasio. Estos sensores nos permiten agregar una variable al entrenamiento de fuerza: velocidad de ejecución. 

Un ejemplo de cómo funcionan podría ser el siguiente: el entrenador de un corredor de vallas quiere programar una serie de sentadillas en las cuales su atleta siempre trabaje a muy alta velocidad de ejecución los gestos, y cuando esa velocidad disminuya a causa de la fatiga, el atleta se detenga porque ya no está entrenando en el umbral que el entrenador ha programado para ese día. Para hacerlo, conecta el encoder a la barra de la pesa que utiliza el atleta y una pantalla muestra cada repetición en tiempo real y la velocidad a la cual se realiza. En la tercera repetición, el atleta actúa a máxima velocidad, pero gradualmente se vuelve cada vez más lento. El entrenador ha decidido que cuando su atleta caiga por debajo del 90 % de la repetición más rápida, le dirá que se detenga. Esto sucede en la octava repetición y el programa que muestra la velocidad del atleta en tiempo real advierte que la velocidad ha disminuido por debajo del 90 % de su mejor repetición de esa serie, con lo cual el entrenador hace una seña para que su atleta se detenga. Este es un ejemplo de cómo se puede utilizar un encoder lineal y la velocidad para entrenar fuerza.

 

Velocidad de cada repetición de un “split squat”, en cuyo caso no hay un umbral calculado. Pero nos permite observar la velocidad de cada repetición.

 

¿La idea empleada por algunos preparadores físicos cuando usan encoders también podría ser útil para analizar datos del EPTS en un partido para ver cuántas situaciones se repiten? En definitiva, había muchos paralelismos:

 

REPETICIONES DE UN SQUAT POR ENCIMA DEL 90 % DE LA VELOCIDAD MÁXIMA PARA ESA SERIE

=

REPETICIONES DE UN ESCENARIO DE UN MINUTO POR ENCIMA DEL 90 % DEL ESCENARIO DE MÁXIMA EXIGENCIA EN ESE PARTIDO

 

Por lo tanto, si pudiésemos imitar un encoder para poder ver todos estos escenarios dentro del rango de intensidad elegido, entonces podríamos cuantificar el concepto de repetición de escenarios.

 

Un encoder para escenarios en un entrenamiento

La prueba más simple era buscar cualquier sesión de entrenamiento, anotar los metros cubiertos por encima de los 18 km/h, encontrar el período de un minuto con la mayor cantidad de metros cubiertos y luego buscar todos esos períodos por encima de un porcentaje establecido (en nuestro ejemplo, 80 %).

 

Encoder de un solo partido: en rojo, cada barra es la distancia acumulada cada vez que el sensor EPTS del jugador almacena una medición (el eje derecho muestra las unidades en metros); en azul, la media móvil de los últimos 60 segundos (el eje izquierdo muestra las unidades en metros recorridos cada minuto), y en amarillo todas las situaciones por encima del 80 % de la situación de máxima exigencia (en este caso la quinta situación).

Un encoder para escenarios de múltiples partidos

Imagina que sabemos los metros que recorre un jugador de fútbol sala en el minuto más exigente de un partido durante una temporada completa. Podríamos analizar todos los partidos que tenemos para ver los escenarios que ocurren por encima del 90/80/70 % de ese valor máximo que hemos registrado para el jugador. La idea es la misma que un encoder lineal y un umbral de velocidad, aplicada a un escenario máximo y a nuestro umbral elegido. Esto es lo que exponen las Notas Científicas (Illa, Fernández, Tarragó, et al., 2020) de la revista Apunts.

Para resumir: 

  1. Se buscó el valor del escenario de máxima exigencia para diferentes variables de un jugador en diferentes partidos oficiales. Para hacerlo, se eligieron los tres escenarios más exigentes de los 12 partidos analizados y se calculó una media (para suavizar este 100 % y hacerlo más real, en caso de que un escenario implicase algo completamente fuera del contexto de un partido).
  2. Se analizaron todos los juegos nuevamente, se buscaron los períodos de un minuto que estuviesen por encima del 80 % y 90 % del máximo que calculamos para el jugador.
  3. Se contó el número promedio de situaciones por juego.
Análisis de 12 juegos, en negro el promedio móvil y en azul y rojo las situaciones de alta y muy alta exigencia respectivamente. Los umbrales se basan en los tres escenarios más exigentes registradas.

En la oficina del Palau Blaugrana, parecía claro que el encoder de escenarios podía funcionar. Nos dimos cuenta de que teníamos que encontrar nombres para estos escenarios: no eran escenarios de máxima exigencia; eran escenarios de alta o muy alta exigencia. La idea llamó la atención de Xavi Reche, Joan Ramon Tarragó y Gerard Carmona. Lo que teníamos era una nueva manera de analizar situaciones en los deportes de equipo. Ya no solo analizábamos una situación por juego, sesión de entrenamiento o posición de juego; podíamos analizar la repetición, intensidad, tiempo entre ellas, superposición entre variables, etc.…

Un encoder para una temporada completa

El paso final era ver la repetición de estos escenarios en entrenamientos y partidos. En la actualidad, podemos responder esta pregunta: ¿cuántos escenarios de alta y muy alta exigencia en distancia a alta velocidad ocurren para MD-2 en nuestro equipo? El concepto se vuelve más complejo a medida que progresan las preguntas, pero la idea básica sobre la cual todo se basa es la misma: un jugador tiene un valor de 100 % medido en las tres situaciones de exigencia más alta registradas en partidos; para despuéss analizar entrenamientos y partidos, y ver cuántas situaciones por encima del 80 % y 90 % de su máximo se pueden identificar. El artículo que surgió de la respuesta a esta pregunta está publicado en Frontiers (Illa, Fernández, Reche, et al., 2020).

Respuesta a la anterior pregunta: encontramos en promedio un escenario y puede darse el caso de que en algunos ejercicios para algunos jugadores hayan dos. Parece que la MD-2 es la sesión de entrenamiento en la que hay más situaciones de distancia a alta velocidad, más que en un partido.

La repetición de escenarios ahora se empieza a analizar y podemos imaginar hasta dónde pueden llegar estos conceptos: ¿podremos ver cuánto tiempo tiene que pasar entre un escenario y otra para afrontarla con garantías ? En un partido, ¿en qué momento surgen la mayoría de escenarios, al principio o al final? ¿Es recomendable reemplazar un jugador después de haber hecho X escenarios? ¿Se marcan goles durante estos escenarios cercanos al máximo? Necesitamos responder estas y otras preguntas, y llevar a cabo una mayor investigación en este campo.

 

Daniel Fernandez Raventós y Jordi Illa

 

 

Referencias

Illa, J., Fernández, D., Reche, X., Carmona, G., & Tarragó, J. R. (2020). Quantification of an Elite Futsal Team’s Microcycle External Load by Using the Repetition of High and Very High Demanding Scenarios. Frontiers in Psychology, 11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.577624

Illa, J., Fernández, D., Tarragó, J. R., & Reche, X. (2020). Most Demanding Passages in Elite Futsal: An Isolated or a Repeat Situation? Apunts: Educación Física y Deportes, 142, 80-84.

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