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January 22, 2021

A repetição de situações de exigência máxima nos esportes de equipe

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E se a situação de exigência máxima viesse a se repetir?

Esta história tem início em uma sala sem janelas na arena multiuso Palau Blaugrana, na Catalunha, Barcelona e, como todas as histórias, tem início com uma casualidade. Enquanto falávamos sobre rotatividade no esporte com substituições ilimitadas, fadiga entre outros temas que tendem a surgir nestas reuniões improvisadas, apareceu a seguinte dúvida no comitê: E se a situação de extrema exigência se repetisse mais de uma vez? Ao nos questionarmos sobre isso, voltamos nossa total atenção para este tema. A princípio, não foi bem especificado, pois, se uma situação é de exigência máxima, só poderia haver uma: a máxima, que, por sinal, não pode se repetir, porém este tema ocupou uma grande parte dos nossos dias. Antes de continuar, fomos obrigados a definir o que vem a ser uma situação de máxima exigência e como ela acontece.

Situações de exigência máxima

A situação de exigência máxima é, em poucas palavras, o momento de um jogo ou sessão de treinamento, onde o atleta acumula uma determinada quantidade de medidores, repetições e cargas mais extremas, por um certo período de tempo, em uma determinada variável EPTS registrada, também conhecida como GPS. Esta é uma visão extremamente rudimentar, uma vez que é necessário considerar outras variáveis como as táticas, mentais ou emocionais, que influenciam a determinação da situação mais exigente de todas, mas, para efeitos da nossa explicação, é melhor manter uma definição simples.

Poderíamos citar um exemplo: uma família resolve fazer uma viagem de férias com uma duração de 8 horas, dentro deste período, tiveram curiosidade em saber em que hora exatamente percorreram a maior distância. Há duas maneiras de chegar a esta resposta:

  • Uma primeira opção seria dividir estas oito horas em oito janelas de uma hora e verificar o GPS ou o hodômetro para saber qual a distância percorrida em cada hora. Denominamos esta opção janelas de longitude fixa. Este sistema nos mostra a hora exata em que o carro percorreu a maior distância, porém, há um problema. Os sessenta minutos em que o carro percorreu a maior distância poderiam ter ocorrido em um período dividido em duas janelas temporárias paralelas.
  • Já a segunda opção parece resolver o problema mencionado acima. Uma vez que a família tenha viajado durante uma hora, considere a distância percorrida. Quando tiver viajado durante uma hora e um minuto, considere a distância percorrida nos sessenta minutos anteriores, ao alcançar uma hora e dois minutos, a mesma situação e assim sucessivamente até chegar ao seu destino. Este sistema informa o minuto exato em que você acabou de percorrer a maior distância em uma hora, ou seja, a situação de máxima exigência para o veículo da família. Denominamos esta opção janelas móveis ou o método de média móvel.

 

Exemplo com janelas de longitude fixa (de 8:00 h a 9:00 h e de 9:00 h a 10:00 h) e janelas móveis (de 8:00 h a 9:00 h, de 8:01 h a 9:01 h e de 8:02 h a 9:02 h).

Assim, já sabíamos quais as situações de máxima exigência, mas precisávamos saber com que frequência elas se repetiam. E foi neste momento que surgiu a ideia de que ela estaria diretamente relacionada a situações de repetição: os codificadores lineares utilizados em academias para o treinamento de força baseado na velocidade.

Codificadores lineares e treinamento de força com base na velocidade

Os codificadores lineares são sensores utilizados para medir com precisão a velocidade em que um peso, aparelho ou uma barra de academia se move. Estes sensores nos permitem acrescentar uma variável ao treinamento de força: velocidade de execução. 

A seguir apresentamos um exemplo de como eles funcionam: O treinador de um corredor de obstáculos pretende planejar uma série de agachamentos onde seu atleta possa trabalhar sempre a uma velocidade máxima de execução do movimento, e, quando essa velocidade em um determinado momento diminui devido à fadiga, o atleta para porque não está mais trabalhando no limite planejado para aquele dia. Para fazer isso, conecta um codificador à barra de peso utilizada pelo atleta, onde uma tela exibirá cada repetição em tempo real assim como sua velocidade. Na terceira repetição, o atleta age na velocidade máxima, mas vai diminuindo gradativamente. Neste momento, o treinador decide que, quando o atleta diminuir sua velocidade para abaixo de 90% da repetição mais rápida, fará um sinal para ele parar. Isto acontece na oitava repetição e o programa que exibe a velocidade do atleta em tempo real alerta que a velocidade diminuiu para abaixo de 90% da sua melhor repetição daquela série, então o treinador sinaliza para seu atleta parar. Este é um exemplo de como um codificador linear e velocidade podem ser usados em um treinamento de força.

 

Velocidade de cada repetição de um agachamento dividido, onde não há um limiar calculado, porém, conseguimos ver a velocidade de cada repetição.

A ideia de alguns preparadores físicos de usar codificadores poderia ser usada em um jogo, para a análise de dados EPTS e da quantidade de situações que se repetem? Na verdade, há muitas analogias:

REPETIÇÕES DE UM AGACHAMENTO ACIMA DE 90% DA VELOCIDADE MÁXIMA PARA ESSA SÉRIE

=

REPETIÇÕES DE UMA SITUAÇÃO DE UM MINUTO ACIMA DE 90% DA SITUAÇÃO DE MÁXIMA EXIGÊNCIA NESSE JOGO

Portanto, se pudéssemos imitar um codificador para ter a possibilidade de ver todas aquelas situações que queríamos, dentro de nossa faixa de intensidade escolhida, então poderíamos quantificar o conceito de repetição de situações.

Um codificador de situações de treinamento

O teste mais simples foi procurar qualquer sessão de treinamento, utilizar os medidores com uma abrangência acima de 18 km/h, encontrar a janela de um minuto com a maior quantidade destes medidores e em seguida procurar todas aquelas janelas que estavam acima da porcentagem definida (em nosso exemplo, 80%).

 

 

Codificador específico para jogo de futebol: em vermelho, cada barra é a distância acumulada cada vez que o sensor EPTS do atleta armazena uma medição (o eixo direito mostra as unidades em metros); em azul, a média móvel dos últimos 60 segundos (o eixo esquerdo mostra as unidades em metros percorridos a cada minuto) e em amarelo todas as situações acima de 80% da situação de máxima exigência (neste caso, a quinta situação).

Um codificador para situações de partidas múltiplas de futebol

Imagine poder saber a distância percorrida por um atleta profissional de futebol exatamente no minuto de máxima exigência de um jogo durante uma temporada completa. Poderíamos analisar todos os jogos para visualizar as situações que ocorrem acima de 90/80/70% desse valor máximo que registramos para o atleta. A ideia seria a mesma que utilizar um codificador linear e um limiar de velocidade, aplicados em uma situação de máxima exigência e ao nosso limiar escolhido. Podemos encontrar este conteúdo publicado nas Notas Científicas (Illa, Fernández, Tarragó, et al., 2020) da revista Apunts.

Em resumo: 

  1. Procuramos o valor da situação de máxima exigência para diferentes variáveis de um atleta em diferentes jogos competitivos e, para isso, foram escolhidas as três situações mais exigentes dos 12 jogos analisados onde calculamos uma média (para moderar este 100% e torná-lo mais real, caso ocorresse uma situação totalmente fora do contexto de um jogo normal).
  2. Todos os jogos foram analisados novamente, procurando as janelas de um minuto que estavam acima de 80% e 90% do valor máximo que calculamos para o atleta.
  3. Foi calculada uma média de situações por jogo.

 

Análise de 12 jogos, onde preto significa a média móvel e as cores azul e vermelho as situações de alta e extrema exigência, respectivamente. Os limiares se basearam nas três situações mais exigentes registradas.

Na sala de Palau tínhamos uma ligeira impressão de que o codificador de situações poderia funcionar. Foi então que percebemos a necessidade de nomear estas situações, pois não eram situações de exigência máxima, e sim situações de exigência máxima ou extrema. A ideia chamou a atenção de Xavi Reche, Joan Ramon Tarragó e Gerard Carmona. Eles descobriram uma nova forma de analisar determinadas situações nos esportes de equipe. Já não nos limitávamos apenas em analisar uma situação de jogo, uma sessão de treinamento ou posições de jogo, e sim, podíamos ir muito mais além, analisando repetições, intensidade, tempo entre estas situações, superposição entre variáveis etc.

Um codificador para uma temporada completa

O passo final era visualizar a repetição destas situações em treinamentos e jogos. E agora já era possível responder à pergunta: Quantas situações de alta e extrema exigência em distâncias a alta velocidade ocorrem para MD-2 em nossa equipe? O conceito se torna mais complexo à medida que o nível das perguntas evolui, mas a ideia básica de fundamento permanece a mesma: um atleta apresenta um valor de 100% medido nas três situações de extrema exigência registradas em jogos, para assim analisar treinamentos e jogos e visualizar quantas situações acima de 80% e 90% do seu valor máximo podemos encontrar. O artigo que sugere uma resposta a esta pergunta está publicado em Frontiers (Illa, Fernández, Reche, et al., 2020).

Resposta à pergunta anterior: encontramos em média uma situação e pode ser que, em determinados exercícios para alguns atletas em específico tem duas. Temos a impressão de que a MD-2 é uma sessão de treinamento em que há mais situações de distância a alta velocidade, mais do que em um jogo.

Assim, só agora se tornou possível analisar a repetição de situações. E tentamos imaginar até onde estas concepções podem chegar, deixando as seguintes perguntas: será possível identificar quanto tempo levará entre uma situação e outra para confrontar com as garantias adequadas? A maioria das situações acontecem no início ou no final de um jogo? É aconselhável substituir um atleta após ter realizado X situações? Os gols podem ser marcados durante estas situações próximas do valor máximo? É claro que ainda serão necessárias muitas pesquisas nesta área para podermos responder a estas e outras perguntas que com certeza virão à tona.

 

Daniel Fernandez Raventós y Jordi Illa

 

Referências

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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