Este estudio analizó la relación entre las medidas antropométricas, la capacidad cardiorrespiratoria, la fuerza, la potencia y la resistencia muscular local con el rendimiento en el CrossFit® Open 2020. Para ello, 17 voluntarios (entre ellos, 6 mujeres) (29.0±7.2 años) completaron, en semanas separadas, pruebas de composición corporal (absorciometría de rayos X de energía dual), consumo máximo de oxígeno (prueba de remo de 2 km), fuerza muscular (una repetición máxima (1MR) sentadilla frontal y trasera, torque pico isométrico), potencia muscular (arranque 1MR y clean & jerk) y resistencia muscular (prueba de Tibana), que se compararon con el rendimiento durante el CrossFit® Open 2020. Las pruebas específicas de resistencia muscular localizada y fuerza muscular tuvieron la relación más fuerte con el rendimiento en el CrossFit® Open 2020. Por otro lado, el porcentaje de grasa corporal y la capacidad cardiorrespiratoria no se correlacionaron significativamente con el rendimiento del entrenamiento CrossFit® Open 2020. Por lo tanto, los entrenadores y profesionales deben utilizar estos hallazgos para evaluar la condición física y organizar la distribución de la sesión de entrenamiento en función de las necesidades físicas menos desarrolladas, a fin de garantizar una adaptación fisiológica adecuada para una competencia determinada.

El objetivo del estudio fue comparar diferentes modelos predictivos en una estimación de 1 máxima repetición (1MR) a partir de datos del perfil de carga-velocidad (LVP). Catorce hombres entrenados en fuerza se sometieron a 1MR inicial en sentadilla trasera con peso libre, seguidas de dos cargas LVP, durante tres sesiones. Los perfiles se construyeron mediante un método combinado (sentadilla con salto (carga 0, 30–60% 1MR) + sentadilla trasera (70–100% 1MR)) o sólo sentadilla trasera (carga 0, 30–100% 1MR) en incrementos de 10%. Se aplicó un modelo de regresión cuadrática y lineal a los datos para estimar el 80% de 1MR (kg) utilizando la velocidad media del 80% de 1MR identificada en la carga LVP como punto de referencia, con carga (kg), luego extrapolada para predecir 1MR. La predicción de 1MR se basó en datos de la LVP dos y se dedujo mediante análisis de varianza, tamaño del efecto (g/ɳ2p), coeficientes de correlación de Pearson (r), t-tests apareados, error estándar de estimación (SEE) y límites de concordancia (LOA) p <0.05. Todos los modelos informaron un sesgo sistemático <10 kg, r >0.97 y SEE <5 kg; sin embargo, todos los modelos lineales fueron significativamente diferentes del 1MR medido (p = 0.015 <0.001). Se observaron diferencias significativas entre los modelos cuadráticos y lineales para los métodos combinados (p <0.001; ɳ2p = 0.90) y sentadilla (p = 0.004, ɳ2p = 0.35). Se observaron diferencias significativas entre los ejercicios al aplicar el modelado lineal (p <0.001, ɳ2p = 0.67-0.80), pero no cuadrático (p = 0.632-0.929, ɳ2p = 0.001-0.18). El modelado cuadrático que emplea el método combinado proporcionó la mayor validez predictiva. Por lo tanto, los profesionales deben utilizar este método cuando busquen predecir 1MR diario como un medio de autorregulación de la carga.