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Revista de Entrenamiento Deportivo

Ciencias del Ejercicio

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. 

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Un Novedoso Método para la Predicción de 1MR Utilizando el Perfil de Carga-Velocidad: Una Comparación de Modelos