Recursos prácticos para adaptar la carga y gestionar la fatiga

Aunque un buen diseño del programa de entrenamiento y de estrategias de recuperación es clave para el éxito, éste es mucho más probable cuando hay una serie de criterios de monitorización de los factores estresantes para el deportista, tanto fisiológicos como no fisiológicos.

Los entrenadores nos preocupamos por planificar cada detalle del entrenamiento y colocar cada pieza del puzle en su sitio. No obstante, en la vida diaria se producen situaciones que nos obligan a adaptar y en algunos casos modificar la dosis de entrenamiento. Y es que lo que debemos procurar es que se cumpla todo lo programado, pero dicha programación no deja de ser teórica, especialmente en un nivel de triatleta no profesional. Así que, a menudo, son necesarias ligeras o no tan ligeras modificaciones de la dosis de entrenamiento.

Por otro lado, el principio de individualización es básico para lograr el éxito de un programa de entrenamiento (Manzi, V., 2009). Es por ello que no hay programas de entrenamiento perfectos que funcionen bien a todos por igual; cada persona es diferente y puede responder de manera distinta a las cargas de entrenamiento (Stephen, 2008). Además, el estrés provocado sobre el triatleta para generar adaptaciones no se ciñe únicamente a la carga física que aplicamos. Cada persona tiene un trabajo, una situación familiar, unos hábitos diferentes…, así que dicho estrés engloba factores psicoemocionales y otros que modificarán las respuestas fisiológicas y, por ende, las adaptaciones resultantes (Goldstein D., 2007). Es decir, que podríamos entender el concepto de carga como algo más global y no como lo que sucede únicamente durante la sesión de entrenamiento.

Por tanto, debemos buscar las herramientas adecuadas que nos den información sobre la evolución del proceso de entrenamiento y del estado del triatleta. Así que programar es esencial, pero adaptar el entrenamiento para su correcta asimilación también lo es. Para ello, tenemos marcadores y parámetros tanto a nivel de carga interna como externa, así como objetivos y subjetivos. De hecho, se ha visto una alta correlación entre modelos objetivos de cuantificación de la carga con escalas de percepción del esfuerzo subjetivas (Borresen y Lambert, 2008; Cejuela y Esteve, 2011).

Figura 1. Propuesta de escala subjetiva para valorar la carga diaria de entrenamiento diaria (Cejuela y Esteve, 2011). Escala de referencia para los equivalentes de carga subjetiva (ECSs). Valor y tipo de carga diaria. 0, descanso; 1, carga total ligera; 2 carga total media; 3, carga total elevada; 4, carga total muy elevada; 5, competición, así como entrenamiento extremadamente duro o test tan duro como la competición.

Los pulsómetros y softwares de análisis de datos nos dan un amplio abanico de posibilidades midiendo y controlando parámetros que nos dan valiosa información. No obstante, entrenadores y deportistas generalmente no disponen del tiempo ideal para analizar todos aquellos parámetros que nos puedan resultar interesantes que nos permitan determinar el estado del triatleta y controlar la evolución del proceso entrenamiento. Hay deportistas que se implican mucho en el entrenamiento y otros con los que podemos darnos por contentos si registran el entrenamiento de manera diaria, por lo que debemos buscar las herramientas pertinentes para cada atleta.

De acuerdo con Halson (2014), las herramientas de monitorización de la fatiga deben cumplir dos características: 1) Proporcionarnos datos e información de manera lo suficientemente frecuente, pero que no sea tan seguido para que no reduzca el desempeño; y 2) Que el feedback que se reciba después de la recolección de datos debe ser tan pronto como sea posible y deberá ser fácil de interpretar e incluir indicadores sobre si las mediciones de los cambios son significativas y/o se requiere de alguna intervención. Así que la clave podría ser encontrar un equilibrio para utilizar aquello que sea fiable, accesible, práctico, que se pueda perpetuar en el tiempo y que verdaderamente nos dé información relevante y necesaria.

Figura 2. Variables que pueden ser usada para monitorizar la carga de entrenamiento y la subsiguiente fatiga (Halson, 2014). Variable: unidades/descriptores. Frecuencia: sesiones al día, a la semana o al mes. Duración: segundos, minutos, horas. Intensidad: absoluta, relativa. Tipo: modalidad, ambiente. Esfuerzo máximo: potencia máxima media, altura de salto. Esfuerzos repetidos: número de esfuerzos, calidad de esfuerzos. Volumen: tiempo, intensidad. Percepción del esfuerzo: RPE. Percepción de fatiga y recuperación: cuestionarios; REST-Q, VAS. Enfermedad: incidencia, duración. Lesión: tipo, duración. Análisis hormonal y bioquímico: basales, respuesta al ejercicio. Técnica: desviaciones de movimientos. Composición corporal: masa corporal, masa grasa; masa libre de grasa. Cantidad, calidad y hábitos de sueño. Psicología: estrés, ansiedad, motivación. Sensaciones: optimista, neutral, incompetente.

Como podemos observar, hay muchas posibilidades para una monitorización de la fatiga y un control de la carga adecuados. ¿Debemos utilizarlas todas? Como hemos visto, dependiendo de la situación, del coste, de nuestro tiempo y de la implicación del propio atleta, podremos utilizar más o menos. Por ello, nosotros, dejando a un lado controles bioquímicos y fisiológicos, proponemos algunas herramientas prácticas, económicas y fácilmente accesibles (especialmente cuando se trabaja a distancia):

  • 1) Los propios tests de campo máximos y submáximos con el análisis de parámetros fisiológicos y no fisiológicos, con especial relevancia en estos últimos por no alterar necesariamente planificación (Vesterinen et al., 2015).
  • 2) Cuestionarios, de los cuales destacamos el Perfil del Estado de Ánimo (POMS) (Morgan et al., 1987).
  • 3) Análisis de parámetros físicos con aplicaciones para dispositivos móviles: My Jump, Liza o PowerLift.
  • 4) Análisis de la técnica: Kinovea, app Coach’s Eye o app Technique.
  • 5) Variabilidad de la frecuencia cardíaca: bien sea con el propio software de los pulsómetros u otros (Kubios) o bien con aplicaciones para dispositivos móviles (Elite HRV y HRV4training).
  • 6) Masa corporal del deportista y especialmente la composición corporal.
  • 7) Cuantificación objetiva de la carga: ECOs (Cejuela y Estave, 2011), TRIMPs (Bannister, 1991) o TSS (Allen, H., y Coggan, A., 2010).
  • 8) Análisis del sueño con aplicaciones para dispositivos móviles: Sleep Cycle o Sleep Better.
  • 9) Comunicación con el propio deportista comentando sensaciones, situaciones destacables, percepción de fatiga, nivel de motivación y estrés y dolor muscular percibido. La comunicación entre entrenador y deportista es esencial para ayudar a perfilar la dosis de entrenamiento y anticiparnos a las posibles respuestas (Kiely, J. 2016).

Como hemos visto, hay múltiples opciones. Todas ellas con el objetivo de monitorizar la carga de entrenamiento y gestionar la fatiga de una manera correcta para obtener una buena asimilación del entrenamiento. Podemos cuantificar la carga externa (potencia, análisis de movimientos, distancias, etc.) así como la interna (percepción de esfuerzo, frecuencia cardíaca, concentración de lactato, impulsos de entrenamiento…) y establecer relaciones entre ambas para intuir el nivel de fatiga. Todo ello nos puede ser facilitado con otras herramientas, como las presentadas arriba. En todo caso, sabemos que no hay ningún método cien por cien exacto para controlar la carga de entrenamiento. Además, a pesar de poder trabajar con otros profesionales a nivel multidisciplinar, hay múltiples factores que pueden afectar a la propia carga de entrenamiento que, sobre todo a nivel no profesional, fácilmente se nos pueden escapar. Aún así, el éxito en el entrenamiento es más probable si conseguimos atenuar todos aquellos agentes estresantes que no sean físicos (Kiely, J. 2016). Además, como hemos avanzado, la mejor opción podría ser utilizar en nuestro diario de entrenamiento aquellas herramientas que realmente no sean útiles, prácticas, económicas y que se puedan perpetuar en el tiempo. Si no, puede ser que lo perfecto mate a lo bueno.

Como se suele decir, el entrenamiento tiene parte de ciencia y parte de arte. El entrenador debe basarse en los métodos más rigurosos a nivel científico, pero también debe saber interpretar e intuir. El “ojo del entrenador” es también una cualidad que distingue a un buen entrenador de un muy bien entrenador.

AUTOR

Lic. Arcadio Margarit Boscà

www.amtraining.es

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Allen, H., & Coggan, A. (2010). Training and Racing With a Power Meter. VeloPress.

Altini, M., Amft, O. (2016). HRV4Training: Large-Scale Longitudinal Training Load Analysis in Unconstrained Free-Living Settings Using a Smartphone Application. https://www.researchgate.net/publication/301998958 (accessed 07/05/2016).

Bannister, E. W. (1991). Modelling athletic performance. In H. J. Green, J. D. McDougal, & H. Wenger (Eds.), Physiological testing of elite athletes (pp. 403 – 424). Champaign, IL: Human Kinetics.

Borresen, J., and M.I. Lambert (2008). Quantifying training load: a comparison of subjective and objective methods. Int. J. Sports Physiol. Perform. 3:16-30.

Cejuela, R., Esteve-Lanao, J. Training load quantification in triathlon. Journal of Human Sport and Exercise [en línea]. Vol. 6, No. 2 (2011). Supplement. ISSN 1988-5202, pp. 218-232.

Goldstein D., Kopin I. (2007). Evolution of concepts of stress. www.researchgate.net/publication/6317157 (accessed 07/05/2016).

Halson, Shona L. (2014). Monitoring Training Load to Understand Fatigue in Athletes Sports Medicine, supl. Supplement 44.2: 139-47.

Kiely, J. 2016. Essay: A New Understanding of Stress and the Implications for Our Cultural Training Paradigm (PDF Download Available). Available from: https://www.researchgate.net/publication/296060661_Essay_A_New_Understanding_of_Stress_and_the_Implications_for_Our_Cultural_Training_Paradigm [accessed May 7, 2016].

Manzi, V., Iellamo, F., Impellizzeri F., D'Ottavio, S., Castagna, C. (2009). Relation between Individualized Training Impulses and Performance in Distance Runners. Medicine & Science in Sports & Exercise.

Morgan, W.P., D.R. Brown, J.S. Raglin, P.J. O'Connor, and K.A. Ellickson (1987). Psychological monitoring of overtraining and staleness. Br. J. Sports Med. 21:107-114.

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Stephen M. Roth (2008). Perspective on the future use of genomics in exercise prescription. J Appl Physiol.

Ville Vesterinen, Ari Nummela, Sami Äyrämö, Tanja Laine, Esa Hynynen, Jussi Mikkola y Keijo Häkkinen (2015). Supervisión de las Adaptaciones al Entrenamiento con un Test de Carrera Submáximo en Condiciones de Campo. PubliCE Premium. www.g-se.com

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