Comentario sobre calidad de la medida de los potenciómetros Assioma Favero y Rotor 2INpower

Rodríguez-Rielves, V., Lillo-Beviá, J. R., Buendía-Romero, Á., Martínez-Cava, A., Hernández-Belmonte, A., Courel-Ibáñez, J., & Pallarés, J. G. (2021). Are the Assioma Favero Power Meter Pedals a Reliable Tool for Monitoring Cycling Power Output?. Sensors, 21(8), 2789. Enlace a la Publicación

Rodríguez-Rielves, V., Martínez-Cava, A. Buendía-Romero, Á., Lillo-Beviá, J. R., Courel-Ibáñez, J., Hernández-Belmonte, A., & Pallarés, J. G. (2021). Reproducibility of the Rotor 2INpower crankset for monitoring cycling power output: A comprehensive analysis in different real-context situations. International Journal of Sports Physiology and Performance, In Press.

 

Para poder interpretar adecuadamente los registros de entrenamiento y competición de ciclistas y triatletas, resulta fundamental conocer los errores de medida que pueden generar los distintos medidores de potencia disponibles en el mercado. En concreto, si el error de la medida del potenciómetro es superior a los cambios detectados, nunca podríamos interpretar que dichos cambios son consecuencia de una modificación real en el rendimiento del deportista [1] (ej.: Si mejoro 7 W en un test de 20 min tras 10 semanas de entrenamiento ¿puedo interpretarlo como una mejora de mi estado de forma? ¿o este cambio de 7 W está dentro del margen de error del potenciómetro utilizado?). Junto a ello, también resulta fundamental determinar si dichos errores de medida son inherentes a la unidad concreta del dispositivo de potencia utilizado o, en su defecto, se mantienen constantes en diferentes unidades de la misma marca y modelo (ej.: El error de medida que se ha descrito para un juego concreto de pedales Favero, ¿es el mismo en cualquier otro juego de pedales Favero que pueda adquirir en la tienda?). Por último, la precisión de estos medidores de potencia se debe analizar ante todo el abanico real de cadencias, cargas y posiciones de pedaleo al que puede enfrentarse un ciclista en entrenamiento y competición. Igualmente, resulta decisivo analizar el efecto que puede tener sobre la calidad de la medida de estos dispositivos otras variables contaminantes como son las vibraciones propias del pedaleo en terrenos irregulares, por montaña, o el propio pavés (ej.: Un potenciómetro que presenta un error de 5 W cuando se pedalea sentado a 85 rpm y a una intensidad de 250 W en asfalto, ¿va a mantener ese mismo error cuando se pedalee de pie, ante una intensidad de 800 W sobre el pavés?). Teniendo en cuenta todos estos condicionantes, las dos recientes publicaciones que se presentan aquí han realizado un análisis exhaustivo de la calidad de la medida de los dispositivos Assioma Favero y Rotor 2INpower, dos de los potenciómetros más utilizados actualmente por ciclistas y triatletas.

Este examen de validez y reproducibilidad se llevó a cabo mediante un análisis intra-dispositivo (errores de medida generados al comparar 3 unidades del mismo potenciómetro) e inter-dispositivo (errores de medida generados al comparar cada potenciómetro con el gold-standard SRM). El diseño experimental incluyó cinco protocolos, tres test incrementales (GXT) a diferentes cadencias (70, 85, 100 rpm) y cargas de trabajo sub-máximas (100, 150, 200, 250, 300, 350 W) en posición sentada, un test GXT con cuatro cargas de trabajo submáximas (250, 350, 450, 550 W) en posición de pie, un test bajo condiciones de vibración (desde 20 a 40 Hz) a carga de trabajo constante (200 W; 85 rpm), un test GXT ante altas intensidades (450, 550, 650 W, en posición sentada, 85 rpm), y un sprint máximo de 8 s (hasta ~2000 W) (Figura 1).

 

Figura 1. Diseño experimental de ambos estudios

 

Para los GXT realizados en posición sentada y de pie, así como para los test bajo vibración, los potenciómetros Assioma Favero y Rotor 2INpower fueron instalados, junto con el dispositivo utilizado como criterio de referencia (SRM), en una bicicleta marca Giant (Figura 2). Además, en el caso de las pruebas realizadas en la bicicleta, la rueda trasera se desmontó y se acopló a un rodillo de entrenamiento Cycleops Hammer (previamente validado por nuestro laboratorio [2]), que proporcionaba la intensidad y cadencia objetivo en cada condición.

Durante los test bajo vibración, el sistema completo (bicicleta + rodillo Cycleops Hammer) fue instalado en una plataforma vibratoria. Por otro lado, durante los test ante altas intensidades y para el sprint máximo, los tres dispositivos (Assioma Favero, Rotor 2INpower y SRM) fueron instalados en un cicloergómetro Monark 847E, que nos aseguraba generar la resistencia mecánica necesaria para alcanzar las potencias extremas que se sometieron a estudio.

Figura 2. Ubicación de los tres medidores de potencia (Assioma Favero, Rotor 2INpower y SRM) durante el experimento.

 

Resultados del potenciómetro Assioma Favero

Se encontró un elevado acuerdo entre este medidor de potencia y el gold-standard ante intensidades situadas entre los 100 y 250 W (SEM = 2.3 – 6.4 W). Sin embargo, este dispositivo tendió a infraestimar la potencia (1 – 3%) a medida que esta aumentaba (Figura 3). Además, las vibraciones superiores a los 30Hz incrementaron significativamente (hasta un 4%) los errores de medición. Estos errores también fueron considerablemente mayores durante los esprines máximos (potencia pico y media de los esprines de 8 s).

 

Figura 3. Análisis Bland-Altman mostrando el nivel de acuerdo entre la unidad 1 (cuadrados rojos), 2 (rombos azules) y 3 (círculos verdes) del potenciómetro Assioma Favero y el dispositivo SRM (gold-standard), ante 3 diferentes cadencias (70, 85 y 100 rpm).

 

Resultados del potenciómetro Rotor 2INpower

Excepto en la situación de sentado a 100rpm y 100W de carga donde el sistema no ofrece una mínima resistencia al ciclista para mantener un patrón de pedaleo cómodo, se encontró una magnitud muy limitada de error cuando se compararon entre sí las tres unidades de Rotor 2INpower (SEM ≤ 12,3 W). Del mismo modo, estas tres unidades mostraron un elevado acuerdo con el gold-standard en todos los test GXT (SEM ≤13,1 W). Sin embargo, los errores obtenidos para los análisis intra- e inter-dispositivo fueron ligeramente mayores ante cadencias altas, posición de pedaleo sentado y altas vibraciones. Por otro lado, aunque el conjunto de unidades de Rotor 2INpower no mostró un error sistemático, se encontraron ligeras diferencias en la precisión en cada una de las tres unidades analizadas en comparación con el SRM (≤ 6.7 W).

 

Como conclusión, los resultados de ambas investigaciones demuestran que los potenciómetros Assioma Favero y Rotor 2INpower son herramientas altamente reproducibles para monitorizar el rendimiento y programar sesiones de entrenamiento de ciclismo. Sin embargo, debido a las diferentes magnitudes de error detectadas para cada marca y modelo de potenciómetro, así como las ligeras diferencias encontradas entre las distintas unidades del mismo potenciómetro, se recomienda a entrenadores y atletas utilizar, siempre que sea posible, el mismo medidor de potencia. En este sentido, cualquier test de valoración que se realice en campo o laboratorio se deberá lleva a cabo con el propio potenciómetro del ciclista, lo que permitirá identificar fielmente los cambios en el rendimiento producido por el programa de entrenamiento, y ser certero en la identificación individualizada de las zonas de trabajo.

 

Referencias

Hopkins, W. G. (2000). Measures of reliability in sports medicine and science. Sports Medicine, 30(1), 1–15.

Lillo-Bevia, J. R., & Pallarés, J. G. (2018). Validity and reliability of the Cycleops hammer cycle ergometer. International Journal of Sports Physiology and Performance, 13(7), 853–859.

Comentario del artículo “Effect of Pause vs. Rebound Techniques on Neuromuscular and Functional Performance After a Prolonged Velocity-Based Training”

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El presente estudio tuvo como objetivo analizar los distintos efectos adaptativos generados a nivel neuromuscular y funcional por el ejercicio de Sentadilla Completa (SQ) ejecutada con parada (PAUSE) o sin parada (REBOUND) entre las fases excéntrica y concéntrica de cada movimiento.

Para ello, se llevó a cabo una intervención de 10 semanas de duración en la que 26 sujetos (PAUSE = 13, REBOUND = 13) entrenaron el ejercicio SQ utilizando una de las dos técnicas: PAUSE o REBOUND. En ambas técnicas, los sujetos comenzaban desde una posición erguida, descendiendo en un movimiento continuo (fase excéntrica) a una velocidad controlada hasta que: i) la parte posterior de los muslos y el tríceps sural hacía contacto entre sí, o ii) el ángulo de la lordosis lumbar alcanzaba = 0°.1

En el momento que se encontraba en esta profundidad de sentadilla:

PAUSE SQ: Los participantes liberaban momentáneamente el peso de la barra durante 2 segundos en los soportes, pausando el movimiento entre las fases excéntrica-concéntrica, y minimizando así la contribución del ciclo de estiramiento-acortamiento. Tras dicha pausa, los sujetos debían invertir el movimiento y ascender hasta la posición vertical (fase concéntrica) a la máxima velocidad posible.

REBOUND SQ: Los sujetos invirtieron el movimiento y subieron hasta la posición vertical a la máxima velocidad posible tan pronto como llegaron al final de la fase excéntrica, aprovechando así el ciclo de estiramiento-acortamiento.

 

 

Todas las variables del programa de entrenamiento fueron idénticas para ambos grupos (2 sesiones/semana, 60-80% 1RM (Modelo Lineal), 4 – 5 series, 8 – 4 repeticiones por serie, 4 min de descanso entre series y mismo rango de movimiento para todas las repeticiones (Tabla 1). Además, con el objetivo de maximizar la precisión en la programación del estímulo de entrenamiento a lo largo de la intervención, la intensidad relativa (%1RM) de cada sesión fue programada utilizando la relación carga velocidad de cada variante: REBOUND2 – PAUSE1. Para ello, se fijó una velocidad objetivo (asociada al %1RM programado para la sesión) que los sujetos debían alcanzar en la primera repetición de cada serie de entrenamiento.3

 

Tabla 1. Características descriptivas del programa de entrenamiento llevado a cabo por los grupos PAUSE y REBOUND SQ. %1RM: Intensidad relativa; MPV: Velocidad media propulsiva.

 

Los efectos generados por cada técnica SQ fueron analizados mediante una batería de evaluaciones neuromusculares y funcionales (Figura 1):

Figura 1. Secuencia de evaluaciones neuromusculares y funcionales realizadas antes (T0) y después (T1) del programa de entrenamiento de fuerza. 1RM: Repetición máxima; CMJ: Salto vertical con contramovimiento.

 

Los principales resultados encontrados indican que imponer una pausa entre las fases excéntrica y concéntrica en el ejercicio SQ (técnica PAUSE), maximizaría las adaptaciones neuromusculares y funcionales, especialmente en acciones deportivas cuyo rendimiento depende principalmente de contracciones concéntricas puras (ej.: pedaleo, nado, paleo, aceleraciones desde parado). Por otro lado, las habilidades deportivas que dependen en gran medida del ciclo de estiramiento-acortamiento (ej.: salto vertical con contramovimiento o carrera) se beneficiarían de la técnica REBOUND, o al menos de una combinación de ambas técnicas.

 

Figura 2. Cambios medios e individuales en la 1RM (Paneles A y B) y MPV-ALL (Paneles C y D) desde la evaluación pre-entrenamiento (Columna izquierda) hasta la evaluación post-entrenamiento (Columna derecha) para cada grupo. 1RM: Repetición máxima; MPV-ALL: Velocidad media propulsiva ante todas las cargas. *Diferencias significativas al comparar Pre-Post. **Interacción estadísticamente significativa “tiempo × grupo».

 

Tabla 2. Cambios en las variables neuromusculares y funcionales desde el Pre-entrenamiento (T0) hasta el Post-entrenamiento (T1). CMJ: Salto vertical con contramovimiento; ES: Tamaño del efecto; MPV-ALL: Velocidad media propulsiva ante todas las cargas; T0-10: Tiempo de sprint de 0 a 10 m; T10-20: Tiempo de sprint de 10 a 20 m; T0-20: Tiempo de sprint de 0 a 20 m; WGTMEAN: Potencia media en el test Wingate; WGTPEAK: Potencia máxima en el test Wingate. *Diferencias significativas al comparar Pre-Post. **Interacción estadísticamente significativa “tiempo × grupo».

 

Además, con motivo de que la PAUSE SQ requiere la movilización de una menor cantidad de peso absoluto para alcanzar la misma intensidad relativa, esta técnica representaría una estrategia eficaz para reducir el estrés de compresión y cizalla generado sobre las estructuras tendinosas y articulares.

 

Referencias

  1. Martínez-Cava A, Morán-Navarro R, Sánchez-Medina L, González- Badillo JJ, Pallarés JG. Velocity- and power-load relationships in the half, parallel and full back squat. J Sports Sci. 2019;37(10):1088– 1096. doi:10.1080/02640414.2018.1544187.

 

  1. Sánchez-Medina L, Pallarés JG, Pérez C, Morán-Navarro R, González- Badillo JJ. Estimation of relative load from bar velocity in the full back squat exercise. Sport Med Int Open. 2017;1(2):e80–e88. doi:10.1055/s-0043-102933.

 

  1. Pareja-Blanco F, Rodríguez-Rosell D, Sánchez-Medina L, Goros- tiaga EM, González-Badillo JJ. Effect of movement velocity during resistance training on neuromuscular performance. Int J Sports Med. 2014;35(11):916–924. doi:10.1055/s-0033- 1363985.

 

Comentario del artículo “Linear programming produces greater, earlier and uninterrupted neuromuscular and functional adaptations than daily-undulating programming after velocity-based resistance training”

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La manipulación de las variables volumen e intensidad a lo largo del periodo de entrenamiento tiene una influencia directa sobre las adaptaciones generadas en los deportistas (Grgic et al., 2017). Entre los diferentes modelos utilizados para programar estas variables, destacan los modelo de programación lineal (incremento progresivo de la intensidad cada semana o conjunto de semanas, a medida que evoluciona el programa de entrenamiento) y el modelo de programación ondulante diario (variación diaria del volumen y la intensidad) (Harries et al., 2015; Prestes et al., 2009). El presente estudio tuvo como objetivo comparar el efecto de los modelos de programación lineal (LP) y ondulante diario (DUP) sobre las adaptaciones neuromusculares y funcionales.

 

Para ello, se llevó a cabo una intervención de 10 semanas de duración en la que 32 sujetos (LP = 16 sujetos, DUP = 16 sujetos) entrenaron el ejercicio de sentadilla completa. Con el objetivo de maximizar el control sobre la programación y monitorización del estímulo de entrenamiento, se utilizó la metodología basada en la velocidad en todas las sesiones. Además, todas las variables fueron idénticas para ambos grupos (2 sesiones/semana, carga 50-80% 1RM, 15% de pérdida de velocidad, 3 series, 4 min de descanso entre series y 3 días de descanso entre sesiones), a excepción de la estrategia utilizada para distribuir la intensidad relativa lo largo del programa de entrenamiento (Figura 1).

Figura 1. Evolución de la intensidad relativa durante el programa de entrenamiento para el modelo de programación lineal (LP) y ondulante diario (DUP).

El efecto de cada uno de estos modelos de programación sobre el rendimiento neuromuscular y funcional se evaluó a través del test con contramovimiento (CMJ), la relación carga-velocidad (incluyendo los cambios ante cargas comunes [AV], cargas bajas [AV > 1] y cargas altas [AV < 1]) y un test de fatiga (número total de repeticiones realizadas en el ejercicio de sentadilla con la carga de 1 m·s-1, hasta que la velocidad fuese inferior a 0.50 m·s-1).

 

Los principales resultados del estudio muestran que, a pesar de que ambos modelos mejoraron de manera significativa el rendimiento neuromuscular y funcional, el modelo LP parece proporcionar incrementos superiores, más tempranos e ininterrumpidas, en comparación con el modelo DUP (Figuras 2 y 3).

 

Figura 2. Cambios relativos (%) generados por el modelo de programación lineal (LP) y ondulante diario (DUP) sobre el salto con contramovimiento (CMJ), la fuerza dinámica máxima (1RM) y la fuerza ante cargas comunes (AV), cargas bajas (AV > 1) y cargas altas (AV < 1) en el ejercicio de sentadilla completa.

 

Figura 3. Evolución semanal de la fuerza dinámica máxima (1RM) en el ejercicio de sentadilla completa y el salto con contramovimiento (CMJ), para los modelos de programación lineal (LP) y ondulante diario (DUP).

 

Estos hallazgos sitúan a ambos modelos como estrategias eficaces de programación para incrementar el rendimiento del deportista. Sin embargo, el modelo de programación lineal parece proporcionar mejoras adicionales cuando el programa de entrenamiento realizado se fundamenta en la utilización de cargas moderadas (50-80% 1RM) y en un bajo grado de fatiga (~ 15% de pérdida de velocidad).

 

Referencias

Grgic, J., Mikulic, P., Podnar, H., & Pedisic, Z. (2017). Effects of linear and daily undulating periodized resistance training programs on measures of muscle hypertrophy: a systematic review and meta-analysis. PeerJ, 5, e3695. https://doi.org/10.7717/peerj.3695

Harries, S. K., Lubans, D. R., & Callister, R. (2015). Systematic Review and Meta-analysis of Linear and Undulating Periodized Resistance Training Programs on Muscular Strength. Journal of Strength and Conditioning Research, 29(4), 1113–1125. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000712

Prestes, J., Frollini, A. B., de Lima, C., Donatto, F. F., Foschini, D., de Cássia Marqueti, R., Figueira, A., & Fleck, S. J. (2009). Comparison between linear and daily undulating periodized resistance training to increase strength. Journal of Strength and Conditioning Research, 23(9), 2437–2442. https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e3181c03548

Comentario del artículo “Concurrent validity, inter-unit reliability and biological variability of a low-cost pocket radar for ball velocity measurement in soccer and tennis”

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La velocidad de la pelota (BV) se ha demostrado como una variable predictiva del rendimiento en deportes como el fútbol (Rada et al., 2019), tenis (Whiteside & Reid, 2017), béisbol (Slowik et al., 2019) o balonmano (Granados et al., 2007), entre otros. Aunque existen diferentes tecnologías para medir la BV, la gran precisión y facilidad de uso de las pistolas radar han posicionado a estos dispositivos como las herramientas más utilizadas en la práctica diaria y en la investigación científica (Brechbuhl et al., 2018; Delgado-García et al., 2019). A este respecto, el presente estudio tuvo como principal objetivo el análisis de la validez concurrente y el acuerdo inter-unidad de un dispositivo comercial llamado “Pocket radar”, cuyas dimensiones (similares a un teléfono móvil) y precio (~ 250 euros), lo hacen especialmente asequible y práctico para ser utilizado por los entrenadores en su día a día.

 

Para ello, 11 jugadores de fútbol realizaron 6 lanzamientos a portería y 13 jugadores de tenis llevaron a cabo 10 golpeos. Todas las ejecuciones fueron registradas de manera simultánea por dos unidades del dispositivo Pocket y el radar Stalker (criterio de referencia o gold standard). La validez concurrente fue examinada mediante la comparación de la BV registrada por cada dispositivo Pocket y el criterio de referencia (Pocket 1 vs. Stalker y Pocket 2 vs. Stalker), mientras que el acuerdo inter-unidad se examinó mediante la comparación de las dos unidades Pocket (Pocket 1 vs. Pocket 2) (Figura 1). Además, la variación en la BV generada por cada sujeto en sus respectivos lanzamientos/golpeos se utilizó para el análisis de la variabilidad biológica. El nivel de acuerdo y la magnitud de los errores incluyeron el coeficiente de correlación intraclase (ICC), el coeficiente de correlación de Pearson (r), el sesgo (bias) y el cambio mínimo detectable (SDC).

Figura 1. Ubicación de los diferentes dispositivos durante el registro de los datos y representación gráfica de los análisis de validez concurrente y acuerdo inter-unidad.

Los resultados de los análisis de validez concurrente y acuerdo inter-unidad se ilustran en la Tabla 1 y Figura 2.  Como puede observarse, se encontró un excelente acuerdo (ICC ≥ 0.98, r ≥ 0.98) y una muy baja magnitud de error (SDC ≤ 7.70 km-h-1, bias ≤ 3.19 km-h-1) entre ambas unidades de Pocket radar y el dispositivo Stalker, en fútbol y tenis. Del mismo modo, el acuerdo inter-unidad mostró bajos errores técnicos (SDC ≤ 5.49 km-h-1, bias ≤ -0.93 km-h-1) y una concordancia casi perfecta (ICC = 0.99, r ≥ 0.98) en ambos deportes. Estos errores técnicos fueron menores que las variaciones debidas a la variabilidad biológica, tanto en fútbol (SDC = 2,47 km·h-1 vs. SDC ≥ 8.6 km·h-1) como en tenis (SDC = 5,49 km·h-1 vs. SDC ≥ 21.95 km·h-1).

 

Tabla 1. Validez concurrente (primera y segunda columna) y acuerdo inter-unidad (tercera columna) del dispositivo Pocket radar. SEM: error estándar de medida; SDC: cambio mínimo detectable; CV: SEM expresado como coeficiente de variación; ICC: coeficiente de correlación intraclase; CI: intervalo de confianza; CCC: coeficiente de correlación de concordancia.

Figura 2. Validez concurrente (paneles A y B) y acuerdo inter-unidad (paneles C-F) del dispositivo Pocket radar en las sesiones de fútbol y tenis, representado mediante gráficos de dispersión y Bland-Altman. SEE: error estándar de estimación; r: coeficiente de correlación de Pearson; LoA: límites de acuerdo (LoA = bias ± 1.96 SD)

En base a los excelentes resultados encontrados por este estudio, los entrenadores, preparadores físicos e incluso investigadores, podrían confiar en la herramienta Pocket radar para evaluar la BV en su práctica diaria (ej.: para analizar la influencia de diferentes modificaciones de la técnica o evaluar el estado físico del deportista), así como después de intervenciones específicas (ej.: programas de entrenamiento de fuerza). En este sentido y teniendo en cuenta los bajos errores técnicos encontrados por esta investigación, los profesionales que utilicen esta herramienta podrían estar seguros de que las modificaciones en la BV no se deben a errores tecnológicos del radar, sino a cambios en el rendimiento del atleta. Finalmente, se añaden algunas características del dispositivo Pocket radar que apoyan su uso práctico:

 

  • Su batería está formada por pilas convencionales, lo que posibilita cambiarlas en caso de necesidad en muy poco tiempo.
  • Su pequeño tamaño y su escaso peso (similar a un teléfono móvil), permiten transportarlo en el bolsillo.
  • Su funcionamiento es rápido (apuntar y disparar), sin necesidad de calibraciones o programaciones previas.
  • Ofrece una lectura rápida y precisa. Además, la nueva versión permite sincronizarlo con el teléfono móvil y disponer del valor de la velocidad junto con la grabación del gesto técnico.
  • Es una herramienta muy motivante para el trabajo con el deportista, pudiendo realizar comparaciones, tanto con él mismo como con el resto del grupo.

Referencias

Brechbuhl, C., Girard, O., Millet, G.P., & Schmitt, L. (2018). Differences within elite female tennis players during an incremental field test. Medicine & Science in Sports & Exercise, 50(12), 2465–2473. https://doi.org/10.1249/450MSS.0000000000001714.

Delgado-García, G., Vanrenterghem, J., Muñoz-García, A., Molina-Molina, A., & Soto-Hermoso, V.M. (2019). Does stroke performance in amateur tennis players depend on functional power generating capacity? The Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 59(5), 760–766. https://doi.org/10.23736/S0022-4707.18.08518-3.

Granados, C., Izquierdo, M., Ibañez, J., Bonnabau, H., & Gorostiaga, E.M. (2007). Differences in physical fitness and throwing velocity among elite and amateur female handball players. International Journal of Sports Medicine, 28(10), 860–867. https://doi.org/10.1055/s-2007-964989.

Rada, A., Kuvačić, G., De Giorgio, A., Sellami, M., Ardigò, L.P., Bragazzi, N.L., & Padulo, J. (2019). The ball kicking speed: A new, efficient performance indicator in youth soccer. Plos One, 14(5), e0217101. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217101.

Slowik, J.S., Aune, K.T., Diffendaffer, A.Z., Lyle Cain, E., Dugas, J.R., & Fleisig, G.S. (2019). Fastball velocity and elbow-varus torque in professional baseball pitchers. Journal of Athletic Training, 54(3), 296–301. https://doi.org/10.4085/1062-6050-558-17.

Whiteside, D., & Reid, M. (2017). Spatial characteristics of professional tennis serves with implications for serving aces: A machine learning approach. Journal of Sports Sciences, 35(7), 648–654. https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1183805.

Comentario al artículo «Supervised Exercise (Vivifrail) Protects Institutionalized Older Adults Against Severe Functional Decline After 14 Weeks of COVID Confinement»

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Courel-Ibáñez J, Pallarés JG, García-Conesa S, Buendía-Romero Á, Martínez-Cava A, Izquierdo M. Supervised Exercise (Vivifrail) Protects Institutionalized Older Adults Against Severe Functional Decline After 14 Weeks of COVID Confinement. J Am Med Dir Assoc (JAMDA). 2020;0(0). doi:10.1016/j.jamda.2020.11.007

Las residencias de mayores han sido, y siguen siendo, uno de los sectores más vulnerables y castigados por la pandemia del COVID-19.1,2 Además de la elevada tasa de mortalidad del virus en personas mayores de 75 años, las medidas de confinamiento están teniendo un impacto devastador como consecuencia de la falta de actividad física.3,4 Como resultado, esta inactividad sostenida en el tiempo está aumentando la discapacidad funcional, el deterioro cognitivo y el riesgo de complicaciones severas por enfermedades y patologías previas a consecuencia de una mayor debilidad.5–7  Esta catástrofe podría evitarse atendiendo a las evidencias que sostienen que el entrenamiento físico supervisado puede ser un tratamiento tremendamente eficiente y sostenible, no solo para prevenir, sino para una mejor y más rápida recuperación de estas complicaciones en personas mayores hospitalizadas y con comorbilidad.8–10

En este estudio presentamos datos de los efectos de una intervención de entrenamiento físico durante la primera ola de COVID (de marzo a junio de 2020) en personas entre 75 y 100 años que viven en residencias de mayores (Figura 1). Los participantes recibieron 4 semanas de entrenamiento multicomponente e individualizado (www.vivifrail.com) dirigido por Educadores Físico-Deportivos titulados con la supervisión del equipo sanitario de cada centro. Tras estas 4 semanas, un grupo completó 14 semanas más de entrenamiento, mientras que el otro se vio forzado a interrumpir el entrenamiento durante 14 semanas debido a las medidas de confinamiento. En cada uno de estos tres periodos (Inicio, tras 4 semanas y tras 18 semanas), los participantes completaron una serie de tests de capacidad funcional, incluyendo pruebas de equilibrio, fuerza, agilidad y velocidad de marcha.

Figura 1. Diseño experimental

Los resultados mostraron que 4 semanas de entrenamiento fueron suficientes para generar mejoras significativas del 15% al 50% en todas las pruebas físicas. Estas mejoras, además, fueron similares en ambos grupos, aun siendo residentes de diferentes centros. El grupo que continuó con el entrenamiento durante 14 semanas más siguió mejorando. Por el contrario, el grupo que detuvo el entrenamiento durante 14 semanas por confinamiento vio disminuida su capacidad funcional. Sin embargo, mantuvieron una mejor condición física en comparación con el estado inicial (Figura 2).

Figura 2. Cambios en la capacidad funcional (puntuación de la batería SPPB). Los datos son medias e intervalos de confianza del 95% ajustados para los valores iniciales. La zona sombreada representa los puntos de corte de la fragilidad según la literatura.11,12 †‡ Diferencias significativas en el tiempo (prueba t pareada P <.05).

 

Estos resultados se pueden explicar, además, debido a la gran efectividad del programa en solo 4 semanas, logrando que el 21% de los participantes revirtieran su fragilidad y que el 46% lograran ser prácticamente autónomos en tan solo 4 semanas.

Como conclusión, cabe destacar que las mejoras de salud a corto plazo después de 4 semanas de entrenamiento supervisado e individualizado en personas frágiles institucionalizadas entre 75 y 100 años persisten después de 14 semanas de inactividad forzada por confinamiento, evitando parcialmente el deterioro funcional severo y la pérdida de fuerza. Estos resultados demuestran el impacto positivo y protector de las intervenciones de ejercicio agudo en residencias de mayores.

A la espera de que la vacuna sea una realidad, parece más que recomendable introducir programas presenciales de ejercicio multicomponente en residencias de mayores y centros de cuidado como actividad esencial para proteger a los adultos mayores del deterioro funcional severo como consecuencia de condiciones estrictas de confinamiento.

Este estudio forma parte del proyecto HEAL13 (http://www.hpsportsscience.com/heal/). Agradecemos a los gerentes de las residencias, personal sanitario, familiares y participantes que han confiado en nosotros para incorporar los programas de ejercicio físico individualizados como parte de las actividades diarias de los centros de mayores.

Figura 4. Ejemplos de algunas de las pruebas de un participante.

Referencias

  1. Jordan RE, Adab P, Cheng KK. Covid-19: Risk factors for severe disease and death. BMJ. 2020;368. doi:10.1136/bmj.m1198
  2. Zhou F, Yu T, Du R, et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020;395(10229):1054-1062. doi:10.1016/S0140-6736(20)30566-3
  3. Casas-Herrero A, Cadore EL, Zambom-Ferraresi F, et al. Functional Capacity, Muscle Fat Infiltration, Power Output, and Cognitive Impairment in Institutionalized Frail Oldest Old. Rejuvenation Res. 2013;16(5):396-403. doi:10.1089/rej.2013.1438
  4. O’Caoimh R, Galluzzo L, Rodríguez-Laso Á, et al. Prevalence of frailty at population level in European ADVANTAGE Joint Action Member States: a systematic review and meta-analysis. Ann Ist Super Sanita. 2018;54(3):226-238. doi:10.4415/ANN_18_03_10
  5. Hall G, Laddu DR, Phillips SA, Lavie CJ, Arena R. A tale of two pandemics: How will COVID-19 and global trends in physical inactivity and sedentary behavior affect one another? Prog Cardiovasc Dis. Published online 2020. doi:10.1016/j.pcad.2020.04.005
  6. Bhutani S, Cooper JA. COVID‐19 related home confinement in adults: weight gain risks and opportunities. Obesity. Published online May 19, 2020:oby.22904. doi:10.1002/oby.22904
  7. Brooks SK, Webster RK, Smith LE, et al. The psychological impact of quarantine and how to reduce it: rapid review of the evidence. Lancet. 2020;395(10227):912-920. doi:10.1016/S0140-6736(20)30460-8
  8. Sáez de Asteasu ML, Martínez-Velilla N, Zambom-Ferraresi F, et al. Changes in muscle power after usual care or early structured exercise intervention in acutely hospitalized older adults. J Cachexia Sarcopenia Muscle. Published online March 10, 2020:jcsm.12564. doi:10.1002/jcsm.12564
  9. Martínez-Velilla N, Casas-Herrero A, Zambom-Ferraresi F, et al. Effect of Exercise Intervention on Functional Decline in Very Elderly Patients During Acute Hospitalization. JAMA Intern Med. 2019;179(1):28. doi:10.1001/jamainternmed.2018.4869
  10. Izquierdo M, Morley JE, Lucia A. Exercise in people over 85. BMJ. 2020;368. doi:10.1136/bmj.m402
  11. Izquierdo M, Casas-Herrero A, Zambm-Ferraresi F, et al. Multicomponent physical exercise program vivifrail. A practical guide for prescribing a Multicomponent Physical training program to prevent weakness and falls in people over 70. Published 2017. http://vivifrail.com/wp-content/uploads/2019/11/VIVIFRAIL-ENG-Interactivo.pdf
  12. Ramírez‐Vélez R, Correa‐Bautista JE, García‐Hermoso A, Cano CA, Izquierdo M. Reference values for handgrip strength and their association with intrinsic capacity domains among older adults. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2019;10(2):278-286. doi:10.1002/jcsm.12373
  13. Courel-Ibáñez J, Pallarés JG. Effects of β-hydroxy-β-methylbutyrate (HMB) supplementation in addition to multicomponent exercise in adults older than 70 years living in nursing homes, a cluster randomized placebo-controlled trial: the HEAL study protocol. BMC Geriatr. 2019;19(1):188. doi:10.1186/s12877-019-1200-5

 

Comentario del artículo “Wingate Test, When Time and Overdue Fatigue Matter: Validity and Sensitivity of Two Time-Shortened Versions”

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Desde que se desarrolló a finales de la década de 1970, el test anaeróbico Wingate (WAnT) se ha convertido en uno de los principales test para evaluar el rendimiento del metabolismo anaeróbico de producción de energía (Bar-Or et al., 1980). En concreto, esta prueba nos permite estimar la capacidad anaeróbica del deportista, definida como la cantidad total de ATP que puede resintetizar la vía glucolítica en un esfuerzo de máxima intensidad hasta el agotamiento. Igualmente, este procedimiento nos permite estimar la cantidad máxima de ATP resintetizada en la glucolisis anaeróbica por unidad de tiempo, conocida como potencia anaeróbica (Calbet, 2008).

Durante el WAnT tradicional, el deportista debe pedalear lo más rápido posible sin una distribución del esfuerzo (all-out) durante 30 segundos (Bar-Or, 1987), lo que suele generar una extrema fatiga central y periférica que puede prolongarse hasta varios días, normalmente acompañada de náuseas, mareos, dolores de cabeza y vómitos (Maud y Shultz, 1989). Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue analizar la validez y sensibilidad de dos test WAnT abreviados de 15 (WAnT15) y 20 (WAnT20) segundos de duración.

Para ello, se llevaron a cabo 3 fases. En la fase A, 40 participantes realizaron un WAnT de 30 s en un cicloergómetro. Los primeros 15 y 20 segundos de este test se utilizaron para elaborar dos modelos de regresión predictiva de la prueba tradicional de 30 s. En la fase B, 15 participantes realizaron otro test WAnT de 30 s, con el fin de examinar la capacidad predictiva de los modelos de regresión (WAnT15 y WAnT20) elaborados en la fase B. Finalmente, en la fase C, 11 deportistas completaron un programa de entrenamiento de fuerza de 10 semanas utilizando el ejercicio de sentadilla completa (TRAIN), mientras que otros 11 sujetos cesaron completamente su actividad física durante dicho periodo de 10 semanas (CONTROL).  Antes (T0) y después (T10) de esta intervención de entrenamiento o desentrenamiento, los participantes completaron un WAnT de 30 s. Los cambios en la potencia media (MPO) obtenidos en este test fueron utilizados para interpretar de manera práctica la sensibilidad de los protocolos abreviados WAnT15 y WAnT20.

Figura 2. Ejemplo representativo de la potencia instantánea durante el WAnT tradicional de 30 s y valores específicos utilizados para calcular las variables predictivas incluidas en los modelos abreviados WAnT15 y WAnT20. PPO: Potencia máxima, MinPO: Potencia mínima, MPO: Potencia media, FI: Índice de fatiga.

Los principales resultados de este estudio sugieren que los valores de MPO obtenidos en el test WANT tradicional de 30 s, pueden ser estimados con precisión usando las versiones abreviadas de 15 s y 20 s, especialmente esta última. De esta manera, los profesionales podrían reducir los efectos negativos asociados con la excesiva fatiga producida por el protocolo original, lo que resulta especialmente interesante cuando el test WAnT se realiza junto con otras evaluaciones físicas.

Figura 3. Validación cruzada (Fase B). Magnitud de error generada por las estimaciones de los test abreviados WAnT15 y WAnT20 en la predicción de la potencia media (MPO) producida durante el WAnT tradicional de 30 s.

Figura 4. Cambios de potencia media (MPO) generados en el test WAnT tradicional de 30 s, realizado antes (T0) y después (T10) de 10 semanas de entrenamiento de fuerza (TRAIN) o desentrenamiento (CONTROL). El color de los puntos en T10 representa un cambio de MPO detectado: tanto por el WAnT15 como por el WAnT20 (círculos verdes), únicamente por el WAnT20 (círculos azules) o por ninguno de los dos test abreviados (círculos blancos). x2: Dos individuos con el mismo cambio de MPO.

Referencias

Bar-Or, O., Dotan, R., Inbar, O., Rothstein, A., Karlsson, J., y Tesch, P. (1980). Anaerobic capacity and muscle fiber type distribution in man. International journal of sports medicine, 1(02), 82-85. https://doi.org/10.1055/s-2008-1034636  

Bar-Or, O. (1987). The Wingate anaerobic test an update on methodology, reliability and validity. Sports medicine, 4(6), 381-394. https://doi.org/10.2165/00007256-198704060- 00001

Calbet, J.A. (2008). Potencia y capacidad anaeróbicas. En Chicharro, J.L. y Fernández- Vaquero A. (Eds.) Fisiología del Ejercicio (3a ed. P. 487) Madrid: Editorial Médica Panamericana

Maud, P. J., y Shultz, B. B. (1989). Norms for the Wingate anaerobic test with comparison to another similar test. Research Quarterly for Exercise and Sport, 60(2), 144-151. https://doi.org/10.1080/02701367.1989.10607429

Comentario del artículo “Familiarization and Reliability of the Isometric Knee Extension Test for Rapid Force Production Assessment”

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La RFD (del inglés “Rate of Force Development”) es una medida de la capacidad de producción de fuerza de gran interés tanto para el rendimiento como para la salud. Se define como la velocidad a la que los elementos contráctiles del músculo pueden desarrollar fuerza (Aagaard et al., 2002) y se mide a través de test balísticos, es decir, ejecutados “lo más rápido posible”.

En este estudio identificamos la fiabilidad de un test isométrico y balístico de extensión de rodilla utilizando equipos de medida portátiles, como fueron una mesa adaptada y acolchada, y un sensor de fuerza Chronojump enganchado a una tobillera (Imagen 1).

Imagen 1. Equipo de medida

Participaron 14 deportistas no familiarizados con test. Completaron dos veces el test en dos días diferentes (Sesión 1 y 2). En cada sesión, los participantes realizaron tres series de contracciones balísticas de 2 s (lo más rápido y fuerte posible), con una flexión de rodilla de 110° y con 30 s de descanso (Imagen 1, derecha), siguiendo las recomendaciones establecidas en la literatura (Maffiuletti et al., 2016; Rodríguez-Rosell et al, 2018).

El sensor conectado a un ordenador registró en tiempo real variables de interés como la fuerza concéntrica máxima (Fmax), la tasa de producción la fuerza por unida de tiempo (RFD) y el impulso. Para la RFD y el impulso se tomaron tres referencias temporales: contracciones rápidas (los primeros 50 ms), intermedias (de 0 a 150 ms) y tardías (de 0 a 250 ms). En la Imagen 2 se incluye un ejemplo de parte de las medidas registradas por el software.

Imagen 2. Ejemplo del software utilizado para el registro de las variables en las diferentes fases de contracción (i.e., rangos temporales de 0-50 ms, 0-150 ms y 0-250 ms).

En la Tabla 1 se incluyen los resultados del rango (mínimo y máximo del conjunto de la muestra) coeficiente de variación (CV) y del error en valores absolutos (SEM) entre las medidas de test y retest.

Los principales resultados de este estudio muestran que:

  • Durante la fase “tardía” de la contracción (Fmax y RFD/Impulso de 0 a 250 ms) mostraron valores muy fiables desde la primera sesión y sin necesidad de familiarización.
  • La fase intermedia (de 0 a 150 ms) mostró una fiabilidad moderada después de una sesión de familiarización.
  • Por el contrario, la fase más rápida (0 a 50 ms) no alcanzó una fiabilidad suficiente ni siquiera después de una sesión de familiarización.

Como aplicación práctica, estos hallazgos nos permiten determinar que:

  • En sujetos entrenados, pero sin experiencia en este test, es posible medir la Fmax y capacidad de producción de fuerza en fases tardías (0-250 ms) con una elevada fiabilidad desde la primera sesión utilizando un equipo de medida portátil y relativamente asequibles para entrenadores/investigadores (~ 300 €), siguiendo los procedimientos anteriormente descritos.
  • Tras una primera sesión de familiarización, es posible obtener medidas moderadamente fiables de la producción de fuerza en fases más rápidas (0-150 ms).

Referencias:

Aagaard P.; Simonsen E.B.; Andersen J.L.; Magnusson P.; and Dyhre-Poulsen P. Increased rate of force development and neural drive of human skeleton muscle following resistance training. J Appl Physiol. 2002, 93: 1318-1326.

Maffiuletti, N.A.; Aagaard, P.; Blazevich, A.J.; Folland, J.; Tillin, N.; Duchateau, J. Rate of force development: Physiological and methodological considerations. Eur. J. Appl. Physiol. 2016, 116, 1091–1116.

Oranchuk, D.J.; Switaj, Z.J.; Zuleger, B.M. The Addition of a “Rapid Response” Neuromuscular Activation To a Standard Dynamic Warm-Up Improves Isometric Force and Rate of Force Development. J. Aust. Strength Cond. 2017, 25, 19–24.

 Rodríguez-Rosell, D.; Pareja-Blanco, F.; Aagaard, P.; González-Badillo, J.J. Physiological and methodological aspects of rate of force development assessment in human skeletal muscle. Clin. Physiol. Funct. Imaging 2018, 38, 743–762.

Comentario del artículo “The use of a graded exercise test may be insufficient to quantify true changes in VO2max following exercise training in unfit individuals with metabolic syndrome”

Alfonso Moreno-Cabañas, Juan Fernando Ortega, Felix Morales-Palomo, Miguel Ramirez-Jimenez, Laura Alvarez-Jimenez, Jesus G Pallarés y Ricardo Mora-Rodríguez

Enlace a artículo en Journal of Applied Physiology

El consumo de oxígeno máximo (VO2max) es considerado el mejor parámetro fisiológico para determinar nuestra salud cardiorrespiratoria, reflejando la capacidad que tiene nuestro sistema respiratorio, cardiovascular y musculoesquelético de captar, transportar y utilizar el oxígeno (Poole, Wilkerson et al. 2008).  Estudios epidemiológicos, han observado una importante relación entre una pobre salud cardiorrespiratoria y la mortalidad (Wei, Kampert et al. 1999) y el desarrollo del síndrome metabólico (Hassinen, Lakka et al. 2008).  El síndrome metabólico, es un grupo de trastornos antropométricos, metabólicos y cardiovasculares (Alberti, Eckel et al. 2009) que aumentan el riesgo de mortalidad y de padecer enfermedades cardiovasculares.  Por todo ello, en este tipo de población se aconseja realizar un programa de ejercicio con el fin de mantener o aumentar la salud cardiorrespiratoria para reducir la incidencia y prevalencia del síndrome metabólico (Katzmarzyk, Leon et al. 2003, Mora-Rodriguez, Ortega et al. 2014).

Dada la propuesta estrecha relación entre VO2max y la salud, es importante que su medición sea precisa ya que una sobre o infra estimación de los efectos de un programa de ejercicio en esta variable puede llevar a conclusiones erróneas sobre los efectos del ejercicio en la salud.  Pero, ¿realmente estamos evaluando el VO2max correctamente?  El procedimiento más utilizado para la determinación del VO2max, es realizar un test incremental continuo (GXT), midiendo respiración a respiración el consumo de oxígeno (VO2) con un sistema de calorimetría indirecta.  Alcanzar una “meseta” en el VO2 (i.e., aumento de menos de 0,15 LO2·min-1 de VO2 a pesar de un aumento de carga del ergómetro) es el principal parámetro que dictamina si se alcanzó o no un VO2max en el test de GXT.  Sin embargo, la mayoría de las personas desentrenadas no exhiben esta meseta de VO2 antes de la fatiga (Poole, Wilkerson et al. 2008).  Esto puede ser debido a la fatiga prematura localizada en las piernas que se produce durante las últimas etapas del GXT.  Esto infra estimaría el VO2max en el test antes de comenzar a entrenar, pero quizás no en el test tras finalizar el programa de entrenamiento.  Ya que la determinación del VO2max basada únicamente en el GXT no parece adecuada en personas sedentarias, Poole y Jones (Poole and Jones 2017) propusieron que tras el test GXT se dejase un periodo de descanso (15-30 min) y se realizase un test de verificación (VerT) corto hasta la fatiga, poniendo al individuo a una carga 10% por encima de la máxima alcanzada en el GXT.

El laboratorio de fisiología del ejercicio de la Universidad de Castilla-La Mancha, dirigido por Ricardo Mora-Rodriguez en colaboración con Jesus Garcia-Pallarés en la Universidad de Murcia, decidieron utilizar el VerT en sus pacientes con síndrome metabólico, publicando el primer estudio de investigación que evaluaba las diferencias en el VO2max al utilizar el VerT o como se hacía tradicionalmente únicamente el GXT (Moreno-Cabanas, Ortega et al. 2020).  Observamos que, si únicamente se utiliza el GXT para la determinación del VO2max, se podría infraestimar hasta un 9% la salud cardiorrespiratoria en personas desentrenadas con obesidad y síndrome metabólico.  Tras estos hallazgos, el grupo de investigación reflexionó sobre como afectaría este problema metodológico en las ganancias de VO2max tras el entrenamiento.  Ya que, tras un programa de ejercicio, la tolerancia a la fatiga aumenta, el GXT podría evaluar con mayor precisión el VO2max post-entrenamiento y, por lo tanto, sobreestimarse las ganancias en VO2max debido al error de la evaluación inicial de VO2max.

La respuesta a esta pregunta de investigación es el objetivo del artículo “The use of a graded exercise test may be insufficient to quantify true changes in VO2max following exercise training in unfit individuals with metabolic syndrome” publicado este mes en la prestigiosa revista “Journal of Applied Physiology”.  En este estudio, 44 personas sedentarias con síndrome metabólico (58 ± 7 años; 28 hombres y 16 mujeres; con índice de masa corporal de 31.8±4.8 kg·m-2) realizaron un programa de ejercicio aeróbico interválico de alta intensidad de 16 semanas de duración en cicloergómetro.  Tanto al inicio como al final del programa, se evaluó la salud cardiorrespiratoria (VO2max) utilizando GXT seguido de un VerT como figura debajo.

Para nuestra sorpresa, cuando hacíamos el promedio de la respuesta de todo el grupo de participantes, no encontramos diferencias estadísticas en las ganancias de VO2max con el entrenamiento medidas con GXT o VerT.  Sin embargo, observamos que antes de entrenar el GXT infraestimó en un 8% el VO2max en comparación al VerT en 18 participantes, disminuyéndose esta infraestimación tras el entrenamiento al 3%.  Por lo tanto, en estos participantes (41% de toda la muestra) usando solamente el protocolo GXT casi duplicaba las mejoras del VO2max con el entrenamiento (236 mLO2·min-1) en comparación con los aumentos “reales” medidos cuando se incluía el test VerT (141 mLO2·min-1; P < 0,001).  En los 26 participantes restantes, el GXT infraestimó el VO2max solamente tras 16 semanas de entrenamiento (54 mLO2·min-1) y en estos individuos pasaba lo contrario y el GXT subestimaba las mejoras de VO2max.

En resumen, asegurar la precisión de la medición del VO2max no es un mero tecnicismo, ya que en función a su mejora vamos a evaluar la efectividad de los programas de entrenamiento que aplicamos para mejorar la salud en la población donde el ejercicio está indicado.  Los hallazgos de esta investigación destacan la necesidad de realizar un VerT después del GXT para determinar adecuadamente las mejoras inducidas por el entrenamiento en personas inicialmente desentrenadas y con baja capacidad aeróbica.  Esperamos que esta información se disemine y que los investigadores incluyan este test de verificación que aumenta algo el tiempo de testaje, pero que se puede hacer en la misma sesión conservando la misma calibración del sistema de calorimetría indirecta.

Este es un ejemplo de las cuestiones que se abordarán en el Máster en ejercicio con movimiento y restricción calórica para el tratamiento de la obesidad, diabetes, hipertensión y la dislipidemia de la UCLM

http://www.merct-1.posgrado.uclm.es/default.aspx

REFERENCIAS

  • Alberti, K. G., R. H. Eckel, S. M. Grundy, P. Z. Zimmet, J. I. Cleeman, K. A. Donato, J. C. Fruchart, W. P. James, C. M. Loria and S. C. Smith, Jr. (2009). «Harmonizing the metabolic syndrome: a joint interim statement of the International Diabetes Federation Task Force on Epidemiology and Prevention; National Heart, Lung, and Blood Institute; American Heart Association; World Heart Federation; International Atherosclerosis Society; and International Association for the Study of Obesity.» Circulation 120(16): 1640-1645.
  • Hassinen, M., T. A. Lakka, K. Savonen, H. Litmanen, L. Kiviaho, D. E. Laaksonen, P. Komulainen and R. Rauramaa (2008). «Cardiorespiratory fitness as a feature of metabolic syndrome in older men and women: the Dose-Responses to Exercise Training study (DR’s EXTRA).» Diabetes Care 31(6): 1242-1247.
  • Katzmarzyk, P. T., A. S. Leon, J. H. Wilmore, J. S. Skinner, D. C. Rao, T. Rankinen and C. Bouchard (2003). «Targeting the metabolic syndrome with exercise: evidence from the HERITAGE Family Study.» Med Sci Sports Exerc 35(10): 1703-1709.
  • Mora-Rodriguez, R., J. F. Ortega, N. Hamouti, V. E. Fernandez-Elias, J. Canete Garcia-Prieto, A. Guadalupe-Grau, A. Saborido, M. Martin-Garcia, V. Guio de Prada, I. Ara and V. Martinez-Vizcaino (2014). «Time-course effects of aerobic interval training and detraining in patients with metabolic syndrome.» Nutr Metab Cardiovasc Dis 24(7): 792-798.
  • Moreno-Cabanas, A., J. F. Ortega, F. Morales-Palomo, M. Ramirez-Jimenez and R. Mora-Rodriguez (2020). «Importance of a verification test to accurately assess VO2max in unfit individuals with obesity.» Scand J Med Sci Sports 30(3): 583-590.
  • Poole, D. C. and A. M. Jones (2017). «Measurement of the maximum oxygen uptake VO2max: VO2peak is no longer acceptable.» J Appl Physiol 122(4): 997-1002.
  • Poole, D. C., D. P. Wilkerson and A. M. Jones (2008). «Validity of criteria for establishing maximal O2 uptake during ramp exercise tests.» Eur J Appl Physiol 102(4): 403-410.

Comentario del artículo “A comprehensive analysis of the velocity-based method in the shoulder press exercise: stability of the load-velocity relationship and sticking region parameters”

Enlace a artículo

En este trabajo, los autores hemos llevado a cabo un profundo y exhaustivo análisis de las aplicaciones prácticas que presenta el entrenamiento de fuerza basado en la velocidad (VBRT) para la programación y control del deportista. Para ello, se ha utilizado uno de los principales ejercicios de fuerza del tren superior, fundamental en las rutinas de entrenamiento de la mayoría de los atletas que tenemos en nuestro cargo: el Press Militar. De manera específica, el presente estudio ha clarificado algunos aspectos relacionados con la relación carga-velocidad que han generado controversia en los últimos años, como su dependencia del nivel de fuerza del atleta (posibles diferencias en la relación carga-velocidad entre atletas con altos y bajos valores de fuerza) o su estabilidad ante cambios de rendimiento (posibles diferencias en la relación carga-velocidad tras mejoras/pérdidas de rendimiento). Además, por primera vez, este trabajo aporta información referente a la región crítica (conocida en inglés como “sticking region”) de este ejercicio.

Para ello, 48 atletas con amplia experiencia en este ejercicio realizaron un test incremental con cargas (T1) hasta la repetición máxima (1RM) para determinar la relación carga-velocidad e identificar los parámetros clave de la sticking region de este ejercicio. En una segunda valoración (T2), una selección de esta muestra (24 sujetos) entrenó el ejercicio press militar durante 10 semanas (2 sesiones/semana, 3 series, 65-90% 1RM, y 4 min de descanso entre series), controlando en todo momento la magnitud de la carga y la fatiga inducida en cada serie mediante el registro de la velocidad de ejecución (VBRT). Tras finalizar las 10 semanas de intervención, este subconjunto de 24 sujetos realizó de nuevo el test incremental con cargas hasta la 1RM, con el objetivo de examinar la estabilidad de la relación carga-velocidad (T1 vs. T2).

Al igual que en otros ejercicios de fuerza isoinerciales (2,3,5), en este trabajo se encontró una relación muy estrecha entre la intensidad relativa (% 1RM) y las principales variables de velocidad analizadas: velocidad media (MV), velocidad media de la fase propulsiva (MPV) y la velocidad pico (PV) (R2 = 0.954-0.970) (Figura 1); registrándose una relación incluso mayor cuando se examinó la relación carga-velocidad a nivel individual (R2 = 0.973-0.997).

A pesar de que se identificaron 3 subgrupos con diferentes ratios de fuerza relativa, no se hallaron diferencias significativas ni en el promedio de velocidad de la relación carga-velocidad (MPVAve), ni en la velocidad de la 1RM (MPV1RM), entre estos 3 subgrupos.

Aunque las 10 semanas de entrenamiento en los 24 sujetos generaron un incremento medio en el valor 1RM del 17.5%, se encontró una alta estabilidad (mínima variación) en todo el espectro de intensidades de la relación carga-velocidad (T1, MPVAve = 0.69 m·s-1 vs. T2, MPVAve = 0.70 m·s-1)

Finalmente, tras un exhaustivo análisis biomecánico de este ejercicio, los tres parámetros representativos del sticking region sólo se detectaron ante cargas superiores al 75% 1RM.

Como principales aplicaciones prácticas debemos destacar que:

  • El control de la intensidad (%1RM) y la valoración del estado de forma del atleta se pueden llevar a cabo con gran precisión y sin interferencias en el programa de intervención mediante el registro de la primera repetición de la serie llevada a cabo en la sesión de entrenamiento, siempre y cuando ésta se ejecute a la máxima velocidad posible.
  • El VBRT también nos permite evaluar con alta fidelidad los cambios que se producen en el rendimiento de un deportista tras una intervención de entrenamiento, sin la necesidad de realizar un test máximo hasta la 1RM o un test de repeticiones hasta el fallo. Así, un cambio de ~0,08 m·s-1 en la MPV o MV registrado ante la misma carga absoluta (kg) evaluada antes y después de un programa de entrenamiento, significaría un aumento de ~5% en el valor de la 1RM.
  • El nivel de rendimiento del atleta y su experiencia en el entrenamiento de fuerza no parece afectar a la relación carga–velocidad. De este modo, una vez que se haya alcanzado un mínimo de  dominio de la técnica del ejercico en cuestión, el control de la velocidad a la que se desplazan las cargas debería ser una herramienta fundamental en la programación y control del entrenamiento de fuerza. Para ello, se anima a los entrenadores a utilizar las ecuaciones generales propuestas por el presente estudio (Ver apartado de Resultados), pero especialmente, a la elaboración de ecuaciones individuales que maximicen la precisión de esta metodología.
  • La información sobre la posición de los parámetros clave de la sticking region permite incorporar estrategias para aumentar los efectos positivos del entrenamiento. Por ejemplo, conocer la posición de la sticking región, permite a los entrenadores controlar que todas las repeticiones realizadas por el atleta incluyan esta región crítica, maximizando así las adaptaciones neuromusculares y funcionales, tal y como se ha demostrado recientemente por nuestro grupo de investigación (1,4).

Referencias

1.          Martinez-Cava, A, Hernandez-Belmonte, A, Courel-Ibanez, J, Moran-Navarro, R, Gonzalez-Badillo, JJ, and Pallares, JG. Bench press at full range of motion produces greater neuromuscular adaptations than partial executions after prolonged resistance training. J Strength Cond Res, 2019.

2.          Martínez-Cava, A, Morán-Navarro, R, Sánchez-Medina, L, González-Badillo, JJ, and Pallarés, JG. Velocity- and power-load relationships in the half, parallel and full back squat. J Sports Sci 37: 1088–1096, 2019.

3.          Morán-Navarro, R, Martínez-Cava, A, Escribano-Peñas, P, and Courel-Ibáñez, J. Load-velocity relationship of the deadlift exercise. Eur J Sport Sci: 1–19, 2020.

4.          Pallarés, JG, Martínez-Cava, A, Courel-Ibáñez, J, González-Badillo, JJ, and Morán-Navarro, R. Full squat produces greater neuromuscular and functional adaptations and lower pain than partial squats after prolonged resistance training. Eur J Sport Sci 20: 115–124, 2020.

5.          Sánchez-Medina, L, González-Badillo, JJ, Pérez, CE, and Pallarés, JG. Velocity- and power-load relationships of the bench pull vs bench press exercises. Int J Sports Med 35: 209–216, 2014.

Comentario del artículo “Training load and performance impairments in professional cyclists during COVID-19 lockdown”

Nueva publicación del Lab en la revista International Journal of Sports Physiology and Performance:  Enlace

Se presentan en este trabajo los primeros resultados en la literatura internacional sobre los efectos del confinamiento obligatorio asociado al COVID-19 en el rendimiento de deportistas de élite, en concreto de ciclistas profesionales.

Mediante una monitorización individualizada de un grupo de 18 ciclistas profesionales del Team Caja Rural – Seguros RGA, se han podido constatar los efectos que el confinamiento ha tenido en la distribución de las cargas de entrenamiento, tanto en el volumen total, como por cada zona de intensidad, así como su repercusión sobre el propio rendimiento funcional de estos deportistas.

Aunque la disponibilidad de rodillos y ergometrías en el ciclismo durante las 7 semanas que duró el confinamiento ha permitido que esta sea la especialidad deportiva con menor impacto en el cumplimiento de las rutinas habituales de entrenamiento, dadas las características propias de los esfuerzos indoor (menor capacidad para la disipación del calor y mayor deshidratación, mayor consumo de glucógeno y deriva cardiaca, ausencia de recuperaciones en pendientes negativas, mayor exigencia psicológica..), los preparadores de este equipo programaron un 34% menos de volumen de entrenamiento semanal, especialmente a intensidades por debajo del Umbral Aeróbico (un 52% menos), y a intensidades iguales o superiores al Máximo Estado Estable (40% o menos del volumen total semanal previo al confinamiento).

A pesar de que en las últimas tres semanas de confinamiento todos estos ciclistas realizaron simulaciones de carreras virtuales en los que alcanzaron la máxima percepción del esfuerzo en repetidas ocasiones para distintos tiempos de exposición, las mejores potencias medias en 5 y 20 min (P5 y P20, respectivamente) sufrieron retrocesos muy notables: [P5 de 6.5 ± 0.4  W/kg a 5.7 ± 0.5 W/kg; P20 de 5.5 ± 0.3 W/kg a 5.0 ± 0.4 W/kg], lo que significó pérdidas individuales de rendimiento de entre el 1% y el 19 %.

En su conjunto, los resultados de este trabajo demuestran que una reducción parcial del entrenamiento, alcanzado un volumen total promedio de 12 h semanales, con tan solo 6 horas o menos de entrenamiento a baja intensidad (por debajo del Umbral Aeróbico), y menos de 2 h a intensidad superior al Máximo Estado Estable, no permiten retener las adaptaciones cardiorrespiratorias, neuromusculares y metabólicas que ostentan deportistas de este nivel competitivo.