Comentario del Artículo: Is the record power profile repeatable? A practical analysis and interpretation in professional cyclists

Xabier Muriel, Alejandro Hernández-Belmonte, Manuel Mateo-March, Pedro L. Valenzuela, David Barranco-Gil, Alejandro Lucia and Jesús G. Pallarés. Is the record power profile repeatable? A practical analysis and interpretation in professional cyclists. Journal of Strength & Conditioning Research. 2022. Online ahead of print.  Enlace

 

Como continuación del estudio recientemente publicado por este mismo grupo de investigadores en Int J Sports Physiol Perform sobre la capacidad del power profile para identificar el máximo potencial físico del ciclista profesional, en el presente trabajo se ha analizado la repetibilidad de esta métrica, es decir, la variabilidad biológica que tienen los corredores profesionales en sus registros de potencia durante el entrenamiento y la competición.

En el estudio precedente concluíamos que los registros del perfil de potencia pueden considerarse representativos del máximo potencial físico del ciclista únicamente cuando se encuentra inmerso en el periodo competitivo de la temporada, y siempre en tiempos de exposición iguales o superiores a 5 min. Cuando el perfil de potencia se calcula únicamente mediante datos de entrenamiento, o incluso con registros de competición pero en tiempos de exposición inferiores a 5 min, los valores de MMP van a infraestimar el verdadero máximo potencial del ciclista y son, por tanto, necesarias pruebas o test específicos contrarreloj para corregir esta métrica.

Teniendo en cuenta estas situaciones o condiciones en las que podemos confiar que el power profile representa el máximo potencial del ciclista, quedaba sin embargo por determinar cuál es el mínimo cambio de potencia (MMP en W o en W/kg) que un ciclista debe identificar en los distintos tiempos de exposición para poder considerarlo un cambio real de su rendimiento, o si por el contrario ese pequeño cambio detectado se puede atribuir simplemente al propio error biológico o variabilidad de la medida intra-sujeto.

Para este objetivo se estudiaron a 12 ciclistas profesionales que habían concluido en el top 15 en una gran vuelta por etapas (Giro, Tour o Vuelta) durante distintos periodos de 23 días a lo largo de la temporada: i) Preparatorio (solo registros de entrenamiento), ii) Específico (registros de entrenamiento y competición) y iii) Competitivo (durante una gran vuelta – solo registros de competición). Se calculó el error estándar de la medida (SEM) con los 2, 3 y 5 mejores registros de MMP de cada corredor en esos tres periodos para los tiempos de exposición de 30 s, 1 min, 5 min, 10 min, 20 min, 30 min y 60 min.

En primer lugar, los resultados de este estudio nos sugieren que el error asociado al MMP de cada tiempo de exposición es independiente al número de datos utilizados para el análisis (RPP2, RPP3, o RPP5, Figura 1) por lo que, si usamos un potenciómetro correctamente calibrado, no será necesario realizar ningún tipo de suavizado o promedio de los mejores datos de un ciclista, ya que podemos confiar en que el mejor resultado de potencia alcanzado en el periodo de tiempo que se quiera analizar, representa fielmente el máximo potencial físico que ha desarrollado el ciclista en dicho periodo.

En cuanto al análisis de repetibilidad, los resultados muestran claramente que, una vez alcanzado el periodo específico y competitivo (es decir, con registros de competición oficial), el error de la medida es muy limitado para tiempos de exposición iguales o superiores a 5 min (SEM < 4%). Sin embargo, para tiempos de exposición inferiores a estos, o cuando solo se tienen en cuenta registros de entrenamiento, el error se incrementa considerablemente (SEM = 4.6 – 12.5%), lo que supone un verdadero hándicap a la hora de identificar cambios reales del rendimiento del ciclista. En concreto, para estos corredores profesionales, durante el periodo especifico y competitivo, un cambio de 0.20 W·kg-1 (~10 W) podría ya considerarse un cambio real de su potencial físico en MMP superiores a 5 min (Tabla 1).

 

Figura 1: Error estándar de medición (SEM) del perfil de potencia registrado (RPP) calculado utilizando los dos (RPP2), tres (RPP3) y cinco (RPP5) valores más altos de la potencia media máxima obtenidos durante cada uno de los tres períodos analizados.

 

En su conjunto, los resultados de ambos estudios nos permiten concluir que:

  • Si el ciclista no realiza test de contrarreloj específicos en campo o laboratorio, el perfil de potencia únicamente va a representar el máximo potencial del ciclista cuando se ha registrado un número importante de días de competición (al menos 10 días), y siempre para tiempos de exposición ≥ a 5 minutos.

 

  • Exclusivamente en estos contextos (tiempos de exposición ≥ 5 min y con registros de competición o test específicos), el cambio mínimo que debemos observar en el MMP de un ciclista profesional para considerarlo un cambio real de su potencial físico es de 0.20 W·kg-1 (~10 W).

 

  • Los MMP para tiempos de exposición inferiores a 5 min con registros de entrenamiento, o incluso de competición, no representan el verdadero potencial físico del ciclista, por lo que no parece apropiado interpretar cambios de su rendimiento mediante el estudio del power profile, ni siquiera una vez superados los umbrales de error detectados en este trabajo.

Comentario del artículo: Relationship between the severity of persistent symptoms, physical fitness, and cardiopulmonary function in post‑COVID‑19 condition. A population‑based analysis.

Amaya Jimeno‑Almazán, Alejandro Martínez‑Cava, Ángel Buendía‑Romero, Francisco Franco‑López, José Antonio Sánchez‑Agar, Bernardino Javier Sánchez‑Alcaraz, James J. Tufano, Jesús G. Pallarés & Javier Courel‑Ibáñez. Relationship between the severity of persistent symptoms, physical fitness, and cardiopulmonary function in postCOVID19 condition. A populationbased analysis. Internal and Emergency Medicine. 2022. https://doi.org/10.1007/s11739-022-03039-0 Enlace

 

El término “COVID-19 persistente” (también conocido como síndrome post- COVID o long-COVID-19) hace referencia a aquellos pacientes que, con un historial de infección por SARS-CoV-2 probable o confirmada, 3 meses desde el inicio de la enfermedad aguda, presentan síntomas clínicos que duran al menos 2 meses y que no pueden explicarse con un diagnóstico alternativo. De acuerdo con las últimas estimaciones, la prevalencia de los casos de COVID-19 que desarrollan síntomas crónicos o persistentes que superan los 6 meses de evolución es de aproximadamente un 3%.

Las manifestaciones clínicas persistentes de esta enfermedad se caracterizan por ser de carácter multiorgánico y constituir un conjunto de síntomas entre los que destacan la fatiga post-esfuerzo y la sensación de falta de aire (disnea), junto con manifestaciones neuropsicológicas, como la cefalea y el deterioro cognitivo de perfil subcortical.  Como consecuencia, las personas con síndrome post COVID-19 empeoran de forma importante su capacidad funcional, incluso durante actividades cotidianas de baja intensidad, por lo que sus niveles de actividad física diaria se ven drásticamente disminuidos.

En el momento actual, no se sabe con certeza el mecanismo último que motiva la aparición de la intolerancia al esfuerzo y la disnea, que constituyen los dos síntomas más frecuentes de esta condición. Tampoco existe hasta la fecha evidencia contrastada sobre la efectividad de ningún fármaco que puede ayudar a mitigar los efectos de esta enfermedad, ni tampoco a acortar su duración. Además de la dramática pérdida de la calidad de vida de los pacientes, el progresivo incremento de la prevalencia poblacional del COVID-19 persistente está teniendo un impacto muy importante tanto en el gasto sanitario como en los costes derivados en la seguridad social, motivado principalmente por el drástico incremento del número de bajas laborales asociadas a esta enfermedad, una vez que ya ha quedado reconocida y definida por la OMS.

Si bien no existen evidencias sólidas sobre ello, recientemente se ha sugerido que la condición física del paciente antes de la infección podría ser un factor protector, tanto de la adquisición de esta, como de la gravedad y la duración de los síntomas de la enfermedad aguda.

Por todo ello, dentro del proyecto RECOVE y sus múltiples líneas de investigación derivadas, para este estudio se valoró el historial clínico, las comorbilidades, la composición corporal, la sintomatología, así como los principales indicadores cardiorrespiratorios y neuromusculares que definen la condición física de un total de 72 pacientes diagnosticados con COVID-19 persistente.

Los principales resultados del estudio nos muestran que cuanto mejor es la condición física y mayores los niveles de fuerza, y concretamente a mejor salud cardiopulmonar, menor la intensidad de los síntomas manifestados por los pacientes con COVID-19 persistente. Esto es especialmente cierto en lo relativo a las dos manifestaciones clínicas predominantes, la fatiga y la disnea. Las correlaciones más directas se encontraron entre el VO2max y la percepción de disnea y entre la fuerza de extremidades inferiores medida a través del 50% 1RM (kg) en media sentadilla y la fatiga. Estos efectos protectores de la condición física también se extendieron a la percepción de síntomas depresivos. Además, los participantes que cumplieron con las recomendaciones de la OMS (Organización Mundial de la Salud) respecto a la actividad física, presentaron menor número de síntomas que el resto.

Si mantener una buena condición física durante el curso de la enfermedad, impacta directamente en la percepción e intensidad de los síntomas, es probable que el ejercicio físico pueda constituir una medida indispensable para paliar los efectos persistentes a la largo tras haber adquirido la COVID-19 y en su pronóstico.

 

Figura 1. el gráfico muestra las correlaciones entre las escalas utilizadas para la evaluación de la intensidad de los síntomas y las variables cardiopulmonares y la condición física de los pacientes con COVID-19 persistente (n=72). Las cruces muestran la ausencia de correlación significativa (p> 0.05).

En definitiva, este estudio apoya hallazgos previos que demuestran que el sedentarismo, el desacondicionamiento físico y, por tanto, unos niveles deficitarios de rendimiento cardiorrespiratorio y de fuerza muscular están irremediablemente asociados a una mayor gravedad y persistencia de la sintomatología del COVID-19 persistente. Futuros estudios deberán identificar la efectividad que un programa de ejercicio individualizado puede tener sobre la recuperación de estos pacientes.

Comentario del artículo: Field-Derived Maximal Power Output in Cycling: An Accurate Indicator of Maximal Performance Capacity?

Jesús G. Pallarés, Alejandro Hernández-Belmonte, Pedro L. Valenzuela, Xabier Muriel, Manuel Mateo-March, David Barranco-Gil and Alejandro Lucia. Field-Derived Maximal Power Output in Cycling: an Accurate Indicator of Maximal Performance Capacity?. Int J Sports Physiol Perform. 2022. Jul 27;1-7. doi: 10.1123/ijspp.2022-0208. Online ahead of print.  Enlace

 

Las determinaciones de potencia máxima media (MMP), el umbral de potencia funcional modelado (mUPF), o la propia potencia crítica (CP) derivadas de registros de entrenamiento y/o competición han generado enorme expectación en los últimos tiempos como estimaciones prácticas y eficientes del máximo potencial físico que podrían manifestar los ciclistas o triatletas ante esfuerzos de diferente duración. En esos estudios recientes, el acceso a los registros de entrenamientos y competiciones de un número muy elevado de ciclistas y durante un periodo prolongado (es decir, Big Data – decenas de miles de registros) han permitido identificar fielmente el efecto que tienen sobre el rendimiento en ciclistas y triatletas múltiples variables o manipulaciones como la fatiga1, la temperatura ambiente2, la altitud3, o el tipo de corredor y su nivel competitivo4,5,6.

Sin embargo, en la práctica profesional real, cuando un entrenador trabaja e interpreta únicamente los registros de entrenamiento y competición de un ciclista, se le presentan irremediablemente distintas cuestiones que requieren una respuesta práctica:

1.- ¿Puede realmente un preparador considerar que el MMP, o sus métricas derivadas como la potencia crítica o el mFTP, representan o estiman en cada momento el verdadero máximo potencial físico de su ciclista?

2.- ¿Se podría ver afectada la precisión de esta estimación del máximo rendimiento por el momento de la temporada en el que se encuentre el ciclista? ¿haber hecho test específicos de campo o de laboratorio mejoran esa estimación? ¿y haber hecho ya un número de días de competición concreto?

3.- ¿Cuál es mínimo cambio del rendimiento que debo registrar en el MMP de un ciclista, o sus métricas derivadas, para poder interpretarlo realmente como un cambio de su potencial físico?

Para dar respuesta a estas preguntas, el presente estudio reclutó a un total de 27 ciclistas profesionales que realizaron 3 test de rendimiento máximo con una duración de 1, 5 y 20 minutos, respectivamente, los cuales fueron considerados como “gold standard” para conocer la máxima capacidad de los ciclistas ante cada una de estas duraciones de esfuerzo7. Por otro lado, se registró la potencia desarrollada por los ciclistas en dos periodos diferentes de la temporada: i) sesiones de entrenamiento realizadas durante los 60 días previos a los tests de rendimiento máximo anteriormente mencionados (período preparatorio) y ii) sesiones de entrenamiento y competición (al menos 10 días) realizadas durante los 60 días posteriores a dichos test de rendimiento máximo (período específico).

Tanto en los periodos preparatorio y específico, como de los test de rendimiento máximo, se obtuvieron los valores de MMP para esfuerzos de 1, 5 y 20 minutos, así como el cálculo derivado de la CP. Las respuestas a las preguntas previamente planteadas se abordaron mediante el cálculo de diferentes estadísticos descriptivos: coeficiente de correlación de Pearson (r), sesgo y el Error Estándar de la Medida (SEM), expresado en términos absolutos (W o W/kg) y relativos (%). En la práctica, un parámetro de rendimiento estimado (en este caso los registros de competición y/o entrenamiento) se podría considerar suficientemente preciso y valido cuando el SEM es inferior al 5% respecto al procedimiento gold standard (en este caso, los valores derivados de los test de rendimiento máximo).

Los principales resultados de este estudio mostraron que existe una correspondencia moderada o alta (r = 0.65 – 0.87) entre la MMP obtenida en los test de rendimiento máximo y los registros de entrenamiento y competición, independientemente de la duración del esfuerzo (1-, 5-, y 20-min), o del período de la temporada (preparatorio o específico). Sin embargo, el análisis del sesgo Bland Altman evidenció que los valores de MMP derivados de registros de entrenamiento y competición en los periodos preparatorio y específico infraestimaron el rendimiento máximo real del ciclista, aunque con un sesgo muy limitado en el período específico (de 0.2 a 1.4 W/kg), en comparación con el periodo preparatorio (de 0,40 a 1.7 W/kg) (Figura 2).

Figura 2 — Gráficos de Bland-Altman mostrando la concordancia entre la potencia obtenida en los test de rendimiento máximo (TT) y la MMP para diferentes duraciones de esfuerzo (1, 5 y 20 minutos) durante los periodos preparatorio y específico.

 

Ahora bien, sólo los valores de MMP estimados con una duración superior o igual a 5 minutos, con datos obtenidos durante el periodo específico (es decir, teniendo registros de al menos 10 días de competición), mostraron diferencias menores al 5% en comparación con los test de rendimiento máximo (Tabla 2).

 

Por otro lado, se encontró una correlación significativa entre los valores de CP derivados de los test de rendimiento máximo y los derivados de los periodos preparatorio (r = 0.77) y específico (r = 0.80), aunque de nuevo solo el CP derivado del periodo específico mostró errores inferiores al 5% en comparación con el CP derivado de los test de rendimiento máximo (Figura 3).

Figura 3. Diferencias individuales y promedio en la CP y la W´ derivados de los registros de competición y/o entrenamiento en los periodos preparatorio y específico, en comparación con los obtenidos de los test específicos de rendimiento.

 

Los principales hallazgos de este estudio nos permiten concluir que:

  • Los valores de MMP registrados durante la fase específica (es decir, incluyendo registros de competición oficial), así como sus valores de CP derivados, serían indicadores precisos para estimar el rendimiento máximo de los ciclistas en esfuerzos mayores o iguales a 5 minutos. Incluso en este contexto del periodo competitivo, las exigencias tácticas del ciclismo profesional, impiden al deportista manifestar en entrenamiento o competición su máximo potencial en esfuerzos de duración inferiores a 5 min, por lo que incluso en este periodo será necesario incorporar a la programación periódicamente test específicos de duraciones inferiores a 5 min para actualizar convenientemente esa zona del perfil de potencia.

 

  • En caso de que el ciclista se encentre en periodo preparatorio, o no tenga un calendario competitivo exigente, siempre será necesario incorporar periódicamente a la programación test específicos de un amplio espectro de tiempos de exposición (no solo inferiores a 5 min), para la adecuada estimación del MMP en perfil de potencia y sus métricas derivadas.

 

 

REFERENCIAS:

  1. Mateo-March, M., Valenzuela, P. L., Muriel, X., Gandia-Soriano, A., Zabala, M., Lucia, A., Pallares, J. G., & Barranco-Gil, D. (2022). The Record Power Profile of Male Professional Cyclists: Fatigue Matters. International journal of sports physiology and performance, 1–6. Advance online publication. https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0403

 

  1. Valenzuela, P. L., Mateo-March, M., Zabala, M., Muriel, X., Lucia, A., Barranco-Gil, D., & Pallarés, J. G. (2022). Ambient Temperature and Field-Based Cycling Performance: Insights From Male and Female Professional Cyclists. International journal of sports physiology and performance, 1–5. Advance online publication. https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0508

 

  1. Mateo-March, M., Muriel, X., Valenzuela, P. L., Gandia-Soriano, A., Zabala, M., Barranco-Gil, D., Pallarés, J. G., & Lucia, A. (2022). Altitude and Endurance Performance in Altitude Natives versus Lowlanders: Insights from Professional Cycling. Medicine and science in sports and exercise, 54(7), 1218–1224. https://doi.org/10.1249/MSS.0000000000002890

 

  1. Valenzuela, P. L., Muriel, X., van Erp, T., Mateo-March, M., Gandia-Soriano, A., Zabala, M., Lamberts, R. P., Lucia, A., Barranco-Gil, D., & Pallarés, J. G. (2022). The Record Power Profile of Male Professional Cyclists: Normative Values Obtained From a Large Database. International journal of sports physiology and performance, 17(5), 701–710. https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0263

 

  1. Stevens, C. J., Bennett, K., Novak, A. R., Kittel, A. B., & Dascombe, B. J. (2019). Cycling Power Profile Characteristics of National-Level Junior Triathletes. Journal of strength and conditioning research, 33(1), 197–202. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001876

 

  1. Lepers, R., Knechtle, B., & Stapley, P. J. (2013). Trends in Triathlon Performance: Effects of Sex and Age. Sports medicine (Auckland, N.Z.), 43(9), 851–863. https://doi.org/10.1007/s40279-013-0067-4

 

  1. Valenzuela, P. L., Alejo, L. B., Montalvo-Pérez, A., Gil-Cabrera, J., Talavera, E., Lucia, A., & Barranco-Gil, D. (2021). Relationship Between Critical Power and Different Lactate Threshold Markers in Recreational Cyclists. Frontiers in physiology, 12, 676484. https://doi.org/10.3389/fphys.2021.676484

 

 

 

Comentario del artículo: The 2-point method: A quick, accurate, and repeatable approach to estimate ultrasound-derived quadriceps femoris cross-sectional area

 

Hernández‐Belmonte, A., Martínez-Cava, A., Pallarés, J.G. The 2-Point Method: A Quick, Accurate, and Repeatable Approach to Estimate Ultrasound-Derived Quadriceps Femoris Cross-Sectional Area. International Journal of Sports Physiology & Performance 2022. https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0381Enlace

 

El área de sección transversal del cuádriceps (QUADACSA) es un parámetro muscular clave debido a su estrecha relación con la fuerza y el rendimiento deportivo. En los últimos años, la evaluación de este parámetro se ha visto beneficiada del desarrollo y perfeccionamiento de la ecografía panorámica, la cual permite evaluar el QUADACSA de manera sencilla y mínimamente invasiva. Sin embargo, la implementación de la ecografía panorámica para evaluar el QUADACSA a lo largo de las diferentes regiones del muslo requiere de un elevado coste temporal, ya que el operador tiene que mover la sonda a lo largo del músculo para generar la imagen y, a continuación, trazar manualmente el contorno del mismo mediante el software de análisis. Por ello, en el presente estudio examinamos la viabilidad de estimar el QUADACSA en diferentes regiones del muslo utilizando el método de Dos Puntos (2-Point).

En primer lugar, comparamos el QUADACSA medido por ecografía panorámica con el obtenido por resonancia magnética (gold standard) en seis regiones (20, 30, 40, 50, 60 y 70% de la distancia entre el trocánter mayor y la rótula). En segundo lugar, el QUADACSA derivado de la ecografía, correspondiente al 30 y 60% (2-Point30-60%) o al 20 y 70% (2-Point20-70%) del muslo, se utilizó para estimar el QUADACSA de las regiones restantes (Figura 1). El QUADACSA estimado resultante en cada una de las regiones mencionadas se comparó con el medido de manera directa. Por último, se examinó la repetibilidad test-retest de los enfoques 2-Point30-60% y 2-Point20-70% comparando los errores generados por cada uno de ellos en dos estimaciones separadas en el tiempo. Se incluyeron los estadísticos: Coeficiente de Correlación Intraclase (ICC), Cambio Mínimo Detectable (SDC), sesgo y Error Estándar de la Medida (SEM), expresado en términos absolutos (cm2) y relativos (CV, %).

 

Figura 1. Regiones utilizadas para la elaboración de los métodos 2-Point20-70% y 2-Point30-60%.

Los principales resultados mostraron un acuerdo excelente (ICC ≥ 0.980) y reducidos errores (SEM ≤ 2.43 cm2) cuando se comparó el QUADACSA medido con ecografía panorámica y el obtenido por resonancia magnética. En segundo lugar, aunque los errores de estimación encontrados fueron reducidos (CV ≤ 7.50%), resultaron ser menores y menos sesgados para el 2-Point30-60%, especialmente en las regiones centrales del muslo (SEM ≤ 2.01 cm2, sesgo ≤ 0.89 cm2) (Figura 2).

Figura 2. Errores de estimación obtenidos por los métodos 2-Point30-60% y 2-Point20-70%. En cada panel, los círculos y las líneas verticales representan la media (SD) de todos los QUADACSA medidos o estimados. SEM: error estándar de la medida; CV: SEM expresado en términos relativos; ICC: coeficiente de correlación intraclase.

 

Del mismo modo, el análisis de repetibilidad reveló menores errores test-retest para el 2-Point30-60 (CV ≤ 1.9%) en comparación con el 2-Point20-70% (CV ≤ 4.6%) (Tabla 2).

 

Estos resultados sugieren que el método 2-Point, especialmente el implementado utilizando las regiones del 30% y el 60%, representaría una estrategia precisa y fiable para evaluar el QUADACSA a lo largo del muslo. Mediante la implementación de esta propuesta, se reduciría aproximadamente un 65% el tiempo necesario para llevar a cabo una evaluación del QUADACSA en múltiples regiones del muslo, disminuyendo así la fatiga del evaluador y aumentando la aplicación práctica de esta técnica en el ámbito deportivo, clínico y de investigación.

 

Comentario del artículo: Effects of Velocity Loss Threshold during Resistance Training on Strength and Athletic Adaptations: A Systematic Review with Meta-Analysis

Hernández‐Belmonte, A.; Pallarés, J.G. Effects of Velocity Loss Threshold during Resistance Training on Strength and Athletic Adaptations: A Systematic Review
with Meta‐Analysis. Appl. Sci. 2022, 12, 4425. https://doi.org/10.3390/app12094425 Enlace

 

La pérdida de velocidad intra-serie (VL) ha mostrado ser una de las principales variables con capacidad de orientar en magnitud y dirección las adaptaciones producidas en el entrenamiento de fuerza. En esta última investigación, hemos llevado a cabo una revisión sistemática con meta-análisis con el objetivo de examinar las adaptaciones sobre la fuerza y el rendimiento deportivo generadas por los diferentes umbrales de VL en el entrenamiento de fuerza.

Para analizar exhaustivamente este aspecto, la VL se estudió como una variable categórica y continua. Para el análisis categórico, los umbrales de VL individuales fueron divididos en dos grupos: Low-ModVL (VL intra-serie ≤ 25%) o Mod-HighVL (VL intra-serie > 25%). La eficacia de ambos umbrales de VL se examinó mediante comparativas entre-grupos (Low-ModVL vs. Mod-HighVL) e intra-grupo (efectos pre-post de cada grupo). Para el análisis continuo, se examinó la relación (R2) entre cada umbral de VL individual (es decir, 10%, 15%, 20%) y su respectivo tamaño del efecto en cada variable dependiente.

Los principales resultados mostraron que:

i) Mientras que la eficacia para aumentar la 1RM no difirió de manera significativa entre los grupos Low-ModVL y Mod-HighVL, el rendimiento con cargas submáximas se maximizó mediante la utilización de umbrales de VL bajos-moderados (Low-ModVL ).

ii) Las mejoras en las capacidades de sprint y salto fueron superiores en los grupos que entrenaron utilizando umbrales de VL bajos-moderados (Low-ModVL ).

iii) Los efectos positivos del entrenamiento disminuían a medida que aumentaba la pérdida de velocidad en la serie, especialmente para el rendimiento ante cargas bajas (R² = 0,73; P = 0,01), la resistencia muscular local (R² = 0,93; P = 0,04) y la capacidad de sprint (R² = 0,61; P = 0,06) (Figura 1).

 

Figura 1.  Relación entre los umbrales de VL individuales y su respectivo tamaño del efecto (ES) en cada variable. El tamaño (área) de las burbujas representa el número de grupos experimentales incluidos en cada umbral de VL.

 

Es de valor resaltar que los grupos que entrenaron utilizando umbrales de VL bajos-moderados (Low-ModVL) generaron superiores adaptaciones en la fuerza y rendimiento deportivo realizando un volumen de entrenamiento significativamente menor: Low-ModVL (212.0 ± 102.3 repeticiones) vs. Mod-HighVL (384.0 ± 95.0 repeticiones).

Por tanto, los principales hallazgos de esta revisión sistemática con meta-análisis demuestran que umbrales de VL ≤ 25% representan estímulos más efectivos y eficientes que los umbrales de VL > 25% para mejorar la fuerza y el rendimiento deportivo. Considerando que, excepto en deportes como la halterofilia o el powerlifting, el entrenamiento de fuerza suele incorporarse como complemento del entrenamiento específico de campo o pista, los entrenadores y los atletas se beneficiarían de la utilización de umbrales de VL bajos-moderados, ya que mejorarían su rendimiento deportivo con un menor coste temporal, nivel de fatiga y tiempo de recuperación.

Por otro lado, tal y como se publicó recientemente, aquellos profesionales que no dispongan de un dispositivo de control de la velocidad pueden utilizar la metodología del carácter del esfuerzo para programar esta VL (Figura 2). Por ejemplo, los atletas maximizarían la eficacia y la eficiencia del entrenamiento de fuerza realizando la mitad o menos del total de repeticiones posibles en la serie, lo que se correspondería con alcanzar una VL en la serie ≤25%.

Figura  2. Metodología del carácter del esfuerzo. Más información sobre esta metodología: Hernández-Belmonte A, Courel-Ibáñez J, Conesa-Ros E, Martínez-Cava A, Pallarés JG. Level of Effort: A Reliable and Practical Alternative to the Velocity-Based Approach for Monitoring Resistance Training. J Strength Cond Res. 2021 Enlace a la Publicación

Comentario del artículo: Strength and Athletic Adaptations Produced by 4 Programming Models: A Velocity-Based Intervention Using a Real-Context Routine

Alejandro Martínez-Cava, Alejandro Hernández-Belmonte, Jesús G Pallarés. Strength and Athletic Adaptations Produced by 4 Programming Models: A Velocity-Based Intervention Using a Real-Context Routine. International Journal of Sports Physiology & Performance 2022 Mar 31;1-10. Enlace

 

A continuación, se presentan los resultados de un reciente estudio realizado durante los últimos 4 años en nuestro laboratorio que tenía por objetivo comparar las adaptaciones de fuerza y atléticas generadas por 4 modelos distintos de programación cuando se implementan en una rutina de entrenamiento de fuerza comúnmente utilizada por deportistas recreacionales y profesionales. Para ello, 52 sujetos fueron asignados a uno de los siguientes modelos programación (Figura 1): lineal (la intensidad relativa aumentaba mientras el volumen intra-serie disminuía), lineal inversa (la intensidad relativa disminuía mientras el volumen intra-serie aumentaba), ondulante (la intensidad relativa y el volumen intra-serie variaban en cada sesión) o constante (la intensidad relativa el volumen intra-serie se mantenían constantes durante todo el ciclo de entrenamiento).

Figura 1. Modelos de programación examinados: lineal (LP), lineal inverso (RP), ondulante (UP) y constante (CP). Las ecuaciones X(X) hacen referencia al carácter del esfuerzo. Por ejemplo, un carácter del esfuerzo de 6(12) supondría realizar 6 repeticiones utilizando el peso que permitiría al atleta completar un total de 12 (∼75% 1RM).

 

Los sujetos incluidos en cada uno de los modelos de programación completaron un programa de entrenamiento de fuerza de 10 semanas compuesto por los ejercicios: press de banca, sentadilla, peso muerto, dorsal remo y press de hombros. Los 4 grupos experimentales entrenaron con la misma frecuencia (2 sesiones por semana), número de series (3 por ejercicio), recuperaciones entre series (4 minutos), descanso entre sesiones (72 horas) e intensidad media (77.5 %1RM). Para ajustar de manera precisa dicha intensidad relativa (% 1RM) se utilizó el método basado en la velocidad. Los efectos generados por cada uno de los modelos de programación se examinaron utilizando una completa batería de evaluaciones de fuerza y atléticas que incluyó: tests incrementales con cargas, saltos, esprines y tests Wingate de piernas y brazos.

Los principales resultados mostraron que, cuando se implementan en una rutina real de entrenamiento de fuerza y se igualan las principales variables de entrenamiento, no hay diferencias a nivel práctico entre la efectividad de los 4 modelos de programación examinados (Figura 2):

 


Figura 2.
Efecto sobre la fuerza muscular generado por cada uno de los modelos de programación examinados: lineal (LP), lineal inverso (RP), ondulante (UP) y constante (CP).

 

Considerando que los ejercicios incluidos en esta investigación son comúnmente utilizados por atletas de diferentes niveles de rendimiento, los hallazgos del presente estudio proporcionan una valiosa información práctica para entrenadores y preparadores físicos. Así, el hecho de no encontrar una efectividad claramente superior para ninguno de los modelos examinados permitiría a los entrenadores y atletas elegir la estrategia de programación en función de sus posibilidades/preferencias individuales. No obstante, las sutiles ventajas adaptativas detectadas para algunos modelos sugerirían que los deportistas podrían beneficiarse de la utilización de un modelo de programación sobre el resto para maximizar el rendimiento en ejercicios específicos y/o habilidades atléticas concretas (p.ej., utilizar el modelo ondulante para mejorar el rendimiento en esprines y saltos; o el modelo lineal para maximizar la capacidad anaeróbica de las extremidades inferiores, ver Tabla 1 y 2 del artículo original).

Comentario sobre las recientes investigaciones relativas a la ecografía panorámica y sus aplicaciones para la medida del área de sección transversal del músculo (ACSA)

 

Estudio 1: Pectoralis cross-sectional area can be accurately measured using panoramic ultrasound: a validity and repeatability study – Ultrasound in Medicine & Biology

 

Estudio 2: “Panoramic ultrasound requires a trained operator and specific evaluation sites to maximize its sensitivity: A comprehensive analysis of the measurement errors” – Physiology & Behavior

 

Objetivo

Estos dos trabajos tuvieron como objetivo analizar la validez y repetitividad de la ecografía panorámica para evaluar el área de sección transversal (ACSA) de los músculos pectoral mayor (Estudio 1) y cuádriceps femoral (Estudio 2). Además, en ambos trabajos se examinó la influencia de la experiencia del evaluador en las medidas de validez y repetitividad anteriormente mencionadas.

 

Metodología

Dos evaluadores con diferente experiencia en la implementación de esta técnica (evaluador entrenado: > 200h de práctica; evaluador principiante: 10h de práctica) registraron ecografías panorámicas de ambos pectorales (Estudio 1) y cuádriceps (Estudio 2) de 16 participantes. En concreto, estas ecografías se realizaron al 50% de la distancia entre el esternón y la areola mamaria (Estudio 1, Figura 1) y al 20, 30, 40, 50, 60 y 70% de la distancia entre el trocánter mayor y la parte central de la rótula (Estudio 2, Figura 2). Cada evaluador tomó, con 5 minutos de separación, dos imágenes del ACSA en los puntos anteriormente mencionados para examinar los errores de adquisición. A continuación, la adquisición 1 se analizó dos veces para cuantificar los errores de análisis. Por último, el valor de ACSA resultante de la adquisición 1 se comparó con el medido por resonancia magnética (gold standard).

 

Figura 1. (A) Marcas longitudinales delimitando la región objetivo. (B) ACSA del pectoral mayor. R = Costilla; CL = Clavícula

 

 

Figura 2. Marcas transversales delimitando las regiones objetivo e imágenes ACSA obtenidas en cada región mediante las técnicas de resonancia magnética (gold standard) y ecografía panorámica. VL: Vasto lateral, VMVI: Vasto medial + intermedio, RF: Recto femoral, F: Fémur.

 

En ambos estudios, los análisis de validez y repetitividad incluyeron los estadísticos error estándar de la medida (SEM), expresado tanto en valores absolutos (cm2) como relativos (CV, %), así como el cálculo del sesgo (bias) y su desviación estándar [SD]. Además, se calculó el cambio mínimo detectable (SDC) como parámetro de sensibilidad. En la práctica, un aumento/disminución de la masa muscular tras una intervención de entrenamiento/desentrenamiento sólo debe interpretarse como un cambio real si éste es mayor que el SDC de adquisición.

 

Principales resultados

 

Estudio 1: Los errores generados por el evaluador entrenado fueron sustancialmente menores que los cometidos por el principiante, especialmente durante la adquisición de la imagen (SEM = 0.25 cm2 vs. 0.66 cm2, CV = 1.06% vs. 2.98%) y cuando se comparó con la resonancia magnética (SEM = 0.27 vs. 1.90 cm2, CV = 1.13% vs. 8.16%). Además, aunque ambos operadores infraestimaron el ACSA del pectoral, la magnitud y variabilidad de estos errores fueron menores para el evaluador entrenado (bias = 0.19 [0.34] cm2) que para el principiante (bias = 1.97 [2.59] cm2).

 

Estudio 2: Los errores de medición fueron menores para el evaluador entrenado que para el principiante: Error de adquisición (SEM = 0.05 – 0.78 cm2 vs. 0.25 – 1.42 cm2), error de análisis (SEM = 0.13 – 1.93 cm2 vs. 0.30 – 3.05 cm2) y error tras comparación con resonancia magnética (SEM = 0.13 – 1.93 cm2 vs. 0.30 – 3.05 cm2). Las regiones donde se detectaron los errores más bajos fueron aquellas situadas en la parte central del muslo (40-50%), aunque se encontraron ligeras diferencias entre músculos: Vasto medial + vasto intermedio (30-40%), vasto lateral (40-50%) y recto femoral (50-60%).

 

Conclusión y Aplicaciones prácticas

Los hallazgos principales de ambos estudios permiten concluir que la validez y la repetividad de la ecografía panorámica para medir el ACSA del pectoral mayor y de los músculos que componen el cuádriceps dependen de la experiencia del evaluador. En concreto, el uso de la ecografía panorámica por parte de un evaluador entrenado disminuiría los errores de medición y, por tanto, el cambio mínimo que debería detectarse tras un periodo de entrenamiento/desentrenamiento para asumir una verdadera modificación del ACSA (es decir, cambio pre-post intervención > SDC de adquisición). Por ejemplo:

– Earp et al. (2015) encontraron un incremento promedio de 0.50 cm2 en el ACSA del músculo recto femoral al 50% de la longitud de fémur tras 8 semanas de entrenamiento de fuerza mediante el ejercicio de sentadilla. En base a los resultados obtenidos por nuestra investigación, podría considerarse que dicha modificación del ACSA hubiese sido detectada por el evaluador entrenado (error de adquisición = 0.38 cm2), pero NO por el evaluador principiante (error de adquisición = 1.01 cm2).

– Sin embargo, tanto el evaluador entrenado (error de adquisición = 0.70 cm2) como el principiante (error de adquisición = 1.84 cm2) hubiesen sido capaces de identificar los cambios promedio observados en el ACSA del pectoral mayor tras la implementación de tres programas de entrenamiento de fuerza basados en pérdidas de velocidad del 15% (aumento ACSA = 2.65 cm2), 25% (aumento ACSA = 4.73 cm2) y 50% (aumento ACSA = 4.52 cm2) (Pareja-Blanco et al. 2020).

En general, los hallazgos de los Estudios 1 y 2 presentados sugieren que cuanto mayor sea la experiencia del operador, mayor será la sensibilidad de esta técnica.

 

Desde Human Performance & Sports Science agradecemos la colaboración al grupo de investigación GENUD-Toledo en el desarrollo de estos trabajos.

Comentario del artículo: Altitude and endurance performance in altitude natives vs. lowlanders: Insights from professional cycling

Manuel Mateo-March, Xabier Muriel, Pedro L. Valenzuela, Alexis Gandia-Soriano, Mikel Zabala, David Barranco-Gil, Jesús G. Pallares, Alejandro Lucia. Altitude and endurance performance in altitude natives vs. lowlanders: Insights from professional cycling. Medicine & Science in Sports & Exercise. 2022. Enlace

 

Se presenta a continuación un resumen y aplicaciones prácticas que se desprenden de este trabajo recientemente publicado en una de las revistas más prestigiosas del área Sports Sciences del JCR, liderados por investigadores pertenecientes a cinco Universidades y Grupos de Investigación.

  • Faculty of Sport Sciences, Universidad Europea de Madrid
  • Department of Physical Activity and Sport, University of Granada
  • Sport Science Department. Universidad Miguel Hernández de Elche, Spain
  • Biophysics and Medical Physics Group (GIFIME), Dept of Physiology, University of Valencia, Valencia, Spain.
  • Human Performance and Sports Science Laboratory, Faculty of Sport Sciences, University of Murcia

Como continuación de este proyecto de investigación, y a la vista de los últimos trabajos presentados en los que se muestran los valores normativos de ciclistas profesionales (ENLACE), el efecto de la temperatura ambiente sobre su rendimiento físico (ENLACE), así como las demandas físicas y energéticas que acontecen durante una gran vuelta (ENLACE), en este nuevo artículo se analiza por primera vez en la literatura internacional la influencia que puede tener para un ciclista profesional nacer y haberse criado en la altitud (NATIVES) o a nivel del mar (LOWLANDERS) sobre su rendimiento físico cuando se tienen que someter a esfuerzos máximos en la altitud (desde < 500m hasta > 2000 m sobre el nivel del mar -m s. n. m.-).

Para ello, se han analizado los registros de entrenamiento y competición de 33 ciclistas profesionales durante 8 temporadas, diferenciando los resultados de aquellos que han nacido a nivel del mar (LOWLANDERS; n =19; 431 ± 380 m s. n. m.) y los nacidos y criados en altitud (NATIVES; n = 14; 2583 ± 33 m s. n. m.; > 1800 m s. n. m., y han vivido a esa altura hasta por lo menos los 18 años de edad). El nivel competitivo de todos los ciclistas que participaron en el estudio era muy alto y similar entre ambos grupos (NATIVES vs. LOWLANDERS) (Tabla 1).

A nivel del mar, los dos grupos mostraron niveles muy similares de VO2max estimado (LOWLANDERS = 79,4 ± 3,5 ml·kg-1·min-1; NATIVES = 78,2 ± 4,0 ml·kg-1·min-1). Sin embargo, cuando los ciclistas ascienden a altitudes superiores a los 2000 m s. n. m., esta potencia aeróbica se ve drásticamente afectada en los ciclistas que han nacido a nivel del mar (LOWLANDERS -17,5 ± 3,5 %), mientras que los ciclistas nacidos en altitud amortiguan una parte muy importante de esta caída (NATIVES -10,4 ± 5,1 %) (Figura 1).

 

Cuando analizamos la evolución del MMP a medida que aumenta la altitud a la que se realiza el esfuerzo (Figura 2), se observa como los nativos en altitud (NATIVES) son capaces de sostener con mayores garantías el perfil de potencia que los nacidos a nivel del mar (LOWLANDERS), detectándose las mayores diferencias a partir de los 1500 m. s. m de altitud, y en esfuerzos de menos de 1 min de duración.

 

Igualmente, resulta destacable que incluso a baja altitud (501-1000 m s. n. m.) los nacidos a nivel del mar (LOWLANDERS) evidencian un deterioro sustancial y determinante de su rendimiento, mientras que a esas altitudes los NATIVES son capaces de sostener su MMP sin modificaciones significativas.

Aun teniendo en cuenta las limitaciones asociadas a esta metodología, los resultados de este trabajo evidencian sin lugar a dudas que la exposición aguda a la altitud (de 500 a >2000 m s. n. m.) influye drásticamente en el rendimiento deportivo que pueden alcanzar los ciclistas nacidos a nivel el mar, aunque esta altitud tiene un impacto sustancialmente menor en el rendimiento en los nativos en altitud. De hecho, en este trabajo se observa por primera vez un rendimiento disminuido en los nacidos a nivel del mar incluso a altitudes muy bajas (500 a 1000 m s. n. m.), mientras que esta tendencia fue mucho menos evidente en los nativos de altitud, al menos para duraciones de ejercicio <10 min. Aunque son necesarias más experiencias e investigaciones en este ámbito, parece demostrado que los ciclistas profesionales nacidos en altitud tienen una ventaja competitiva en las carreras que se realizan en altura (> 500m), y muy especialmente por encima de los 1500 m s. n. m.

Comentario del artículo: The record power profile of male professional cyclists: fatigue matters

Manuel Mateo-March, Pedro L. Valenzuela, Xabier Muriel, Alexis Gandía, Mikel Zabala, Alejandro Lucia, Jesús G. Pallares, and David Barranco-Gil. The record power profile of male professional cyclists: fatigue matters. Int J Sports Physiol Perform. 2021. Online ahead of print.

 

Como continuación de este proyecto de investigación, y a la vista de los últimos trabajos presentados en los que se muestran los valores normativos de ciclistas profesionales (ENLACE) así como las demandas físicas y energéticas que acontecen durante una gran vuelta (ENLACE), en este nuevo artículo se analizan los valores de referencia de la media máxima de potencia (Maximun Mean PowerMMP) para los distintos tiempos de exposición (desde 1 s hasta 120 min) y nivel competitivo (World Tour, n = 66; Profesional Continental, n = 46), pero identificando en esta ocasión su relación con los distintos niveles de fatiga acumulada en casa sesión por el corredor, entendida como el gasto energético previo que ha acumulado el ciclista relativo a su peso corporal (kJ·kg-1). Es decir, respondemos por primera vez con solidez a la pregunta de qué efectos pueden tener distintos grados de fatiga acumulada sobre el mejor valor de potencia de un ciclista profesional, y además si la capacidad de sostener ese mejor valor de potencia en fatiga puede ser indicador o predictivo de su nivel competitivo (WT o PT).

Para ello, se han analizado los datos de 112 ciclistas profesionales varones, de las temporadas 2013 a 2021 (20% datos de competición; 80% datos de entrenamiento), de los cuales 66 fueron ciclistas del WT y 46 del PT en tres equipos diferentes. Entre los ciclistas que participaron en el estudio hay ganadores y pódiums de grandes vueltas, así como ganadores de etapas de grandes vueltas y etapas de prestigio de un día, como campeonatos del mundo y los llamados monumentos del ciclismo (clásicas).

En la Tabla 1 se puede observar la descripción de los ciclistas que componen la muestra:

La curva récord de potencia (RPPRecord Power Profile) de cada ciclista se ha analizado recogiendo los mejores registros de potencia, tanto en valor absoluto como relativos a su peso, en esfuerzos que van de los 10 s a los 120 min. Todos estos valores de potencia se han obtenido a su vez tras 5 niveles de fatiga acumulada, es decir, construimos las curvas de potencia de cada corredor sin fatiga (0 kJ·kg−1), y tras haber gastado ese día de entrenamiento o competición 15, 25, 35 y 45 kJ·kg−1, lo que implica por ej. que un corredor de 70 kg haya realizado un esfuerzo previo de 240 W constantes durante 75 min, 120 min, 170 min y 220 min, respectivamente.

De los resultados del análisis de la RPP en fatiga cuando se incluyen todos los corredores sin distinción de su nivel competitivo (WT y PT), la Figura 1 muestra cómo decrece progresivamente el rendimiento de los ciclistas con la acumulación de gasto energético previo, evidenciando descensos significativos ya desde los 15 kj·kg-1, y siendo especialmente notables en los máximos desgastes analizados de 45 kj·kg-1. Estos datos, por la cantidad y calidad de la muestra sometida a estudio, se han de tener especialmente en consideración a la hora de programar o analizar entrenamientos y competiciones ya que, como era de esperar, la MMP se muestra especialmente susceptible a la fatiga acumulada. Tomando el mejor perfil de potencia de cada ciclista (es decir, en estado fresco, sin fatiga previa), la pérdida de potencia para todos los tiempos de exposición (desde los 10 s hasta 120 min) es lineal y progresiva a medida que se acumula fatiga (i.e., desde 1.6% – 3.0% de caída después 15 kJ·kg−1, hasta una pérdida del 6.0% – 9.7% después 45 kJ·kg−1; Figura 1).

Figura 1. Efectos de los diferentes grados de fatiga sobre el récord del perfil de potencia en los 112 corredores profesionales analizados. El símbolo * indica diferencias significativas con respecto al valor potencia sin fatiga (0 kJ∙kg-1).

 

Cuando se realiza el mismo análisis de pérdida de potencia asociada a la fatiga acumulada, pero diferenciando el nivel competitivo del corredor (WT vs. PT), volvemos a observar que en estado de recuperación (es decir, en ausencia de fatiga; 0 kj·kg-1), no hay diferencias estadísticamente significativas entre ambos niveles de rendimiento, aspecto que ya había quedado demostrado en Muriel et al. (2021), así como en otros trabajos previos de referencia (Leo et al. 2021). No obstante, a medida que avanza la fatiga acumulada, los ciclistas WT son capaces de amortiguar en mayor medida la pérdida de sus mejores valores de potencia, especialmente para niveles de fatiga mayores a 25 kJ·kg−1, y sobre todo en esfuerzos de larga duración (más de 60 min) (Figura 2).

 

Figura 2. Pérdida de potencia media máxima relativa al peso del corredor tras diferentes grados de fatiga para ciclistas World Tour (WT) y Profesional Continental (PT). Diferencias significativas entre grupos: *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001.

 

Desde un punto de vista práctico, el presente estudio pone de manifiesto que el mejor valor de potencia de los ciclistas profesionales involuciona notablemente en función de su grado de fatiga, con pérdidas significativas y progresivas tras esfuerzos de 15 kJ·kg−1 (aproximadamente unos 1000 kJ para un ciclista de unos 66 kilos, en función de la intensidad y de la tipología de los esfuerzos realizados). Por otro lado, también se evidencia que tener una mayor capacidad para atenuar esta disminución de la producción de potencia bajo condiciones de fatiga es un claro predictor de que el ciclista a alcanzado el más alto nivel del ciclismo profesional.

Por último, la Tabla 2 muestra el % de pérdida de potencia que acontece en el total de esta muestra (uniendo a los WT y los PT; n = 112) tras los distintos niveles de fatiga acumulada (15, 25, 35 y 45 kj·kg-1) por percentiles, siendo el p10 los ciclistas que menor potencia pierden con la fatiga acumulada. En esta tabla se puede observar que mientras algunos ciclistas del p10 no muestran una disminución notable en sus valores de MMP para esfuerzos de hasta 60 min, incluso después de una acumulación de fatiga extrema (es decir, una disminución de menos del 2% después de 45 kJ·kg−1), los ciclistas promedio (percentil 50) muestran una disminución superior al 2% en casi todos los valores de MMP después de 25 kJ·kg−1. Estos resultados nos permiten sugerir que la resistencia a la fatiga podría ser la gran diferencia entre el 10% de los mejores ciclistas y el resto.

En su conjunto, los hallazgos de todas estas publicaciones marcan, en nuestra opinión, un antes y un después a la hora de analizar el nivel competitivo de los ciclistas, interpretar sus registros de entrenamiento y de competición, así como la individualización de sus cargas de entrenamiento. En especial, con este trabajo se abre toda una nueva línea de investigación sobre la modificación del MMP del ciclista a medida que avanza la fatiga intrasesion, los efectos sobre su potencial rendimiento en los momentos decisivos de la carrera, así como los más que probables ajustes que se deberán llevar a cabo para la programación de las cargas en condiciones de fatiga.

 

REFERENCIAS

Peter Leo, James Spragg, Tim Podlogar, Justin S Lawley e Íñigo Mujika. Power profiling and the power-duration relationship in cycling: a narrative review. Eur J Appl Physiol. 2021 Oct 27. Online ahead of print. doi: 10.1007/s00421-021-04833-y.

Manuel Mateo-March, Teun van Erp, Xabier Muriel, Pedro L. Valenzuela, Mikel Zabala, Robert P. Lamberts, Alejandro Lucia, David Barranco-Gil y Jesús G. Pallarés. The record power profile in professional female cyclists: normative values obtained from a large database. Int J Sports Physiol Perform. 2021. Online ahead of print. https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0372

Pedro L. Valenzuela, Xabier Muriel Teun van Erp, Manuel Mateo-March, Alex Gandía, Mikel Zabala, Robert P. Lamberts, Alejandro Lucia, David Barranco-Gil y Jesús G. Pallarés. The record power profile in professional male cyclists: normative values obtained from a large database. Int J Sports Physiol Perform. 2021. Online ahead of print. https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0263

Xabier Muriel, Pedro L Valenzuela, Manuel Mateo-March, Jesús G Pallarés, Alejandro Lucia, David Barranco-Gil. Physical Demands and Performance Indicators in Male Professional Cyclists During a Grand Tour: WorldTour Versus ProTeam Category. Int J Sports Physiol Perform. 2021 Aug 3;1-9. doi: 10.1123/ijspp.2021-0082. Online ahead of print.

Xabier Muriel, Manuel Mateo-March, Pedro L Valenzuela, Mikel Zabala, Alejandro Lucia, Jesús G Pallares, David Barranco-Gil. Durability and repeatability of professional cyclists during a Grand Tour. Eur J Sport Sci. 2021 Sep 29;1-15. doi: 10.1080/17461391.2021.1987528. Online ahead of print.

Comentario sobre las recientes investigaciones relativas a la presencia de incompetencia cronotropa (IC) como causa de fatiga relacionada con el ejercicio en pacientes con COVID-19 persistente.

Amaya Jimeno-Almazán, Jesús G. Pallarés, Ángel Buendía-Romero, Alejandro Martínez-Cava and Javier Courel-Ibáñez. Chronotropic Incompetence in Non-Hospitalized Patients with Post-COVID-19 Syndrome. Journal of Clinical Medicine. 2021, 10, 5434. https://doi.org/10.3390/jcm10225434 Enlace

 

El término “COVID-19 persistente” (también conocido como long-COVID-19) hace referencia a aquellos pacientes que, con un historial de infección por SARS-CoV-2 probable o confirmada, generalmente 3 meses desde el inicio de la enfermedad aguda, presentan síntomas clínicos que duran al menos 2 meses y que no pueden explicarse con un diagnóstico alternativo. De acuerdo con las últimas estimaciones, entre el 10 y el 15% de los casos de COVID-19 desarrollan síntomas crónicos o persistentes que superan los 6 meses de evolución.

Las manifestaciones clínicas persistentes de esta enfermedad se caracterizan por ser de carácter multiorgánico y constituir un conjunto de síntomas entre los que destacan la fatiga post-esfuerzo y la sensación de falta de aire (disnea), junto con un conjunto de expresiones neuropsicológicas, como la cefalea y el deterioro cognitivo de perfil subcortical.  Como consecuencia, las personas con síndrome post COVID-19 empeoran de forma importante su capacidad funcional, incluso durante actividades cotidianas de baja intensidad, por lo que sus niveles de actividad física diaria se ven drásticamente disminuidos.

En el momento actual, no se sabe con certeza el mecanismo último que motiva la aparición de la intolerancia al esfuerzo y la disnea, que constituyen los dos síntomas más frecuentes de esta condición. La presencia de alteraciones pulmonares sutiles como son las secuelas fibróticas de la enfermedad, que determinan trastornos en el intercambio gaseoso y las alteraciones de la ventilación, podrían explicar en parte los síntomas. Sin embargo, la mayoría de estos pacientes, persisten sintomáticos aun con la función pulmonar íntegra y habiendo recuperado todas las lesiones orgánicas específicas causadas por la enfermedad.

Dentro del proyecto RECOVE y sus múltiples líneas de investigación derivadas, la aportación de la publicación que presentamos aquí se fundamenta en el hallazgo frecuente de incompetencia cronotropa (IC) en estos pacientes. Otros investigadores han evidenciado la presencia de IC en momentos más precoces de la evolución1, pero, hasta la fecha, esta es la primera publicación que expone la persistencia de la alteración mas a allá de los seis meses del diagnóstico de la infección aguda en un porcentaje significativo de pacientes con COVID-19 persistente.  La IC es un factor limitante del ejercicio habitual en otras patologías como la insuficiencia cardiaca o el EPOC (enfermedad obstructiva crónica), y que podría justificar la disnea y fatigabilidad precoz asociada al esfuerzo en el long COVID-19 en ausencia de otras lesiones orgánicas evidenciables. Se presume que uno de los mecanismos principales por los que se produce la IC son las alteraciones del sistema nervioso autónomo que acontecen en los momentos iniciales de la infección aguda y que son responsables de esta y otras manifestaciones vegetativas que sufren los pacientes tales como la presencia de taquicardia postural ortostática, los sofocos o la sudoración inapropiada2,3.

La Incompetencia Cronotropa se define y caracteriza por la incapacidad de adecuación de la frecuencia cardiaca ante el incremento de las demandas energéticas durante ejercicio físico, y se considera criterio diagnóstico cuando el paciente no alcanza el 80% de la frecuencia cardiaca máxima estimada durante un test de esfuerzo maximal, o cuando su índice de incompetencia cronotropa es inferior a 0.8 (FC de ejercicio = [(220 − edad – FC reposo)] × (METs estadio − 1) ∕ (METs pico − 1) + FC reposo).

Para esta publicación se examinó la cohorte RECOVE (Recuperación de la COVID-19 persistente a través del ejercicio físico), compuesta por pacientes con COVID-19 persistente que presentaron formas no graves de la infección y que no precisaron hospitalización. Treinta y dos individuos cumplieron los criterios de elegibilidad, incluido un diagnóstico de SARS-CoV2 mediante pruebas PCR o pruebas rápidas antigénicas. Es importante resaltar que todos ellos estaban en activo antes de la infección por SARS-CoV2 y ninguno estaba tomando medicación capaz de interferir con la frecuencia cardiaca, como, por ejemplo, betabloqueantes.

Después de la evaluación médica inicial, y como parte de las pruebas complementarias para conocer su condición física (fitness cardiorrespiratorio), todos los participantes completaron una prueba de Ekblom-Bak4 de carácter submaximo en cicloergómetro bajo supervisión médica con objeto de identificar anomalías en la respuesta cardiovascular. Cuando se sospechó la presencia de incompetencia cronotropa, los participantes completaron un test de esfuerzo maximal según el protocolo de Bruce en cinta rodante para la confirmación diagnósticos. En la figura 1, se muestra el diseño experimental y los principales hallazgos diagnósticos.

Se evidenció que, en aquellos pacientes que al final de la realización de un test de Ekblom-Bak eran incapaces de alcanzar el 70% de la FC máxima predicha y que, paralelamente, comunicaron una percepción subjetiva del esfuerzo en una escala de Borg de 6-20, igual o superior a 16, se pudo confirmar posteriormente la presencia de incompetencia cronotropa en el test de esfuerzo máximo. En la tabla 1 se pueden consultar las características basales de los 4 de los 32 pacientes (12,5%), que cumplieron los criterios indicados.

Cabe destacar que la valoración médica clínica, la analítica, la evaluación cardiológica, que se realizó mediante el ECG en reposo y los parámetros de la ecocardiografía se encontraban dentro de los límites normales en los 4 pacientes identificados. Asimismo, cuando se compararon variables ecocardiográficas, espirométricas y los resultados de los cuestionarios de salud que evaluaban la intolerancia al ejercicio, la disnea y la fatiga (CFQ-11; Chalder, Fatigue Scale, FSS; Fatigue Severity Scale, DSQ-14; The DePaul Symptom Questionnaire, PCFS; Post-COVID-19 Functional Status Scale y mMRC; Modified Medical Research Council dyspnea scale), entre pacientes con diagnóstico positivo y negativo para IC, no se encontraron diferencias estadísticas significativas.

La novedosa contribución de este estudio ha sido poner en evidencia como la realización de un test de 8 minutos de EKblom-Bak submaximo, no invasivo y con muy bajos requerimientos de instrumental, es una herramienta barata, sencilla, reproducible y confiable, que permite un cribado diagnostico para los pacientes cuyo síntoma principal sea la disnea y la fatigabilidad precoz durante el ejercicio con COVID-19 persistente. Aplicando unos criterios de cribado sencillos y fáciles de obtener, aun cuando no se disponga de un test de esfuerzo maximal, podremos identificar pacientes con sospecha de incompetencia cronotropa y secundariamente esto permitiría derivar de forma dirigida a los pacientes desde la atención primaria a la atención especializada para una valoración cardiológica más exhaustiva. Además, este test permite poner en evidencia alteraciones funcionales cuando el paciente no presenta otros cambios evidenciables, por ejemplo, en la espirometría5.  Queda pendiente de dilucidar, con nuevas investigaciones, si con el entrenamiento individualizado al que se han sometido estos pacientes, parte de estas alteraciones en la respuesta de la frecuencia cardiaca con el ejercicio se podría revertir o incluso, normalizar, tal y como ya se ha evidenciado en pacientes con otras patologías como la insuficiencia cardiaca.

En resumen, la presencia de incompetencia cronotropa puede ser responsable de las manifestaciones a largo plazo como la fatiga post-esfuerzo y disnea durante el ejercicio en una proporción no despreciable de individuos con COVID-19 persistente. La realización de un test de esfuerzo submaximal según el protocolo de Ekblom-Bak y la aplicación de unos criterios sencillos, permite la identificación de estos pacientes incluso en entornos asistenciales no complejos y sin dotación para la realización de test de esfuerzo maximal, una vez se han excluido otros daños estructurales asociados a la infección por SARS-CoV2. Los efectos del ejercicio físico en la reversión de la IC en COVID-19 persistente no son conocidos y se precisan nuevos estudios para ponerlo en evidencia.

Proyecto Cofinanciado por la Universidad de Murcia, Clínica Cardiosalus y Centro Médico Virgen de la Caridad

Bibliografía

  1. Szekely Y, Lichter Y, Sadon S, Lupu L, Taieb P, Banai A, Sapir, O.; Granot, Y.; Hochstadt, A.; Friedman, S. Cardiorespiratory Abnormalities in Patients Recovering from Coronavirus Disease 2019. J. Am. Soc. Echocardiogr. 2021
  2. Dani, M.; Dirksen, A.; Taraborrelli, P.; Torocastro, M.; Panagopoulos, D.; Sutton, R.; Lim, P.B. Autonomic dysfunction in ‘long COVID’: Rationale, physiology and management strategies. Clin. Med. J. R. Coll. Physicians Lond. 2021, 21, E63–E67.
  3. Buchhorn, R.; Willaschek, C.; Baumann, C. SARS-CoV-2 infections and the autonomic nervous system. Monatsschr. Kinderheilkd. 2021, 169, 645–648
  4. Björkman, F.; Ekblom-Bak, E.; Ekblom, Ö.; Ekblom, B. Validity of the revised Ekblom Bak cycle ergometer test in adults. Eur. J.Appl. Physiol. 2016, 116, 1627–1638
  5. Lam, G.Y.; Befus, A.D.; Damant, R.W.; Ferrara, G.; Fuhr, D.P.; Stickland, M.K.; Varughese, R.A.; Wong, E.Y.; Smith, M.P. Exertional Intolerance and Dyspnea with Preserved Lung Function: An Emerging Long COVID Phenotype? Respir. Res. 2021, 22,222.