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