(En Relación con el Rendimiento, la Fatiga y la Prevención de Lesiones)
En el blog anterior, definimos la fatiga como un síntoma donde la función cognitiva y física están limitadas por la interacción entre la fatigabilidad percibida y la fatigabilidad de rendimiento.
Estas dos medidas son capaces de normalizar la fatiga observada durante las exigencias del deporte. Así es que los deportistas que se fatigan menos son capaces de soportar una mayor cantidad de carga de trabajo antes de alcanzar un cierto nivel de fatiga.
Además, vimos los métodos más comunes y eficientes para la Cuantificación de la Carga de Trabajo en Deportes Colectivos, como el básquetbol.
A continuación, desarrollaremos las herramientas para el monitoreo de fatiga del deportista y la relación de la carga de entrenamiento con las lesiones.
1. Herramientas para el monitoreo de fatiga del deportista
Existen varias herramientas para controlar la fatiga que pueden ayudar a los profesionales a identificar indicadores de rendimiento y fatiga percibida en jugadores de básquetbol.
Estas herramientas incluyen:
- habilidad de acelerar,
- saltos verticales,
- medidas de autoinforme del atleta (ASRM),
- índices de frecuencia cardíaca,
- marcadores bioquímicos.
Estas herramientas de monitoreo de fatiga pueden ser beneficiosas en la cuantificación y registro de los niveles de fatiga de los deportistas durante un largo período de tiempo (por ejemplo, la temporada deportiva). Ahí es donde la acumulación de fatiga puede afectar el desempeño en el campo de juego del jugador.
La incorporación de varias de las herramientas de monitoreo de fatiga de forma simultánea, puede proporcionar a los profesionales de la preparación física en básquetbol, conocimiento y comprensión global de la respuesta de los deportistas a los factores estresantes de entrenamiento y de no entrenamiento.
Así, posteriormente, la carga prescrita a un jugador se puede ajustar e individualizar según sea necesario (Edwards, et al., 2018).
A continuación vemos las ventajas y desventajas de las herramientas de monitoreo de fatiga actuales (Tabla 2).
Tabla 2. Ventajas y desventajas de las herramientas de monitoreo de fatiga (Tomado y modificado de Edwards,et al., 2018).
2. La carga de Entrenamiento/Competencia y su Relación con las Lesiones
Las lesiones deportivas se están convirtiendo en un problema de grandes proporciones a nivel mundial.
Como indican los autores Piggott, Newton, et al, 2014, solo en los EEUU, 1,5 millones de atletas de escuela secundaria y universidad se lesionan cada año.
Del mismo modo, las lesiones son el mayor problema en el deporte profesional, como el básquetbol. En la final de la temporada de la NBA (National Basketball Association) se ha registrado en un efecto perjudicial del entrenamiento (Busfield et al, 2009) y un número significativo de competencias perdidas al (Podlog et al., 2015).
Es por eso que, en la misma línea, la relación entre carga de entrenamiento y lesiones en deportistas ha sido objeto de mayor atención en la investigación, así como en los ajustes realizados en la práctica deportiva.
De hecho, el Comité Olímpico Internacional (COI) publicó recientemente una declaración de consenso destacando que la carga relativa es la medida de carga más pertinente asociada a lesiones.
A pesar de que la causa del sobreentrenamiento y las lesiones es multifactorial, las investigaciones recientes identificaron al manejo de la carga de trabajo deficiente como el principal contribuyente de lesiones y enfermedades en el deporte.
Siguiendo lo aportado por Gazzano y Gabbett (2017), la carga es la combinación de factores estresantes deportivos y no deportivos. Es más que solo la carga de trabajo, o la carga de entrenamiento. También, incluye la competencia, el trabajo, las actividades recreativas, la familia, las tareas cotidianas y otras.
Así es que, en la actualidad, se considera que la gestión de la carga de entrenamiento resulta ser uno de los factores claves para reducir el riesgo de padecer lesiones en el deporte.
Una de las causas primordiales de lesiones en los atletas es una carga de trabajo inadecuada.
Distintos autores plantearon que la fatiga excesiva desempeña un papel clave en el riesgo de lesiones. Eso es porque afecta la capacidad de toma de decisiones, la coordinación y el control neuromuscular.
El riesgo lesional aumenta cuando la carga externa excede la capacidad del deportista de tolerar el estímulo de entrenamiento.
Esto pasa cuando:
- Se aplican cargas de trabajo altas a los deportistas que no están en condiciones psicológicas y/o físicas para tolerar la carga de trabajo prescrita (desentrenados).
- Los deportistas están en forma y bien entrenados, pero necesitan descansar (fatiga acumulada y necesidad de recuperación).
En ambos casos, la carga de trabajo excede la capacidad del deportista. Esto lleva a una fatiga excesiva y un mayor riesgo de lesiones (Gazzano y Gabbett, 2017).
La finalidad del control y monitoreo de la carga de trabajo y la fatiga es reducir el riesgo de lesiones y optimizar el rendimiento. Esto se logra mediante la detección de fatiga excesiva, la identificación de sus causas y la adaptación constante de las cargas de descanso, recuperación, entrenamiento y competencia. Todo esto siempre en función de la fatiga individual de los deportistas (física y psicológica), bienestar, estado físico, salud y niveles de recuperación.
Teniendo en cuenta lo expuesto por Gazzano y Gabbett (2017), la carga de trabajo “óptima” es un objetivo en movimiento. Es decir, es diferente para cada deportista y cambia constantemente en función de múltiples factores como:
- fase de la temporada,
- estado del entrenamiento,
- niveles de aptitud y fatiga,
- calidad del sueño,
- factores estresantes no deportivos, etc.
Encontrar la carga de trabajo óptima y la adaptación constante de los programas de entrenamiento de cada deportista es complejo.
Es un continuo proceso que generalmente requiere:
- la supervisión diaria de la carga interna,
- al menos una medida de carga externa (por ejemplo, la intensidad),
- el seguimiento de las medidas de bienestar (Wellness),
- el uso de estas medidas para ajustar el programa de entrenamiento del deportista, la recuperación y el descanso.
Se puede implementar un programa efectivo de administración de carga de trabajo con una herramienta simple: una relación de confianza y comunicación abierta entre jugadores, entrenadores y personal de entrenamiento.
El auto-reporte de la información se usa ampliamente para cuantificar la carga interna y la preparación previa al entrenamiento.
Sin embargo, para que funcione este programa de monitoreo, los jugadores deben informar sus datos y comentarios lo más honestamente posible.
Tener todo el equipo de coaching y administración detrás del proyecto de monitoreo aumentan las posibilidades de un resultado exitoso (Mann et al., 2016).
Según Gazzano y Gabbett, (2017), el propósito principal del monitoreo de la carga de trabajo (carga externa) es:
- relacionarla con el efecto que produce (carga interna),
- establecer la relación entre dicha carga de entrenamiento (causa) y la respuesta producida (efecto) en el organismo del deportista y su rendimiento físico.
- detectar la fatiga excesiva e identificar factores externos de estrés.
Si bien muchos equipos profesionales tienen acceso a costosas tecnologías de seguimiento (GPS, seguimiento de videos, etc.), esto no es una necesidad de un sistema de monitoreo de deportistas exitoso.
Los dispositivos de seguimiento son útiles para controlar la carga externa, pero no pueden proporcionar información sobre la carga interna.
Como resultado, si bien los dispositivos con microtecnología aportan información válida para la cuantificación de la carga externa, no se requieren equipos costosos para mantener a los deportistas con un buen rendimiento y libres de lesiones.
Según Soligard et al., 2016, hoy en día, la mejor práctica para la carga de trabajo y la gestión de la recuperación es un enfoque multifacético.
Este enfoque incluye:
- la recopilación y análisis de medidas subjetivas y objetivas, y
- la supervisión y optimización cuidadosa de las métricas claves como se ha analizado previamente.
Ligado a lo anterior, la relación carga de entrenamiento-lesión/rendimiento es importante en los deportes profesionales, ya que puede ser extremadamente beneficiosa para determinar el estímulo de entrenamiento requerido para maximizar el rendimiento deportivo mientras se minimiza el riesgo de lesiones relacionadas con la carga sin contacto (Weiss, et al., 2017).
En la actualidad, este modelo (basado en la propuesta original de Banister et al.,1975), se ha convertido en la relación de carga de trabajo aguda / crónica (Acute Cronic Workload Ratio -ACWR-), que evalúa la carga de entrenamiento realizada por un atleta con respecto a la carga para la que han sido preparados.
Investigaciones previas en varios deportes que utilizaron este método han encontrado que tanto las relaciones de carga de trabajo altas como bajas pueden resultar en lesiones crecientes (Hulin et al., 2014; 2016).
Franchini et al. (2018) refieren que la medida de la relación de carga aguda / carga crónica (ACWR) (generalmente, la aguda se refiere a la semana actual, y la crónica al promedio de las últimas 4 semanas), ha sido sugerida como un indicador que refleja la relación entre la fatiga (es decir, aguda) y la forma física (es decir, crónica) del deportista y se ha asociado con lesiones en muchos deportes.
Así es que, el uso del ACWR ha permitido una mejor comprensión de la relación entre carga de trabajo y riesgo de lesión en deportes como el cricket , el fútbol y el rugby (Figura 2).
Sin embargo, hasta donde se sabe, solo se ha realizado un estudio en básquetbol profesional (Weiss et al., 2017). Si bien es un punto de partida interesante para la investigación de lesiones por carga de trabajo en este deporte, se limitó a una temporada de juego.
Dada la popularidad de esta disciplina, parece interesante establecer si existe una relación entre las cargas de trabajo de los jugadores y el riesgo de lesiones en el básquetbol profesional al utilizar datos de más de una temporada competitiva para reforzar la fortaleza de los modelos estadísticos (Caparrós et al., 2017).
Por MSc Mauricio Moyano y colaboradores
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