Práctica basada en la evidencia científica…

1. Monitorización del ciclo de entrenamiento (modelo de Gabbett).

La monitorización de la carga de entrenamiento de los deportistas en contextos de alto rendimiento, se ha convertido en un aspecto determinante debido las relaciones existentes entre la carga de entrenamiento, el rendimiento y la fatiga (Drew and Finch, 2016; Jaspers et al., 2017). De ahí el interés que se muestra diariamente en el deporte de élite (aunque también en otros contextos) por conocer la cantidad de trabajo que el deportista realiza, la respuesta del deportista al trabajo realizado, y si el deportista se encuentra en un estado relativo de fitness o de fatiga (Gabbett et al., 2017).

Sin embargo, la monitorización de las respuestas físicas y fisiológicas de los deportistas al entrenamiento y la competición, puede llegar a reportar diariamente una gran cantidad de datos (en función de los medios y posibilidades que tenga cada organización deportiva), lo que puede convertirse en un auténtico problema si se intenta utilizar dicha información para la toma de decisiones. Por tanto, uno de los primeros objetivos que nos deberíamos marcar cuando trabajamos en contextos de este tipo debería ser la organización sistemática de los datos y de las fuentes de datos utilizadas, para facilitar tanto su gestión como los posteriores análisis a realizar. Si este proceso se realiza con orden y criterio desde el primer día, la gestión de los datos será factible en cualquier momento.

Imaginemos que trabajamos en un equipo de fútbol de primer nivel, en el que monitorizamos diariamente la carga de entrenamiento de los jugadores con dispositivos GPS, analizando la información registrada a través del software del fabricante y/o en una hoja de cálculo. Pero además de los datos de carga, monitorizamos también el grado de bienestar de los futbolistas (cuestionario wellness), la percepción subjetiva del esfuerzo tras los entrenos y/o partidos (RPE), la variabilidad de la frecuencia cardíaca como marcador de fatiga, la altura del salto (CMJ) antes de realizar determinadas sesiones, o incluso algunos parámetros bioquímicos como la CPK al comienzo-final de cada semana. Y además, también obtenemos datos de tracking de los partidos disputados por el equipo, que son proporcionados por el sistema de video-análisis que opera en la liga en que compite dicho equipo. Como podemos imaginar, esta situación puede suponer un auténtico reto para el preparador físico y/o el analista del rendimiento, si lo que se pretende es conocer el estado actual de cada jugador y realizar una interpretación significativa de todos esos datos para proponer al entrenador y/o resto de compañeros de cuerpo técnico y/o servicios médicos, las actuaciones a realizar en la/s siguiente/s sesión/es de entrenamiento (el jugador puede entrenar con normalidad, posibles reducciones o incrementos de la carga, o aconsejar descanso o técnicas de recuperación tras la última sesión).

Por tanto, para facilitar este complejo proceso se deberían tener en cuenta algunas cuestiones:

• Registrar información que sea fácil de comprender y sencilla de recolectar.
• Priorizar el registro de variables que hayan mostrado una adecuada fiabilidad y validez.
• Ser constante en el registro de datos, monitorizando diariamente cualquier tipo de actividad que realice el deportista, y estimando (llegado el caso) aquellos registros que se puedan haber perdido por errores o fallos del sistema.
• Codificar adecuadamente las diferentes fuentes de datos para que puedan tener interacción entre ellas cuando se realicen los análisis: evitando diferentes sistemas de registro (word, excel, power point, etc.) y utilizando los mismos formatos de codificación en cada fuente de datos (nombre del jugador, fecha, variable, etc.).
• Filtrar finalmente las variables a analizar (del pool de datos obtenido) en función del tipo de análisis que se quiera realizar.
• Utilizar alguna herramienta para valorar si los cambios observados pueden tener significación a nivel práctico (desviaciones típicas, Z-Score, SWC, etc.), determinando si los deportistas se han desviado (positiva o negativamente) de sus registros habituales, y por tanto de los umbrales que delimitan las capacidades individuales de adaptación.

Teniendo en cuenta todo esto, Gabbett et al. (2017) elaboró una estrategia de interpretación (paso a paso) de los datos derivados de la monitorización diaria, que puede orientar al analista respecto a las decisiones a tomar en la planificación del siguiente estímulo de entrenamiento. El ciclo de monitorización propuesto describe 1) la carga que el deportista ha realizado (carga externa); 2) la respuesta del deportista a dicha carga (carga interna), 3) el nivel de tolerancia del deportista a la carga (grado de bienestar), y 4) si el deportista está física y/o mentalmente preparado para la exposición a otro estímulo de entrenamiento (readiness para entrenamiento o competición). El modelo así descrito, permite la combinación de cada paso con el siguiente, ayudando a interpretar los datos, y aconsejando el tipo de intervención a realizar (por ejemplo reducir o aumentar la dosis de entrenamiento) para permitir las adaptaciones al entrenamiento deseadas (figura 1).

Así, como puede verse en la figura 1A, tras realizar una valoración de la carga externa, deberíamos evaluar la respuesta (interna) del jugador al estímulo realizado. El análisis combinando ambas variables nos situará en 4 posibles escenarios (figura 1A). Por ejemplo, un deportista que en una sesión de entrenamiento ha acumulado una alta carga externa, pero manifestando una baja carga interna mostraría un buen estado de fitness (adaptación). En el caso opuesto, acumular una baja carga externa pero con una alta carga interna situaría al deportista en un posible estado de fatiga (desadaptación). Con la información obtenida de este primer paso, el preparador físico ya podría aconsejar diferentes tipos de actuaciones (aumentar o reducir carga en la próxima sesión, favorecer determinadas estrategias de recuperación o simplemente, continuar con el tipo y dosis de entrenamiento previsto). Posteriormente, y antes de realizar la siguiente sesión de entrenamiento, se debería valorar el nivel de tolerancia de cada uno de los jugadores a la carga acumulada (figura 1B). Para ello se puede realizar un análisis cruzando los datos de carga externa (del día previo) con datos de bienestar registrados justo antes de la sesión de entrenamiento (cuestionario de wellness). Este análisis nos situará nuevamente en 4 escenarios posibles (figura 1B), pudiendo el preparador físico diseñar las estrategias de entrenamiento adecuadas, en función del grado de recuperación mostrado tras la última sesión realizada. El último paso del ciclo de monitorización de Gabbett et al. (2017) trataría de valorar el grado de preparación del jugador antes de la próxima competición, al cruzar nuevamente los datos de bienestar con posibles marcadores de readiness (altura del salto, potencia tren inferior, etc.).

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Figura 1. Ciclo de monitorización del deportista (Gabbett et al., 2017).

2. Adaptación del modelo al microciclo competitivo estándar.

Durante un ciclo semanal en la temporada competitiva, los jugadores suelen realizar entre 5-7 sesiones de entrenamiento, y participan en un partido de competición oficial. No obstante, en períodos de alta densidad competitiva los futbolistas pueden llegar a jugar un partido cada 72 horas, por lo que el tiempo para entrenar se reduce notablemente. Para simplificar la complejidad del proceso, nos vamos a centrar en semanas “estándar” (en las que se juega un partido cada 7 días), suponiendo que el equipo entrena al día siguiente de la disputa del partido (P+1) y descansa dos días después (P+2). Posteriormente, el equipo realizaría 4 sesiones de entrenamiento (P-4, P-3, P-2, P-1), para preparar el siguiente partido de competición. Durante el microciclo, los deportistas pasarán por diversas fases (recuperación, sobrecarga, tapering), en las que se diseñarán diferentes estrategias de actuación, con el objetivo de competir a un alto nivel de rendimiento en cada partido, y minimizar en la medida de lo posible el riesgo de lesión (figura 2). Es importante destacar que el modelo propuesto a continuación, se debería seguir tanto a nivel individual (datos de cada deportista), como a nivel colectivo (promedios, acumulados del equipo), y que la información derivada de ambos tipos de análisis puede ser utilizada en la programación y periodización de la siguiente sesión /ciclo de entrenamiento, tanto a nivel individual como de forma colectiva.

Figura 2. Ciclo de monitorización semanal.

El sistema de control y monitorización que se presenta a continuación se basa en la realización de comparaciones intra-individuo (comparar los valores manifestados por un jugador, con los mostrados-acumulados por ese mismo jugador ante el mismo tipo de evento en otro momento). Con esta propuesta, se pretende superar las limitaciones que presentan las comparaciones inter-individuales, que no tienen en cuenta las diferencias que existen entre distintos sujetos (nivel de condición física, antecedentes lesivos, carga previa acumulada, edad, etc.) y que pueden condicionar el nivel de tolerancia de cada deportista a las cargas planteadas, y por tanto los niveles individuales de adaptación-desadaptación manifestados. Veamos esto de forma más clara con un ejemplo. En la figura 3, se muestra la respuesta (interna, RPE) de los jugadores a la carga externa realizada en una sesión P-4 (esfuerzos a alta potencia metabólica, HML Efforts) a través de un gráfico de dispersión. En dicho gráfico podemos observar cómo hay dos jugadores (Pro22 y Pro24), que han realizado la misma carga externa (47 HML Efforts), pero con una respuesta interna diferente (la RPE de Pro22 es de 7, y la RPE de Pro24 es de 5). Debido a esta diferente respuesta interna, y siguiendo la metodología de análisis propuesta por Gabbett et al. (2017), los dos jugadores quedarían ubicados en zonas de actuación diferentes. Así, el jugador Pro22, con baja carga externa y alta carga interna respecto a los valores promediados por todo el equipo en esa sesión (RPE promedio=5.4), estaría situado en el cuadrante superior izquierdo que refleja zona de fatiga o desadaptación, mostrándose además como un valor outlier dentro de la muestra analizada. Por otro lado, el jugador Pro24, estaría ubicado en el cuadrante inferior izquierdo (aunque en zona de promedio de la sesión respecto a carga interna), mostrando una baja carga externa, por lo que podría ser aconsejable un aumento de la carga en la próxima sesión de entrenamiento.

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Figura 3. Relación entre carga interna (RPE) y carga externa (HML Efforts) manifestada por los jugadores de un equipo de fútbol profesional, en una sesión P-4.

Sin embargo, si realizamos un análisis intra-individual, comparando los datos manifestados por cada jugador (RPE y HML Efforts) con los mostrados por ellos mismos en otras sesiones de idéntica tipología (P-4 en nuestro ejemplo), veremos como la interpretación de los datos puede variar. Así, el jugador Pro22 manifestó en la sesión analizada (31-3-21) un valor bajo de carga externa (respecto a los valores promediados por el jugador en este tipo de sesiones), pero su respuesta interna se situó muy próxima a sus valores medios (Figura 4), dejando de aparecer de esta forma en el cuadrante superior izquierdo como así lo hizo en el análisis inter-individual (como outlier). Podríamos interpretar con este análisis que el jugador tiende a manifestar una RPE elevada (~7) en este tipo de sesiones, pero que en la sesión analizada acumuló muy pocos HML Efforts. Sería recomendable realizar el mismo análisis, pero utilizando otras variables de carga externa que puedan ser representativas de la exigencia de las sesiones P-4 (aceleraciones, deceleraciones, impactos, carga mecánica), para concluir si el jugador está más próximo a la zona de fatiga-desadaptación o a la zona que aconseja incrementar la carga de entrenamiento.

Figura 4. Relación entre carga interna (RPE) y carga externa (HML Efforts) manifestada por un mismo jugador de un equipo de fútbol profesional (Pro22), en diferentes sesiones P-4.

Realizando el mismo procedimiento con el jugador Pro24 (Figura 5) podemos comprobar como en su caso, los datos obtenidos lo sitúan claramente en el cuadrante inferior izquierdo (baja carga interna y baja carga externa en relación a sus valores en sesiones de la misma tipología), siendo por tanto recomendable incrementar la carga de entrenamiento en la siguiente sesión.

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Figura 5. Relación entre carga interna (RPE) y carga externa (HML Efforts) manifestada por un mismo jugador de un equipo de fútbol profesional (Pro24), en diferentes sesiones P-4.

Lógicamente, para poder realizar estas comparaciones, se debería tener una cantidad mínima de datos (para que las comparaciones realizadas pueda ser interpretables). Por ello, la implementación de un modelo de este tipo requerirá de un tiempo mínimo de registro y almacenamiento de datos (5-6 meses), que permita obtener un perfil de la manifestación condicional que muestra cada jugador ante diferente tipo de eventos (sesiones, partidos, etc.).

Paso 1. Partido de competición. Valoración de la exigencia del partido y del rendimiento manifestado.

Para una mejor comprensión del modelo, empezaremos el análisis el día que se disputa el partido de competición. El rendimiento físico de los futbolistas en la competición puede mostrar una enorme variabilidad en función de diversos factores contextuales (sistema de juego empleado por el equipo propio y por el oponente, jugar en casa/fuera, nivel del oponente, resultado parcial del partido, etc.), pero también por cambios de posición en el sistema de juego, por aspectos climatológicos o por otros aspectos relacionados con el nivel de condición física y/o fatiga manifestados por los futbolistas. Por todo ello, la primera evaluación a realizar tras el partido debería ser conocer la exigencia física que ha tenido el mismo.

Este primer análisis nos llevará a categorizar el partido como de baja-media exigencia, si los datos de rendimiento físico mostrados en las variables elegidas para el análisis se encuentran en rangos bajos-medios (a los promediados por el jugador y/o equipo, según sea el análisis realizado); o por el contrario como de alta-muy alta exigencia si los registros se encuentran en rangos altos-extremos. Así por ejemplo, en la figura 6 se representa la exigencia a nivel de actividad desarrollada a alta velocidad (distancia sprint/min) y ritmo (HML Efforts/min) de diversos partidos disputados por un jugador en una misma temporada competitiva. En dicha figura se observa como en la jornada 18, situada en el cuadrante superior derecho del gráfico, el jugador manifestó una exigencia sustancialmente superior (en las variables analizadas), a la promediada en el resto de los partidos disputados. Por tanto, este partido debería ser categorizado como de alta-muy alta exigencia a nivel de velocidad y ritmo.

Figura 6. Valoración de la exigencia del partido a través de la distancia recorrida sprint/min y el número de esfuerzos de alta potencia metabólica realizados/min (densidad de acciones).

Es importante aclarar que en este tipo de análisis, las variables utilizadas para definir la exigencia del partido deberían ser elegidas cuidadosamente, con el objetivo de tener datos representativos de los diferentes tipos de exigencia a los que pueden verse sometidos los jugadores en la competición. Así por ejemplo, podemos utilizar algunas combinaciones de metrics básicas como esfuerzos de alta exigencia (variable de volumen) y distancia recorrida a alta velocidad; distancia total recorrida (o distancia equivalente) y distancia recorrida a intensidad sprint; o una combinación de variables de intermitencia como intensidad de acciones e intensidad de pausas.

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Figura 7. Valoración de la exigencia del partido a través de la intensidad de acciones y pausas (izquierda) y de la densidad de acciones-intensidad de pausas (derecha).

Una vez conocida la exigencia física del partido, es importante valorar cómo ha sido la capacidad de cada jugador para satisfacer las demandas del partido. Esta información se puede obtener mediante la realización de un cuestionario de valoración subjetiva del rendimiento físico que se puede pasar a los jugadores tras la finalización de los partidos (Campos & Toscano, 2014). Gracias a este cuestionario, podemos obtener información respecto a la percepción de la capacidad de recuperación entre esfuerzos de alta exigencia que ha tenido cada jugador, la percepción de rendimiento en acciones de alta intensidad (duelos), o el estado físico percibido por el futbolista en los minutos finales del partido. Finalmente, se puede obtener un valor global de percepción del rendimiento que utilizaremos como marcador de tolerancia a la carga del partido (Campos & Toscano, 2014). Integrando los datos objetivos (exigencia física del partido) con los subjetivos (percepción del rendimiento), nos podemos encontrar en cuatro tipos de contextos cada semana: a) partido de alta exigencia que el jugador ha tolerado bien; b) partido de alta exigencia que el jugador ha tolerado mal; c) partido de baja-media exigencia que el jugador ha tolerado bien; d) partido de baja-media exigencia que el jugador ha tolerado mal (Figura 8).

Figura 8. Integración de datos objetivos y subjetivos para el análisis del rendimiento en competición.

Finalmente, el escenario manifestado por cada jugador, aconsejará la implementación de unas u otras estrategias a utilizar tras la disputa de cada partido. Por ejemplo, los partidos de máxima exigencia condicional en los que los jugadores han manifestado una percepción del rendimiento mala (bajo nivel de tolerancia a la carga: cuadrante inferior derecho, figura 8), podrían representar un estado de alarma para el organismo (Figura 9). Ante este tipo de situaciones, los días posteriores a la disputa del partido pueden ser un momento clave para proponer la realización de diferentes medidas de recuperación (descanso, alimentación, crioterapia, masaje, otras técnicas de fisioterapia y/o recuperación activa), así como para valorar una posible reducción individual de la carga en el próximo microciclo de entrenamiento.

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Figura 9. Ciclo de entrenamiento. Paso 1: análisis del rendimiento físico en el partido de competición.

Por otro lado, cuando la exigencia del partido se sitúa en valores próximos a los habituales, pero los jugadores han mostrado un bajo nivel de tolerancia a la carga (percepción del rendimiento mala), además de implementar diferentes medidas de recuperación, se deberían analizar otro tipo de variables que puedan estar condicionando ese bajo nivel de tolerancia a la carga: nivel de condición física actual del jugador, carga aguda-crónica individual, momento de la temporada, etc. Un ejemplo de este tipo de situaciones puede verse en la figura 10, en la que se representa la exigencia del partido (eje x, distancia equivalente) y la tolerancia del jugador a la misma (eje y, valoración subjetiva del rendimiento). Así, podemos ver como en el partido 38 (cuadrante inferior derecho), el jugador tuvo una exigencia muy elevada y una percepción del rendimiento baja (posiblemente condicionada por esa exigencia, en la fase final del campeonato), lo que situaría al jugador en estado de riesgo (alarma). Adicionalmente, el jugador participó en la siguiente jornada (39), que se disputó tan sólo 3 días después (semana de alta densidad competitiva). El análisis de rendimiento lo situó en el cuadrante inferior izquierdo (baja exigencia y bajo nivel de tolerancia a la carga), fruto posiblemente de la fatiga acumulada en el primer partido y del momento de la temporada. En este tipo de situaciones es muy importante llevar a cabo un adecuado proceso de monitorización y control de los niveles de fatiga en los días siguientes al partido (wellness, control bioquímico, etc.), adaptar la carga diariamente en función de esos niveles de fatiga, aplicar las estrategias de recuperación-regeneración que se crean más interesantes, y trasladar esta información al entrenador para valorar los minutos de participación del jugador en los próximos partidos (Figura 9).

Figura 10. Valoración de la exigencia del partido (distancia equivalente) y el nivel de tolerancia al mismo (percepción subjetiva del rendimeinto) de un futbolista profesional a lo largo de diversos partidos disputados en una misma temporada competitiva. Los números en el gráfico se corresponden con el número de jornada competitiva.

Paso 2. Fase de sobrecarga. Carga y respuesta de los jugadores a las sesiones centrales de la semana.

Las sesiones P-4 y P-3 forman parte de la fase de sobrecarga del microciclo competitivo. En estas sesiones, los entrenadores concentran los trabajos de acondicionamiento físico y las tareas tácticas de mayor exigencia, acumulándose de esta forma la mayor parte de carga del microciclo. Existe una fuerte tendencia en el fútbol actual a la utilización de tareas con bajo número de jugadores participantes por equipo y espacios reducidos de juego en las sesiones P-4 mientras que en las sesiones P-3, las tareas utilizadas suelen requerir de un mayor número de jugadores participantes y mayor espacio de juego (Clemente et al., 2014; Martín-García et al., 2018; Oliva-Lozano et al., 2021). La manipulación de dichas variables en las situaciones de juego (número de jugadores participantes y área de juego) va a condicionar el tipo de esfuerzo al que se ven sometidos los futbolistas en cada tipo de sesión. Así, en las sesiones P-4, suele haber una mayor demanda de aceleraciones, deceleraciones (número de acciones) e impactos, mientras que en las sesiones P-3, la exigencia será mayor a nivel de distancia recorrida a altas, pero también moderadas-bajas velocidades-aceleraciones (distancia a baja potencia metabólica), así como una mayor intensidad de acciones.

Las valoraciones que se realizan en la primera sesión de la fase de sobrecarga (P-4) comienzan con una evaluación del grado de recuperación (Wellness) de los jugadores. Este primer dato nos dará una idea de cómo inicia cada jugador el nuevo microciclo tras la disputa del último partido de competición (y/o la correspondiente sesión de compensación de cargas realizada el día posterior al partido: P+1). Así, podemos encontrarnos con jugadores que manifiesten buenos niveles de recuperación o malos niveles de recuperación. Lógicamente, la carga inicialmente programada podría variar en función de la exigencia y respuesta de los jugadores al último partido (tal y como se comentó en el punto anterior), pudiendo reducirse la carga prevista para algún/os jugadores, aunque lo habitual suele ser que la mayoría de jugadores sanos completen este entreno. Tras el entreno se valora la carga realizada y la respuesta (interna) de los jugadores a dicha carga. Como se comentó anteriormente, las variables elegidas para valorar la carga externa en las sesiones P-4 deberían ser aquellas que sean más representativas de la exigencia soportada en estas sesiones (aceleraciones, deceleraciones, HML Efforts e impactos, figura 11). Y esto nos sitúa nuevamente ante 4 escenarios: a) sesiones con alta carga y elevada respuesta interna (RPE); b) sesiones con alta carga y baja respuesta interna; c) sesiones con baja carga y elevada respuesta interna; y d) sesiones con baja carga y baja respuesta interna. La recomendación para la siguiente sesión, debería ser individual en función del escenario mostrado por cada jugador. Así, ante jugadores que hayan acumulado una alta carga externa junto con una RPE elevada, se aconsejarán estrategias de anticipación de la regeneración (Lapuente, 2018). Además, se debería tener en cuenta en estos procesos de toma de decisiones, el análisis de otras variables que podrían tener incidencia en el nivel de tolerancia individual a la carga acumulada (West et al., 2021), tales como el momento actual de la temporada, la carga aguda-crónica acumulada, los minutos acumulados en los partidos de competición disputados hasta la fecha, eventos lesivos recientes, etc. (Figura 11).

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Figura 11. Ciclo de entrenamiento. Paso 2: análisis de la carga y de la respuesta de los jugadores a la sesión P-4.

La fase de sobrecarga del microciclo competitivo continúa con la sesión P-3. El procedimiento a seguir en la segunda sesión de esta fase, es similar al realizado en la sesión P-4, con la excepción de las variables de carga externa usadas para el análisis. En esta ocasión, y tal y como se adelantó anteriormente, se deberían utilizar las metrics más acordes para valorar la exigencia manifestada en tareas jugadas en espacios de juego grandes, tales como la distancia total, la distancia a alta-muy alta velocidad o las distancias a alta y baja potencia metabólica (figura 12). Recordamos nuevamente, que se deberían identificar como estados de alarma aquellas situaciones en las que el jugador ha acumulado una alta carga externa (en las variables representativas de la exigencia física en este tipo de sesiones), manifestando además una elevada demanda interna (RPE). Este tipo de escenarios aconsejan la implementación de diferentes técnicas de recuperación así como una posible reducción de la carga en las siguientes sesiones. Estos contextos podrían suponer un nivel de riesgo incrementado cuando además se asocian a valores de carga elevados en aquellas variables que no son representativas del puesto específico. Por ejemplo, si un medio centro acumula en una sesión P-3 un elevado volumen de distancia a muy alta velocidad, que además ha sido realizado en rangos de distancia elevados (esfuerzos superiores a los 20-30 metros), el nivel de riesgo podría verse aumentado al no ser el tipo de esfuerzos que los jugadores de esta posición realizan con más frecuencia en los partidos de competición (y posiblemente en las sesiones de entrenamiento). Nuevamente, las estrategias a utilizar deberían ser individuales en función de las variables que pueden afectar al nivel de tolerancia a la carga, tal y como se muestra en la figura 12.    

Figura 12. Ciclo de entrenamiento. Paso 3: análisis de la carga y de la respuesta de los jugadores a la sesión P-3.

Paso 3. Fase de tapering. Estrategias utilizadas los días previos al partido.

La fase de tapering en el microciclo competitivo incluye las dos últimas sesiones realizadas antes del siguiente partido de competición. Esta fase se caracteriza por un marcado descenso del volumen de entrenamiento, manteniendo la intensidad en rangos moderados (Malone et al., 2015). En las sesiones P-2 algunos entrenadores suelen aplicar única y exclusivamente estrategias de recuperación (trabajo complementario en gimnasio, técnicas de fisioterapia, recuperación activa, etc.). Otra propuesta habitual para este tipo de sesiones es la realización de tareas jugadas con un moderado número de jugadores participantes por equipo utilizando espacios medios, y/o ejercicios de finalización y acciones a balón parado. Por otro lado, en las sesiones P-1 se suelen realizar ejercicios de activación neuromuscular, así como alguna tarea 10×10 en espacio moderado, en la que se aplican diferentes consignas tácticas para preparar el siguiente partido de competición (Campos-Vazquez et al., 2015). En cualquier caso, un aspecto diferencial que debería tenerse en cuenta en los procesos de toma de decisiones en esta fase, es la proximidad de las sesiones de entrenamiento con el partido de competición (menos de 48 horas). De esta forma, si se comente un error en la programación de la carga en cualquiera de estas sesiones es bastante probable que se ponga en riesgo la participación del jugador en el siguiente partido, por lo que se debería poner especial atención en esta fase a identificación de posibles estados de alerta. Por ello, tal y como se refleja en la figura 13, deberían considerarse como jugadores en estado de riesgo aquellos que manifiesten un wellness deteriorado antes del inicio de cualquiera de las sesiones (P-2, P-1). A diferencia de las estrategias adoptadas con estos jugadores en la fase de sobrecarga (posible reducción de carga para esa sesión), en la fase de tapering es aconsejable realizar un entrenamiento alternativo, dando prioridad a los procesos de recuperación, dada la cercanía con el siguiente partido de competición. Por último, en función de la carga acumulada y el nivel de tolerancia a la misma en estas últimas sesiones, se podría hacer una previsión de la posible participación del jugador en el siguiente partido (Figura 13). Lógicamente, el objetivo de todos estos análisis es proporcionar al entrenador (como persona que en última instancia deberá tomar este tipo de decisiones), la información más objetiva y completa posible.

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Figura 13. Ciclo de entrenamiento. Paso 4: análisis de la carga y de la respuesta de los jugadores en la fase de tapering.

Conclusiones:

Para finalizar esta entrada, en la figura 14 se presenta una visualización global del ciclo de monitorización para el microciclo competitivo estándar, con los análisis y el tipo de actuaciones recomendadas en cada una de las tres fases que lo componen (competición, fase de sobrecarga y fase de tapering).

Figura 14. Ciclo de entrenamiento para el microciclo competitivo estándar.

Por último, y a modo de resumen e ideas clave, se exponen a continuación diferentes aspectos que se deberían tener en cuenta en el proceso de monitorización del ciclo de entrenamiento:

• Prestar especial atención a la organización y filtrado de los datos.
• Importancia de realizar análisis individuales.
• Utilización práctica de los datos derivados del entrenamiento y competición
• Identificar escenarios de máxima exigencia y baja tolerancia a la carga en competición, como situaciones de alto riesgo.
• Utilizar las metrics apropiadas a cada tipo de sesión para valorar la exigencia condicional de la misma.
• Identificación de estados de alerta o alarma (cruce de variables: objetivas, subjetivas, edad, carga, lesiones previas, momento de la temporada, etc.)
• Trasladar toda esta información al entrenador a fin de poder ser utilizada en la toma de decisiones.

Referencias:

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Campos-Vazquez, M.A., Mendez-villanueva, A., Gonzalez-Jurado, J.A., León-Prados, J.A., Santalla, A., Suarez-Arrones, L., 2015. Relationships Between RPE- and HR-derived Measures of Internal Training Load in Professional Soccer Players: A Comparison of On-field Integrated Training Sessions. International Journal of Sports Physiology and Performance 10(5):587-92

Clemente, F.M., Martins, F.M.L., Mendes, R.S., 2014. Periodization based on small-sided soccer games: Theoretical considerations. Strength and Conditioning Journal 36.

Drew, M.K., Finch, C.F., 2016. The Relationship Between Training Load and Injury, Illness and Soreness: A Systematic and Literature Review. Sports Medicine.

Gabbett, T.J., Nassis, G.P., Oetter, E., Pretorius, J., Johnston, N., Medina, D., Rodas, G., Myslinski, T., Howells, D., Beard, A., Ryan, A., 2017. The athlete monitoring cycle: A practical guide to interpreting and applying training monitoring data. British Journal of Sports Medicine.

Jaspers, A., Brink, M.S., Probst, S.G.M., Frencken, W.G.P., Helsen, W.F., 2017. Relationships Between Training Load Indicators and Training Outcomes in Professional Soccer. Sports Medicine.

Lapuente, M. 2018. Mentorship GPS Smartperformance. Cambrils.

Malone, J.J., di Michele, R., Morgans, R., Burgess, D., Morton, J.P., Drust, B., 2015. Seasonal training-load quantification in elite English Premier League soccer players. International Journal of Sports Physiology and Performance 10.

Martín-García, A., Gómez Díaz, A., Bradley, P.S., Morera, F., Casamichana, D., 2018. Quantification of a professional football team’s external load using a microcycle structure. Journal of Strength and Conditioning Research 32.

Oliva-Lozano, J.M., Gómez-Carmona, C.D., Rojas-Valverde, D., Fortes, V., Pino-Ortega, J., 2021. Effect of training day, match, and length of the microcycle on the worst-case scenarios in professional soccer players. Research in Sports Medicine.

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