05 Ene ¿Cómo optimizar el análisis de datos en el ciclismo?
Introducción
El avance de la tecnología es realmente grande, y naturalmente se aplica también al deporte. En el caso del ciclismo desde la introducción de los potenciómetros a finales de la década de los 80’, cuando solo eran utilizados por ciclistas profesionales hasta la época actual donde son cada vez más utilizados por ciclistas de todos los niveles, el avance tecnológico ha sido notable. La evolución del record de la hora, probablemente más relacionada a avances tecnológicos en materiales y aerodinámica que a rendimiento del ciclista, es uno de los indicadores de ello.
En la actualidad disponemos de muchas opciones de potenciómetros que pueden ir en los pedales, palancas, araña, rueda trasera, etc., con los que podemos recolectar datos de la producción de potencia de una o ambas piernas. Además, podemos obtener datos como la potencia promedio y máxima de la sesión, valores medios máximos para diferente duración, y otras variables como la potencia normalizada (NP), factor de intensidad (IF), puntuación del estrés del entrenamiento (TSS), entre otras.
El gran acierto del fabricante de dispositivos GPS Garmin ha sido poder “comunicarse” con dispositivos como los potenciómetros (a través del protocolo ANT+), y así recolectar valiosa información, junto con la de bandas cardíacas, rodillos inteligentes, potenciómetros para correr, así como con otros dispositivos no relacionados a las variables clásicas de carga externa e interna, como los monitores de glucemia en tiempo real. De este modo, el dispositivo GPS centraliza la recolección de una gran cantidad de datos, que son verdaderamente útiles para la toma de decisiones del entrenador. El otro acierto de Garmin es que cuenta con una plataforma potente donde se sincronizan todos los datos de los dispositivos.
Es precisamente con esa plataforma con la que se pueden “comunicar” y sincronizar softwares para el control del entrenamiento que nos permiten obtener todos y cada uno de los datos generamos por los deportistas en cada sesión de entrenamiento de cada día a lo largo del año, y a través de procesos de entrenamiento prolongados. A finales de 2016 comenzamos el desarrollo de la plataforma para el control del entrenamiento Endurance Tool, que se encuentra en mejora continua (versión beta constante) hasta la actualidad, y con la que buscamos una solución simple, que verdaderamente ahorre tiempo a entrenadores y deportistas, basada en evidencia, y que constituya realmente una solución integral permitiendo planificar, programar y analizar el entrenamiento con un software 100% en la nube sin pérdida de datos en otras aplicaciones o softwares.
Nuestro objetivo principal con este artículo es describir los aspectos clave sobre el análisis de datos específicamente en el ciclismo basándonos en algunas publicaciones recientes de la literatura científica sobre esta temática y en nuestro trabajo en el desarrollo de tecnología aplicada al entrenamiento.
Variables de carga interna y externa
En 2003 (Impellizzeri F, Marcora S y Coutss A), fueron los primeros autores en describir los conceptos de carga interna y externa presentado en Congreso Anual del colegio Europeo de ciencias del deporte en Salzburgo. Dichos autores describen la carga externa como el trabajo físico realizado en un plan de entrenamiento, un ejemplo de ello sería el trabajo realizado para desplazar una carga o la velocidad a la cuál desplazamos esa carga, lo cuál si a esta última le juntamos la fuerza realizada podemos obtener una potencia (potencia= fuerza * velocidad de desplazamiento). A nivel de carga interna se considera la respuesta psicofisiológica derivada de la realización de la carga externa por parte del deportista, dentro de este elenco de medidas encontramos: a la percepción subjetiva del esfuerzo (RPE), frecuencia cardíaca (FC), lactato sanguíneo, etc. Dentro de las variables de carga interna y externa, no hay una medida única y gold standard para todos los trabajos realizados, así la frecuencia cardíaca nos puede servir para cuantificar con mayor validez las series intervaladas de larga distancia y baja y media intensidad, pero no tanto los entrenamientos interválicos (HIIT).
Debido a los diferentes estados psicobiológicos del deportista, salud, condiciones ambientales, nutrición, etc, la carga interna puede ser diferente ante una misma carga externa, por lo tanto, la valoración y cruce de datos de ambas medidas es de in incalculable valor para el preparador físico y/o entrenador en la toma de decisiones para la mejor orientación de cargas y poder obtener el mayor rendimiento físico en los deportistas (Figura 1).
Figura 1. Carga externa e interna y su interrelación con la dosis de entrenamiento (ejercicio) y el rendimiento. Datos de Impellizerri et al. (2019).
Herramientas para el Análisis de Datos
Tal como planteamos al inicio del artículo, una de las herramientas clave en el ciclismo actual, son los potenciómetros. El principio por el que funcionan se basa en galgas extensiométricas que miden la deformación de los materiales y la convierten en una señal eléctrica. Estas galgas se encuentran colocadas en diferentes lugares de acuerdo al tipo de potenciómetro, y es importante tener en cuenta que esto puede influenciar los valores de potencia registrados, esto también se aplica a los potenciómetros que miden en una sola pierna (ej. Stages). Esto también representa un desafío para los entrenadores y el análisis de datos, ya que es común que un ciclista que tiene varias bicicletas, tenga también diferentes potenciómetros, que pueden generar diferentes valores de potencia (ej., Quarq vs. XCadey). Esto también puede “confundir” a los softwares para el control del entrenamiento.
Intervalos de Datos
En el análisis de datos es habitual el análisis de intervalos arbitrarios de potencia, tanto en términos absolutos (W), como relativos (W/kg). En la Figura 2 se aprecian los tiempos en intervalos de potencia relativos (W/kg) a lo largo de las 3 semanas de la Vuelta a España 2020 en ciclistas de categoría world tour y pro tour. Si bien esta es una forma útil para el análisis de la distribución de la potencia a diferentes intensidades, tiene como punto en contra que puede incluir potencias sostenibles e insostenibles desde un punto de vista fisiológico. Una solución para esto, es utilizar umbrales o hitos fisiológicos para establecer los límites de los intervalos. Tal como se aprecia en la Figura 3 los autores de este trabajo (Granier et al., 2018) midieron los tiempos en zonas en copas del mundo de cross country olímpico (xco) tomando como “límites” a los umbrales ventilatorios y a la potencia en el VO2 máx.
Figura 2. Porcentaje del tiempo total de competición acumulado en diferentes intervalos de potencia (W/kg) en toda la Vuelta a España 2020 por ciclistas world tour (columnas negras) y pro tour (columnas blancas). * diferencias significativas entre ambos grupos (p<0,001). Datos de Muriel et al. (2021).
Figura 3. Porcentaje del tiempo total de competición acumulado por encima de la potencia aeróbica máxima (MAP), entre la MAP y el segundo umbral ventilatorio (VT2), entre el VT2 y el primer umbral ventilatorio (VT1), y entre el VT1 y el 10% de MAP, y debajo del 10% de MAP durante cada vuelta (Start Lap, L1, L2, L3, Ln-1) de competencias de copas del mundo de cross country olímpico. *, indica diferencia significativa con la vuelta anterior; #, indica diferencia significativa con la primera vuelta; (* o # , probable; ** o ##, muy probable; *** o ###, prácticamente cierto).Datos de Granier et al. (2018).
El análisis de los tiempos en zonas es también una opción apropiada (Figura 4), ya que los intervalos están asociados a hitos fisiológicos, no obstante, es muy importante tener en cuenta que al igual que los métodos anteriores implica el tiempo total acumulado al que puede llegarse como la suma o acumulación de múltiples esfuerzos cortos (ej., acumulación de 10 min en la zona VO2 máx. con 20 intervalos de 30 seg).
Figura 4. Tiempos en zona computados en base a la carga externa (potencia). Datos del software Endurance Tool.
Actualmente podemos determinar los records de potencia, o valores medios máximos, desde 5 segundos a tiempos prolongados (> 1 hora) para cada sesión de entrenamiento, y así para cada semana, mes y año a lo largo de un proceso. Es así que si contamos con datos suficientes podemos obtener lo que se denomina Record Power Profile o Perfil de Potencia Record en base a los medios máximos y la curva potencia-tiempo que se obtiene a partir de los mismos a lo largo de un período de tiempo prolongado (ej. 6 meses).
Figura 5. Valores medios máximos obtenidos a partir de una sesión de entrenamiento. Se observa el medio máximo de 1 min (6,56 W/kg). Datos del software Endurance Tool.
Es importante tener en cuenta que los valores medios máximos indican lo que hizo el ciclista, en una sesión, competencia, o en un dado período de tiempo, no de lo que es capaz (Leo, et al. 2021). Esto es, no podemos saber si el dato se obtiene realmente de un esfuerzo máximo. Esto es esperable, en particular, en el caso de las competencias, donde son importantes los valores medios máximos registrados, y probablemente lo es aun más el timing o momento donde los mismos se logran, y como esto puede influir en el resultado final.
Es también muy importante tener en cuenta que un valor medio máximo de una dada duración puede ser el resultado de un esfuerzo de una duración mayor (ej, un esfuerzo máximo de 12 minutos, de los que el software computa el valor medio máximo de solo 10 minutos), o de una duración menor, y una pausa (esfuerzo máximo de 4 minutos, y pausa de 1 minuto, que el software computa como medio máximo de 5 minutos).
Otro aspecto relevante a considerar es si es o no necesario realizar test formales (ej., cronos de 5 y 20 minutos), o si la recolección de datos en un período de tiempo suficientemente largo (ej, 4-6 meses o una temporada completa) es suficiente para la determinación del record power profile del ciclista. Tal como recomiendan Leo et al. (2021), la realización de test formales es lo que nos permite determinar si un medio máximo de una competencia constituye verdaderamente o no un esfuerzo máximo del ciclista para ese tiempo, e incluso, determinar si fuera necesario un nuevo record para un dado tiempo. Una forma de realizar esto es comparar la curva potencia-tiempo de la competencia o la sesión puntual con la curva del año actual de entrenamiento (Figura 6).
Figura 6. Comparación de los valores medios máximos, y la curva potencia-tiempo de una competencia (27/12/2021), con los valores obtenidos en todo el 2021, que incluyen naturalmente todos los records de potencia del año. Datos del software Endurance Tool.
Es sumamente importante tener en cuenta estos aspectos a la hora de utilizar esta herramienta para el análisis de datos.
Variables Clave y Flujo de Trabajo del Entrenador
En relación a las variables o métricas clave de rendimiento, hemos mencionado algunas en relación al control de la carga externa e interna. En nuestra práctica profesional nosotros consideramos importantes:
- Las variables obtenidas a partir de test en laboratorio, como la pVO2 máx., o potencia en el VO2 máx., obtenida a partir de un test con escalones de 20-25 W/min. Es posible también obtener la carga externa en el primer y segundo umbral de lactato, y en el primer y segundo umbral ventilatorio cuando se cuenta con analizador automático de gases.
- Las variables obtenidas a partir de test en campo, como el perfil de potencia determinado a partir de esprints de 5, y 30 segundos, y cronos de 1, 5 y 20 minutos.
- Las variables obtenidas a partir de la determinación de la composición corporal, utilizando el protocolo ISAK de 5 componentes.
- Las variables de la analítica sanguínea, tales como el citológico, reserva de hierro (ferritina), hormonas (testosterna, cortisol, TSH, T4libre), vitaminas (B12, 25-OH-D, fólico), entre otras variables.
Naturalmente se pueden incluir más variables clave, como las relacionadas a la valoración de la fuerza, no obstante, con el objetivo de simplificar, proponemos estos 4 componentes clave.
En base a estas variables clave, y a los datos que podemos obtener a partir de la herramienta Endurance Tool proponemos un flujo de trabajo que implica revisar:
- La cantidad de entrenamiento, o volumen, principalmente en horas de entrenamiento en el caso de ciclismo.
- La calidad del entrenamiento, en base al análisis de los tiempos en fases (LIT, o baja intensidad, ThT o umbral, y HIT, o alta intensidad), y a los tiempos en zona en base a la carga externa (potencia) e interna (FC).
- La carga o dosis de entrenamiento, en base al modelo de training stress score (TSS) e impulso de entrenamiento (TRIMP).
- Las métricas de la mañana, que incluyen a variables objetivas (frecuencia cardíaca de reposo, variabilidad de la frecuencia cardíaca, horas de sueño) y subjetivas (estado de ánimo, dolor muscular, calidad del sueño).
Aplicaciones Prácticas
Los potenciómetros no están excentos de registrar datos erróneos como falsos picos, o valores demasiado elevados o bajos en una dada sesión. Es recomendable realizar la calibración o auto cero de los mismos, en particular antes de la realización de test o competencias.
A la hora de analizar intervalos de potencia, tales como los tiempos en zona acumulados en una dada sesión de entrenamiento o competencia, es muy útil analizar también los valores medios máximos. Ya que, si se acumula una dada cantidad de tiempo en una zona, el análisis de la respuesta de la potencia en la sesión y los medios máximos nos pueden ayudar a determinar si se debe a múltiples esfuerzos cortos, o a esfuerzos más prolongados.
En relación a los medios máximos, además de los valores obtenidos, es importante tener en cuenta el momento (timing) en el que fueron obtenidos. En la actualidad sabemos la cantidad de energía gastada (kJ o kcals) influye sobre los valores registrados, y que la capacidad del ciclista (durabilidad) de sostener sus valores medios máximos a medida que pasan las horas (y se gastan más kJ) es un aspecto clave en el rendimiento.
Para cuantificar la carga de entrenamiento es muy importante que el entrenador considere tanto la carga interna como externa para obtener las conclusiones pertinentes de la respuesta fisiológica del deportista y poder ajustar de la manera más óptima las siguientes cargas de entrenamiento para obtener el mejor rendimiento deportivo.
Es muy importante tener en cuenta que la curva potencia-tiempo puede ser influenciada por la topografía (perfil del recorrido), número de etapas (en el caso de competencias de ruta o mtb por etapas), categoría del evento, altitud, temperatura, humedad, drafting (ej, rol del ciclista en su equipo), estrategia de pacing, etc.
Conclusiones
Actualmente los dispositivos de hardware (potenciómetros, y dispositivos GPS), junto con las plataformas para el control del entrenamiento nos permiten obtener datos sumamente útiles de cada sesión de entrenamiento a lo largo de la temporada.
Los datos de carga externa (potencia), e interna (percepción del esfuerzo, frecuencia cardíaca, lactato), nos permiten controlar la dosis de entrenamiento para buscar lograr diferentes objetivos a lo largo de la temporada de cada ciclista.
Los valores medios máximos obtenidos a partir de cada sesión nos permiten construir el record power profile o perfil de potencia record que constituye una “huella digital” de cada ciclista, a partir de donde podemos obtener información muy valiosa. No obstante, el análisis de la curva potencia-tiempo implica considerar múltiples aspectos, tales como si se realizaron o no test formales, las características del terreno en el caso de analizar una competencia en particular, o el rol del ciclista dentro de su equipo.
El seguimiento de la cantidad (volumen), y calidad (distribución de la intensidad), determinan la carga o dosis de entrenamiento, que a su vez determina las adaptaciones que se producen en cada ciclista, y el reflejo es efectivamente la curva potencia-tiempo o record power profile. Así la monitorización sistemática de estas variables, y el seguimiento del readiness to perform o recuperación, nos permiten realizar los ajustes que sean necesarios en las dosis de entrenamiento para lograr las adaptaciones en cada parte de la curva potencia-tiempo de los ciclistas con los que trabajamos.
Autores
Lic. Facundo Ahumada
Master en Alto Rendimiento en Deportes Cíclicos
Founder Endurance Tool
Lic. Carles Tur
Master en Alto Rendimiento Deportivo y Fisiología integrativa
LCAFD, Dietista- Nutricionista, Fisioterapeuta.
Referencias
Granier Cyril, Chris R Abbiss, Anaël Aubry, Yvon Vauchez, Sylvain Dorel, Christophe Hausswirth, Yann Le Meur. Power Output and Pacing During International Cross-Country Mountain Bike Cycling. Int J Sports Physiol Perform, 2018 1;13(9):1243-1249. doi: 10.1123/ijspp.2017-0516.
Leo Peter, James Spragg, Tim Podlogar, Justin S Lawley, Iñigo Mujika. Power profiling and the power-duration relationship in cycling: a narrative review. Eur J Appl Physiol, 2021. doi: 10.1007/s00421-021-04833-y. Online ahead of print.
Muriel Xabier, 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. J Sports Physiol Perform, 2021 3;1-9. doi: 10.1123/ijspp.2021-0082.
Análisis y Utilización de Datos de Entrenamiento en el Ciclismo