16 Nov ¿Es necesario realizar valoraciones del rendimiento o el análisis de datos es suficiente?
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 notorio.
En la actualidad disponemos de muchas opciones de potenciómetros que pueden ir en los pedales, bielas, 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 completa 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 generados por los deportistas en cada sesión de entrenamiento de cada día, a lo largo del año, y a través de procesos de entrenamiento prolongados. Así a partir de los datos de entrenamientos y competencias, en el caso del ciclismo se construye el Record Power Profile, o Perfil de Potencia Récord, que son los récords de producción de potencia promedio desde tiempos cortos (5 seg) hasta prolongados (2, 3 o 4 h). En el caso de la carrera y la natación es igual, y se puede construir un Perfil de Ritmos Récord, a partir de la curva ritmo-tiempo, en vez de potencia-tiempo. Y esto nos lleva a la pregunta clave, ¿es necesario seguir realizando valoraciones en condiciones de laboratorio y campo?, ¿o solo es suficiente analizar los datos que recolectamos en el proceso de entrenamiento?.
Nuestro objetivo principal con este artículo es tratar de responder esta pregunta en base al estado del arte de la evidencia científica actual sobre esta temática, y a los datos que venimos recolectando en condiciones de laboratorio y campo en los últimos 15 años con deportistas de resistencia de todos los niveles.
Valoración del Rendimiento en Lab
Valorar el rendimiento de un deportista en condiciones de laboratorio permite lograr reproducibilidad, y controlar el proceso de un modo que es difícil en condiciones de campo, no obstante, las condiciones no son especificas a las de las competencias, que naturalmente se realizan outdoor. En relación al perfil fisiológico determinado a partir de test de laboratorio, Mujika y Padilla (2001) evaluaron a ciclistas de ruta profesionales (Tabla 1), mientras que Hamilton et al. (2002) compararon el rendimiento de ciclistas profesionales de ruta y mountain bike (Tabla 2).
Tabla 1. Características físicas, máximas y submáximas de ciclistas de ruta profesionales (n=24) . a Para comparar los valores de producción de potencia medidos en ergómetros frenados electromagnéticamente, debería sumarse un 9% a los valores de la tabla, debido a la fricción en la transmisión de los ergómetros Monark. FC máx.: frecuencia cardíaca máxima; [La]peak: nivel de lactato sanguíneo pico; LT: umbral del lactato; OBLA: inicio de acumulación de lactato en sangre; VO2 máx.: máximo consumo de oxígeno; pVO2máx.: producción de potencia máxima en un test incremental. Datos de Mujika y Padilla (2001).
Tabla 2. Parámetros fisiológicos analizados en la prueba contrarreloj de 30 min realizada en laboratorio por ciclistas de montaña y ciclistas de ruta. Los datos se expresan en forma de media±s (rango entre paréntesis). pVO2máx. = producción de potencia máxima en un test incremental, VO2pico. = consumo de oxígeno máximo, d= tamaño del efecto. * Se observaron diferencias significativas entre los ciclistas de montaña y los ciclistas de ruta (P <0,05). Datos de Hamilton et al. (2002).
Valoración del Rendimiento en Campo
El protocolo que de manera característica utilizan la mayor parte de los entrenadores para valorar en campo es el que proponen Hunter Allen y Andrew Coggan que brevemente implica realizar una entrada en calor de aprox. 20 min a baja intensidad (debajo de primer umbral) seguida de un esfuerzo máximo de 5 min, seguido de una pausa de 10 minutos, y luego otra crono de esfuerzo máximo de 20 minutos. El valor promedio del esfuerzo máximo de 20 minutos multiplicado por un coeficiente de 0,95 permite determinar el valor de FTP (potencia umbral funcional).
Figura 1. Respuesta de una ciclista de alto rendimiento en una prueba contrarreloj de 5 minutos como parte de la determinación del perfil de potencia.
En artículos que desarrollamos previamente analizamos los resultados de estudios científicos recientes (MacIlnis et al., 2018, Lillo-Bevía et al., 2022) que muestran que el coeficiente de 0,95 sobrestima el valor de FTP cuando se realiza una crono aislada de 20 min sin la crono de 5 minutos como parte de la “entrada en calor”. Así es importante tener presente que en esos casos el coeficiente que debe ser utilizado es de 0,90.
En artículos previos también analizamos datos de trabajos científicos que utilizaron pruebas contrarreloj tanto de 4 y 20 min (Nimmericther et al., 2010) como de 8 min (Sanders et al, 2017, Gavin et al., 2012, Klika et al., 2007) y pruebas de 40km contrarreloj (Laursen et al, 2003); siempre realizadas en condiciones de campo y al mismo tiempo valoraron hitos fisiológicos como VO2 máx. y umbrales en condiciones de laboratorio.
En la Tabla 3 resumimos los resultados de algunos de estos estudios, y de la relación entre los hitos fisiológicos y los valores medios máximos para diferentes tiempos determinados en campo.
Tabla 3. Relación entre hitos fisiológicos medidos en laboratorio y potencias medias máximas en pruebas contrarreloj de diferente duración, así como variables derivadas de las mismas tales como FTP o potencia umbral funcional. pVO2 máx.: potencia en el VO2máx. determinada a partir de un test incremental, P4min: potencia media máxima en una prueba contrarreloj de 4 min, P8min: potencia media máxima en una prueba contrarreloj de 8 min, P20min: potencia media máxima en una prueba contrarreloj de 20 min, RCP/VT2: potencia en el segundo umbral ventilatorio, CP: potencia crítica, FTP: potencia umbral funcional, P60min: potencia media máxima en una prueba contrarreloj de 60 min, MLSS: potencia en el máximo nivel de lactato en estado estable, LT2: potencia en el segundo umbral de lactato, LT1: potencia en el primer umbral de lactato, VT1: potencia en el primer umbral ventilatorio.
Herramientas para el Análisis de Datos
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 (Muriel et al, 2021). 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 aún 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).
¿Qué Dice la Evidencia Científica?
Pinot y Grappe (2014) analizaron datos de ciclistas profesionales y de alto nivel de ruta a lo largo de un período prolongado de entrenamiento, y determinaron las potencias medias máximas desde 1 seg hasta las 4 horas (Tabla 4). Estos datos constituyen una referencia valiosa sobre el rendimiento de ciclistas de alto rendimiento en condiciones de campo, y fueron recolectados en un periodo de tiempo que implico entrenamientos y competencias, y no en un momento especifico a partir de test en campo.
Tabla 4. Producción de potencia absoluta (vatios) y relativa (vatios/kg) para diferentes duraciones de tiempo en 26 ciclistas. Los valores son presentados como valores promedio, desviaciones estándar, e intervalos máximo y mínimo. DS: desviación estándar. Datos de Pinot y Grappe (2014).
En un estudio muy reciente, solo disponible antes de su publicación (Pallares et al., 2022), se trató de responder exactamente lo planteado al inicio de este artículo, esto es, si los valores medios máximos obtenidos a partir de competencias y entrenamientos durante un dado periodo de tiempo constituyen un indicador valido del rendimiento de los ciclistas. Para esto, compararon los valores medios máximos obtenidos durante dos periodos de 60 días, a saber, un periodo preparatorio sin competencias, y otro especifico, que si implico competencias, con el rendimiento en tres pruebas contrarreloj de 1, 5 y 20 min realizadas en campo. El periodo preparatorio fue realizado antes de las pruebas en campo, y el especifico después. Los resultados indicaron diferencias significativas entre los medios máximos para todos los tiempos del periodo preparatorio respecto a los tests de campo. No obstante, no hubo diferencias significativas en los medios máximos de 5 y 20 min entre los datos del periodo específico y los tests, no obstante si hubo diferencias significativas en la crono de 1 min, siendo más alto el valor recolectado en los test (Tabla 5).
Tabla 5. Resultados de los valores Medios Máximos obtenidos durante los periodos preparatorio y especifico y las pruebas contrarreloj en campo. Los resultados se presentan como valoraciones medios y desviaciones estándar. * indica diferencias estadísticamente significativas respecto a las pruebas contrarreloj. Datos de Pallares et al. (2022).
En relación con esto, Leo et al. (2022) recomiendan la realización de test formales para así poder 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 récord para un cierto 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 récords de potencia del año. Datos del software Endurance Tool.
Aplicaciones Prácticas
Los potenciómetros no están exentos 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 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 que 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 (se gastan más kJ) es un aspecto clave en el rendimiento.
A la hora de realizar test en campo o lab, es recomendable controlar el estado de “frescura” fisiológica del deportista, para que los datos obtenidos representen el nivel de rendimiento real, y no sean afectados por el grado de overreaching con el que llega el ciclista.
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 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.
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.
Si bien en ciertos periodos de la temporada, y para determinados tiempos (5-20 min) puede no haber diferencias entre los valores medios máximos recolectados en entrenamientos y competencias, y los test formales, para ciertos tiempos, y momentos del año si puede haber diferencias significativas.
Autores
Master en Alto Rendimiento en Deportes Cíclicos
Founder Endurance Tool
Master en Alto Rendimiento Deportivo y Fisiología integrativa
LCAFD, Dietista- Nutricionista, Fisioterapeuta.
Referencias
Gavin T. P., Van Meter J. B., Brophy P. M., Dubis G. S., Potts K. N. and Hickner R. C. Comparison of a Field-Based Test to Estimate Functional Threshold Power and Power Output at Lactate Threshold. J Strenght Cond Res, 26(2): 416-421, 2012.
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, 1; 13 (9): 1243-1249, 2018.
Hamilton Lee, David T. Martin, Judith M. Anson, Damián Grundyy Allan G. Hahn. Physiological characteristics of successful mountain bikers and professional road cyclists. Journal of Sports Sciences, 20: 1001-1008. 2002.
Impellizzeri, Franco M., Samuele M. Marcora, and Aaron J. Coutts. Internal and External Training Load: 15 Years On. International Journal of Sports Physiology and Performance, Int J Sports Physiol Perform; 14 (2): 270-273, 2019.
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, 122 (2): 301-316, 2022.
MacInnis MJ, Thomas ACQ, Phillips SM. The Reliability of 4-min and 20-min Time Trials and Their Relationships to Functional Threshold Power in Trained Cyclists. Int J Sports Physiol Perform. 29:1-27, 2018.
Mujika Iñigo and Sabino Padilla. Physiological and Performance Characteristics of Male Professional Road Cyclists. Sports Med; 31 (7): 479-487, 2001.
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, 3; 1-9, 2021.
Nimmerichter A, Williams C, Bachl N, Eston R. Evaluation of a field test to assess performance in elite cyclists. Int J Sports Med., 31(3):160-6, 2010.
Pallares Jesus G, Alejandro Hernández-Belmonte, Pedro L Valenzuela, Xabier Muriel, Manuel Mateo-March, David Barranco-Gil, Alejandro Lucia. Field-Derived Maximal Power Output in Cycling: An Accurate Indicator of Maximal Performance Capacity?. Int J Sports Physiol Perform, 27;1-7, 2022. doi: 10.1123/ijspp.2022-0208. Online ahead of print.
Pinot J, Grappe F. Determination of Maximal Aerobic Power on the field in cycling. J Sci Cycling. 2014.