¿Qué ofrece el ICCV sobre otros parámetros ya descritos?

 

Uno de los principales objetivos que buscamos con el ICCV es que tenga la sensibilidad suficiente como para indicarnos la aparición prematura de la fatiga cardiovascular y de esta manera poder prever las alteraciones en el rendimiento en las próximas sesiones de entrenamiento o competición.

Evidentemente este objetivo se torna más ambicioso, cuando Sanders et al (2017), en su trabajo sobre los sistemas de monitorización del atleta y su relación con la forma física y el rendimiento deportivo, expone en sus conclusiones que actualmente no existe un parámetro que refleje la competición y el entrenamiento.

Más recientemente Van Erp (2020), expone como conclusión de su tesis doctoral que los parámetros más frecuentemente utilizados para la monitorización del atleta, presentan cambios importantes entre la competición y el entrenamiento. Y a pesar, de que durante el entrenamiento la mayor parte de estos parámetros mantienen una relación muy alta entre ellos, esta se pierde en el momento de aplicarlo a la competición.

De lo anteriormente expuesto, podríamos concluir que el trabajo de intensidad es el factor determinante a la hora de objetivar el esfuerzo del deportista y que en atletas muy entrenados el trabajo aeróbico no parece suponer un elemento de carga determinante.

Al utilizar los parámetros diseñados por las plataformas informáticas (TSS, TRIMPS, etc.), nos muestran que se puede obtener valores de carga, pero el nivel de sensibilidad con respecto al tipo de trabajo realizado es escaso.

En otras palabras, tenemos un valor, pero ese valor no representa de forma sensible el esfuerzo realizado por el atleta.

figura valores acumulados

Figura 1. Valores acumulados de TSS (Training Stress Score) y TRIMP (Lucia, et al 1999), durante 3 periodos de competicion de 3 semanas, en el mismo atleta.

 

Al realizar un seguimiento de varias semanas a un grupo de atletas sometiéndolos a cargas de competición específicas, los valores obtenidos no se correlacionaban con el rendimiento y además el nivel de variabilidad de los resultados era escaso si tenemos como referencia el rendimiento obtenido. En otras palabras, los valores globales eran siempre similares y su comportamiento también. Algo similar se describe en la tesis de Van Erp (2020).

El ICCV pretende, dar un paso más y tener en cuenta que la intensidad es el factor que nos va a condicionar la aparición de fatiga y el nivel de rendimiento futuro del atleta. Al mismo tiempo contempla la densidad de esfuerzos en el cálculo del valor final resultante.

Para hacer más visual nuestras afirmaciones utilizaremos imágenes gráficas donde se muestra los valores obtenidos por un atleta o grupo de atletas durante una competición de 21 días. Usaremos las valoraciones diarias y también los valores acumulados a lo largo de las tres semanas.

Figura 2. Valores acumulados de TSS (Training Stress Score) y ICCV, durante 3 periodos de competicion de 3 semanas, en el mismo atleta de la figura 1.

 

A continuación, pasamos a describir las diferencias obtenidas en la aplicación práctica de nuestro parámetro y lo que ocurre al confrontarlo con otros índices conocidos como el TSS (Allen & Coggan, 2010) y los TRIMPS de Alejandro Lucía (1999).

Ni que decir tiene que estos parámetros con los que vamos a comparar el ICCV ofrecen una información muy interesante y que hasta ahora han sido y siguen siendo puntos de referencia para la comunidad deportiva. Por supuesto no es nuestro objetivo restarles merito ni importancia, si no únicamente mostrar las diferencias que el ICCV puede tener con ellos en algunos aspectos concretos.

TSS

El TSS (Training Stress Score) supera al ICCV en la medida que, el primero, ofrece una información muy directa sobre la capacidad muscular de producción de potencia durante el ejercicio. Podríamos resumirlo diciendo que el valor TSS se calcula utilizando fundamentalmente parámetros derivados de la potencia muscular aplicada por el atleta durante el ejercicio.

La sencilla y brillante formula descrita por sus autores para calcular el TSS, no le excluye de ciertos sesgos que pueden, en determinados momentos, suponer una contradicción entre el valor obtenido y el rendimiento del atleta, pero no corresponde a este momento esta discusión.

Como podemos ver en las gráficas que adjuntamos, a pesar la diversidad del resultado final los valores acumulados de TSS son apenas diferentes.

En la gráfica del ICCV, sí se puede objetivar visualmente alteraciones en la linealidad, e incluso a pesar de tratarse de valores acumulados los índices de correlación de los valores obtenidos son inferiores.

TSS

Figura 3. Valores ACUMULADOS de TSS (Training Stress Score) y ICCV, durante 3 periodos de competicion de 3 semanas, en el mismo atleta.

 

Como se muestra en la Figura 4 al representar el valor diario de cada parámetro, se puede observar una mayor variabilidad para el ICCV que para el TSS.

Figura 4. Valores DIARIOS de TSS (Training Stress Score) y ICCV, durante 3 periodos de competición de 3 semanas, en el mismo atleta.

 

Un hándicap importante del deporte donde hemos realizado el estudio (ciclismo de carretera) es que la fatiga muscular en muchas ocasiones se instaura antes y de manera más aguda que la fatiga cardiovascular, por ello el TSS posiblemente no sea tan sensible y se vea afectado antes que un parámetro de carga cardiaca cualquiera.

No existe una fuerte correlación entre el ICCV y el TSS, fundamentalmente debido a la alta sensibilidad del ICCV a los cambios en las diferentes zonas cardiorrespiratorias, especialmente en aquellas más próximas a la FCmax.

A medida que el trabajo se vuelve más monótono y continuo la correlación aumenta, pero cualquier trabajo interválico rompe esta correlación.

A pesar de despreciar la carga cardiaca a ritmos inferiores al LT y a pesar de que el TSS depende directamente del tiempo de esfuerzo, se da el caso que para trabajos muy extensos a bajo ritmos (7h) la sensibilidad del ICCV sigue siendo más alta, como se puede observar en la Figura 5.

De hecho, la monotonía observada en la repetición de las mediciones de la TSS en las competiciones prolongadas en el tiempo, hace que el valor interpretativo de este parámetro se centre en la carga aguda, pero no ofrece ninguna ventaja ni información sobre la capacidad total al finalizar un mesociclo de trabajo o periodo de varias sesiones.

 

Valores diarios de TSS y ICCV

Figura 5. Valores DIARIOS de TSS (Training Stress Score) y ICCV, durante 10 días de entrenamiento y 3 semanas de competición en el mismo atleta.

 

 

Al mismo tiempo se da la paradoja que cuando un atleta mejora su rendimiento muscular, al mejorar también su Umbral de Potencia Funcional (UPF) el nivel de TSS resultante para la misma carga de trabajo será inferior. Ello hace difícil hacer comparativas longitudinales teniendo como referencia el TSS.

TRIMPSLu

En su momento este brillante investigador planteo una solución muy práctica y útil para la monitorización diaria de un atleta. A día de hoy es, sin duda, la más utilizada desde el punto de vista cardiovascular en el mundo del deporte.

Con la determinación de la frecuencia cardiaca a la intensidad de los dos umbrales ventilatorios, se clasificaba el tiempo de esfuerzo en las tres zonas delimitadas por dichos umbrales. Asignándole un valor de “1, 2 y 3” a cada minuto empleado en cada intensidad, se obtiene el valora de carga cardiovascular.

Es decir, la zona 1 multiplica por uno los minutos, la zona 2 los multiplica por dos, y la zona 3 los multiplica por tres. De esta manera, un minuto de ejercicio por debajo del primer umbral ventilatorio sólo da un TRIMP mientras que si es por encima del segundo umbral dará tres TRIMP.

Este sistema tan práctico, perdía cierta sensibilidad en aquellas actividades que incluían minutos por encima del segundo umbral, pues les otorgaba el mismo valor a los minutos cercanos al 90% de la FCmax que a aquellos realizados a intensidad máxima.

Es de buena lógica pensar que, en la primera situación, cercanos al 90%, podríamos acumular con cierta facilidad 150 TRIMPS, mientras que en la segunda hipótesis apenas podríamos llegar difícilmente a una décima parte.

Este aspecto se subsana con la utilización del ICCV, que describe una función exponencial para intensidades de trabajo dentro de la zona de inestabilidad metabólica o zona III. Es decir, es más sensible en las zonas de trabajo anaeróbico o por encima del segundo umbral ventilatorio.

A pesar de que en actividades de ultra resistencia, donde hemos desarrollado fundamentalmente el ICCV, apenas se alcanzan intensidades máximas, no por ello la sensibilidad a la magnitud de la carga es mucho más real que la expresada con los TRIMPs de Lucia.

En resumen, la impresión es que la utilización de solo tres betas y tener valores lineales (1, 2 y 3) no reflejaran de forma tan especifica la carga cardiovascular.

ICCV

En los ejemplos mostrados a continuación podemos observar como la representatividad grafica del ICCV es mayor que la mostrada por Lucia. En nuestro detrimento, tenemos que añadir que no hemos conseguido simplificar tanto la función de cálculo como la que ha planteado este autor.


Figura 6. Valores ACUMULADOS de TRIMPS (Lucia et al. 1999) y ICCV, durante 3 periodos de competicion de 3 semanas en el mismo atleta.

Valores acumulados de TRIMPS
Figura 7. Valores ACUMULADOS de TRIMPS (Lucia et al. 1999) y ICCV, durante 2 periodos de competicion de 3 semanas en el mismo atleta.

FCmedia/FCmax

Durante años se ha utilizado este parámetro para diferenciar la intensidad de la carga de trabajo entre la competición y el entreno. En ciclismo profesional masculino sabemos que la frecuencia cardiaca media de las etapas, supera el 66% de la FCmax. Este valor en el ciclismo femenino sería algo superior llegando al 70% de la FCmax, (Van Erp et al. 2020). Aquellos entrenamientos o competiciones que se sitúen por debajo de estos valores, suponen cargas de trabajo fácilmente asimilables.

A nuestro entender, este parámetro carece de sensibilidad para el trabajo interválico pues no es sensible a los minutos empleados a alta intensidad. Puede darse el caso de que trabajos cortos, intensos y concentrados apenas sean valorados. Eso provoca que el promedio final no se modifique apenas y sin embargo la carga cardiaca y muscular, sí puede haber estado cerca de su límite máximo.

Por el contrario, sí es un parámetro muy interesante para trabajos a intensidades estables, alcanzando una correlación muy buena con el ICCV en este tipo de trabajos. Es decir, para competiciones prolongadas a ritmos estables o entrenamientos de resistencia, sería tan adecuado como el ICCV.

Figura 8. Valores DIARIOS de ICCV y porcentaje de la frecuencia cardiaca media de competición (%FCmax), obtenidos durante 3 semanas de competición, de diferentes periodos, en el mismo atleta.

RPE

Aunque se trata sin duda en líneas generales del sistema de monitorización más utilizado, eficaz y barato. Su carácter subjetivo nos hace plantearnos su utilización en un grupo reducido de atletas y en circunstancias determinadas. Por ello el ICCV, a pesar de poder verse influenciado también por factores emocionales al ser un parámetro dependiente de la frecuencia cardiaca y esta es susceptibles de estimulación simpática, lo consideramos más estable.

En cualquier caso, la primera impresión es que la carga cardiovascular se ve claramente afectada por la duración del trabajo y sin embargo el RPE es también influenciable por otros mecanismos de fatiga (estrés, acidosis, etc.) que no afectan de forma tan directa a la frecuencia cardiaca.

Ante un trabajo interválico con escasa recuperación, la sensación de fatiga sería elevada, cercana al máximo tras un número limitado de recuperaciones. Esto se podría achacar a la alta demanda sobre otros mecanismos metabólicos energéticos no dependientes del aporte de oxígeno, aunque la capacidad de trabajo del corazón este aún muy lejos de su capacidad de trabajo.

Al mismo tiempo, tanto la motivación del atleta en momentos de competición como la dificultad para realizar la recogida de los datos con una metodología correcta hacen que la capacidad de la RPE para monitorizar la carga de trabajo pierda fiabilidad.

Dr. Manuel Rodríguez Alonso
Dr. Benjamín Fernández-García

www.humananalytics.es

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