Caracteristicas de la carga de entrenamiento

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Las características de la carga de entrenamiento, así como las lesiones traumáticas, las lesiones por uso excesivo y las enfermedades de 91 corredores de esquí de élite (edad = 12,1 ± 1,3 años, media ± SD) se registraron prospectivamente durante un período de 1 temporada mediante el uso de una base de datos en línea específica del deporte. Se realizaron análisis de regresión lineal múltiple para controlar la influencia de la carga de entrenamiento en las lesiones y enfermedades. Las diferencias en las características medias de la carga de entrenamiento entre la pretemporada, la temporada y la postemporada se calcularon mediante análisis multivariantes de la varianza.

Se descubrieron diferencias en el número de sesiones de entrenamiento semanales (p = 0,005) entre la pretemporada (4,97 ± 1,57) y la postemporada (3,24 ± 0,71), en el volumen medio de entrenamiento (p = 0. 022) entre la pretemporada (865,8 ± 197,8 min) y la postemporada (497,0 ± 225,5 min) y en la intensidad media de entrenamiento semanal (Índice) (p = 0,012) entre la pretemporada (11,7 ± 1,8) y la postemporada (8,9 ± 1,7). Se informó de un total de 185 problemas médicos (41 lesiones traumáticas, 12 lesiones por sobreuso y 132 enfermedades). El volumen de entrenamiento semanal y la intensidad de entrenamiento no fueron factores de riesgo significativos para las lesiones (p > 0,05). La intensidad de entrenamiento resultó ser un factor de riesgo significativo para las enfermedades en la misma semana (β = 0,348; p = 0,044; R² = 0,121) y el volumen de entrenamiento representa un factor de riesgo para las enfermedades en la semana siguiente (β = 0,397; p = 0,027; R² = 0,157).

SSAC19: El programa de entrenamiento confunde la relación

Se recomienda un esfuerzo de colaboración dirigido por el entrenador entre todos los miembros del equipo que apoyan al deportista para garantizar que la progresión de la carga tras un período de descarga se planifique adecuadamente y se contextualice con sus respuestas individuales al entrenamiento. Este enfoque capta la naturaleza multifactorial de la relación entrenamiento-dosis y promueve un retorno seguro a las cargas de entrenamiento necesarias para un rendimiento óptimo.Figura Uno: Características individuales, dosis de entrenamiento, rendimiento y consideraciones de planificación de la carga de entrenamiento en relación con las fases de carga y descarga del entrenamiento. Adaptado de Smith (2003)15, Impellizzeri et al. (2019)16, Pickering et al. (2019)17 e Impellizzeri et al. (2020)18

ADN del entrenamiento | JTSstrength.com

Este estudio explora la aplicación de los datos de seguimiento del Sistema de Posicionamiento Global de las sesiones de entrenamiento en el campo y los algoritmos de aprendizaje automático supervisado para predecir el riesgo de lesiones de los jugadores a través de una sola temporada de la Liga Nacional de Rugby. Trabajos anteriores en una serie de códigos deportivos han demostrado asociaciones entre las cargas de entrenamiento y el aumento de la incidencia de lesiones en los atletas profesionales. La mayoría de los trabajos realizados han aplicado un enfoque reduccionista, identificando las características de la carga de entrenamiento como factores de riesgo utilizando modelos generalizados para mostrar las tendencias de la población. Este estudio demuestra resultados prometedores al aplicar técnicas de procesamiento y algoritmos de aprendizaje automático para analizar el riesgo de lesión asociado a patrones complejos de carga de entrenamiento. Se investiga la precisión de los algoritmos junto con la importancia de los predictores de la carga de entrenamiento y los tamaños de las ventanas de datos.

Ejemplo de informe de control del INSCYD

ResumenEste estudio tiene como objetivo proporcionar una metodología transferible en el contexto de la modelización del rendimiento deportivo, con especial atención a la generalización de los modelos. Se recogieron datos de siete patinadores de velocidad de pista corta de élite durante un período de entrenamiento de tres meses. Para tener en cuenta la acumulación de la carga de entrenamiento a lo largo de las sesiones, las respuestas acumulativas al entrenamiento se modelaron mediante funciones de respuesta impulsiva, serial y biexponencial. El modelo variable de dosis-respuesta (DR) se comparó con los modelos de red elástica (ENET), de regresión de componentes principales (PCR) y de bosque aleatorio (RF), utilizando la validación cruzada en un marco de series temporales. Los modelos ENET, PCR y RF se ajustaron individualmente (\(M_{I}\)) o en todo el grupo de atletas (\(M_{G}\)). Se utilizó el criterio del error cuadrático medio para evaluar el rendimiento de los modelos. Los modelos ENET y PCR proporcionaron una capacidad de generalización significativamente mayor que el modelo DR (\(p = 0,018\), \(p < 0,001\), \(p = 0,004\) y \(p < 0,001\) para \(ENET_{I}\), \(ENET_{G}), \(PCR_{I}\) y \(PCR_{G}\), respectivamente). Sólo \(ENET_{G}) y \(RF_{G}) fueron significativamente más precisos en la predicción que DR (\(p < 0,001\) y \(p < 0,012\)). En conclusión, ENET logró mayores rendimientos de generalización y precisión predictiva. Por lo tanto, la construcción y evaluación de modelos dentro de un procedimiento de mejora de la generalización es un requisito previo para cualquier modelización predictiva.