En el mundo del deporte competitivo, los atletas se esfuerzan constantemente por superar sus límites para alcanzar un rendimiento óptimo. Sin embargo, esta búsqueda a menudo conlleva el riesgo de lesiones, especialmente cuando las cargas de entrenamiento no se gestionan adecuadamente. Este artículo tiene como objetivo proporcionar a los atletas una guía práctica sobre cómo monitorear y gestionar las cargas de entrenamiento internas de manera efectiva para reducir el riesgo de lesiones y maximizar el rendimiento.
Comprendiendo la carga de entrenamiento interna
La carga de entrenamiento interna se refiere al estrés fisiológico y psicológico que se ejerce sobre el cuerpo de un atleta durante el entrenamiento. A diferencia de la carga externa, que se mide con métricas como la distancia recorrida o el peso levantado, la carga interna se determina por cómo responde el cuerpo a estas actividades. Las medidas comunes de la carga interna incluyen la frecuencia cardíaca, los niveles de lactato en sangre y la calificación del esfuerzo percibido (RPE).
Las investigaciones han demostrado consistentemente una fuerte relación entre la carga de entrenamiento y el riesgo de lesiones. Cuando las cargas de entrenamiento aumentan rápidamente, o si son constantemente demasiado altas o demasiado bajas, los atletas corren un mayor riesgo de lesionarse. Una revisión sistemática de estudios sobre este tema encontró que los picos repentinos en la carga de entrenamiento son un predictor significativo de lesiones musculoesqueléticas, especialmente en deportes de alta intensidad como el fútbol, el rugby y el baloncesto (Eckard et al., 2018). Por el contrario, mantener un equilibrio adecuado entre las cargas agudas (corto plazo) y crónicas (largo plazo) puede ayudar a mitigar este riesgo.
Monitoreo de la carga de entrenamiento interna
El monitoreo efectivo de la carga de entrenamiento interna es crucial para la prevención de lesiones. Aquí hay algunos métodos prácticos que los atletas pueden utilizar:
Monitoreo de la frecuencia cardíaca: controlar la frecuencia cardíaca durante y después de las sesiones de entrenamiento puede proporcionar información sobre cómo está trabajando y recuperándose el cuerpo. Una frecuencia cardíaca en reposo más alta de lo habitual podría indicar una recuperación insuficiente o sobreentrenamiento.
Calificación del esfuerzo percibido (sRPE): la calificación del esfuerzo percibido por sesión es un método simple pero efectivo para monitorear la carga interna. Después de cada sesión de entrenamiento, los atletas pueden calificar la dificultad de la sesión en una escala de 1 a 10. Multiplicando esta puntuación por la duración de la sesión se obtiene un valor numérico para la carga de entrenamiento.
Relación carga aguda / crónica (ACWR): esta relación compara la carga de trabajo actual del atleta (aguda) con su carga de trabajo promedio durante un período más largo (crónica). La investigación muestra que mantener esta relación entre 0.8 y 1.3 minimiza el riesgo de lesiones, mientras que una relación superior a 1.5 lo aumenta significativamente (Gabbett, 2016).
Consejos prácticos para la gestión de la carga de entrenamiento
Progresión gradual: evitar aumentos repentinos en la intensidad o el volumen de entrenamiento. La progresión gradual permite que el cuerpo se adapte a nuevas cargas sin sentirse abrumado, reduciendo el riesgo de lesiones por sobreuso.
Incorporar descanso y recuperación: los días de descanso son cruciales para la recuperación y deben ser una parte integral de cualquier plan de entrenamiento. Un sueño adecuado, una buena nutrición y una hidratación suficiente también juegan un papel vital en la recuperación.
Individualización: las cargas de entrenamiento deben adaptarse al nivel de condición física actual del atleta, su historial de lesiones y su capacidad de recuperación. Lo que funciona para un atleta puede no ser adecuado para otro, por lo que la personalización es clave.
Monitoreo de la fatiga: prestar atención a los signos de fatiga, como el dolor muscular prolongado, el rendimiento reducido y los cambios de humor. La fatiga persistente puede indicar sobreentrenamiento y la necesidad de ajustar la carga de entrenamiento.
Uso de tecnología: los dispositivos portátiles y las aplicaciones para teléfonos inteligentes pueden ayudar a rastrear diversas métricas como la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) y la calidad del sueño, proporcionando datos valiosos para tomar decisiones informadas sobre el entrenamiento (Paulson et al., 2015).
Conclusión
El equilibrio de la carga de entrenamiento es un aspecto delicado pero crucial de cualquier programa de entrenamiento de un atleta. Al monitorear cuidadosamente la carga de entrenamiento interna y realizar ajustes informados, los atletas pueden reducir su riesgo de lesiones, optimizar su rendimiento y mantener el éxito a largo plazo en su deporte.
Para los atletas y entrenadores, entender y aplicar estos principios puede marcar la diferencia entre una temporada llena de progreso y una plagada de contratiempos. Recuerde, el objetivo no es solo entrenar más duro, sino entrenar de manera más inteligente.
Bibliografía
Eckard, T. G., Padua, D., Hearn, D. W., Pexa, B. S., & Frank, B. (2018). The relationship between training load and injury in athletes: A systematic review. Sports Medicine, 48, 1929-1961.
Gabbett, T. (2016). The training—injury prevention paradox: Should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50, 273-280.
Paulson, T., Mason, B., Rhodes, J., & Goosey-Tolfrey, V. (2015). Individualized internal and external training load relationships in elite wheelchair rugby players. Frontiers in Physiology, 6.
Tibana, R., de Sousa, N. D., Prestes, J., Feito, Y., Ernesto, C., & Voltarelli, F. (2019). Monitoring training load, well-being, heart rate variability, and competitive performance of a functional-fitness female athlete: A case study. Sports, 7(2), 35.
Mohr, P., Matias, T., & de Lucas, R. D. (2022). Association between internal training load and muscle injuries in Brazilian professional soccer players. Biology of Sport, 40, 675-679.
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