Justificación
Al igual que la gran mayoría de los deportes colectivos, el futbol es un deporte intermitente en el que se alternan momentos de baja intensidad con otros, más breves, de alta intensidad (1,2,3). Durante estos periodos de alta intensidad, en promedio un jugador suele desarrollar entre 90-115 (4,5,6) y 17-25 (2,3,6) aceleraciones de alta intensidad y sprints, respectivamente. Estas acciones, suelen preceder a los momentos clave de la competición que, sin duda afectan al resultado de un partido (7). Además, parece que los cambios en las variables mecánicas que explican el rendimiento del sprint podrían tener relación con el riesgo de sufrir una lesión de la musculatura isquiosural (8, 9). Por lo tanto, estudiar el rendimiento individual en el sprint parece importante no solo desde el punto de vista del rendimiento sino también desde el del riesgo de sufrir una lesión.
Hasta ahora, la única forma de conocer estos valores era mediante evaluaciones que cuentan con ciertas limitaciones. Limitación de tiempo para evaluar a todo el equipo, ¿Tengo tiempo durante un microciclo competitivo para llevar a cabo estas evaluaciones?; la frecuencia de estas ¿Cada cuánto tiempo evalúo o puedo evaluar?; y si no evalúo regularmente, ¿sé que está ocurriendo durante estos periodos con el rendimiento de mi deportista?
Recientemente, con el objetivo de superar estas limitaciones, Morin et al., (2021) propuso el perfil Aceleración-Velocidad (AV). Este perfil nos permite evaluar la máxima capacidad de aceleración a lo largo del espectro de velocidad de un jugador mediante la información (aceleración y velocidad) que los dispositivos EPTS nos brindan. Por ello, este perfil brinda una gran ventaja: evaluar a los jugadores de manera pasiva – Test without test –, en la que cada sesión puede ser una evaluación, sin costo de tiempo y en contextos reales de entrenamiento y juego.
¿Cómo se calcula el Perfil AV de un jugador?
Ahora bien, ¿cómo se calcula este perfil AV? Empecemos por lo sencillo: cada valor de velocidad registrada durante una sesión tiene un valor de aceleración asociado. Si representamos todos estos puntos registrados durante una o varias sesiones en un gráfico, encontraríamos una nube de puntos muy parecida a la Figura 1.
En base a esto, el método propuesto por Morin et al., (2021) para el cálculo del perfil AV trata la información como se ejemplifica en la Figura 2 y explicamos a continuación.
En primer lugar, no se tienen en cuenta la información inferior a la velocidad de 3 m/s (área roja). A partir de ahí se divide en subintervalos de velocidad de 0,2 m/s (3, 3.2, 3.4, 3.6, …) a lo largo de todo el espectro de velocidad del jugador.
A continuación, para cada uno de los intervalos definidos de velocidad se toman los 2 máximos valores de aceleración registradas. En base a estos puntos se calcula una regresión lineal, tal y como se muestra en la Figura 3, que corta el eje X e Y.
El punto en el que la regresión lineal corta con el eje X e Y se conocen, respectivamente, como el valor de velocidad máxima teórica (S0) y aceleración máxima teórica (A0).
Conclusión
Aunque este método ha sido recientemente propuesto y harán falta más estudios que confirmen muchas de sus posibles aplicaciones prácticas, es innegable que poder controlar las máximas capacidades de velocidad y aceleración de tu equipo de manera tan frecuente, individual y sin la necesidad de aplicar ningún tipo de protocolo es muy atractivo. Además, disponer de esta información en tu portal de WIMU Cloud te permite realizar todo tipo de análisis como estudiar la evolución de estos valores a lo largo de las semanas, comparar perfiles pre y post lesión o estudiar como responden los jugadores a los diferentes estímulos de entrenamiento de manera sencilla.
Bibliografía:
1. Bangsbo J, Mohr M, Krustrup P. Physical and metabolic demands of training and match-play. J Sport Sci El Reilly Thomas. 2006;24(7):665–74.
2. Di Salvo V, Gregson W, Atkinson G, Tordoff P, Drust B. Analysis of High Intensity Activity in Premier League Soccer. 2009;205–12.
3. Di Salvo V, Baron R, González-Haro C, Gormasz C, Pigozzi F, Bachl N. Sprinting analysis of elite soccer players during European Champions League and UEFA Cup matches. J Sports Sci. 2010;28(14):1489–94.
4. Varley MC, Aughey RJ. Acceleration Profiles in Elite Australian Soccer. 2013;34:34–9.
5. Harper DJ, Carling C, Kiely J. High-Intensity Acceleration and Deceleration Demands in Elite Team Sports Competitive Match Play: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Studies. Sport Med. 2019;49(12):1923–47. Available from: https://doi.org/10.1007/s40279-019-01170-1
6. Oliva-Lozano JM, Fortes V, Krustrup P, Muyor JM. Acceleration and sprint profiles of professional male football players in relation to playing position. PLoS One. 2020;15(8 August):1–12.
7. Faude O, Koch T, Meyer T. Straight sprinting is the most frequent action in goal situations in professional football. (August 2014):37–41.
8. Jiménez-Reyes P, Garcia-Ramos A, Párraga-Montilla JA, Morcillo-Losa JA, Cuadrado-Peñafiel V, Castaño-Zambudio A, et al. Seasonal Changes in the Sprint Acceleration Force-Velocity Profile of Elite Male Soccer Players. J Strength Cond Res. 2020;Publish Ah(24).
9. Mendiguchia J, Samozino P, Martinez-Ruiz E, Brughelli M, Schmikli S, Morin JB, et al. Progression of mechanical properties during on-field sprint running after returning to sports from a hamstring muscle injury in soccer players. Int J Sports Med. 2014;35(8):690–5.
10. Morin JB, Le Mat Y, Osgnach C, Barnabò A, Pilati A, Samozino P, et al. Individual acceleration-speed profile in-situ: a proof of concept in professional football players. J Biomech. 2021;123.
