Carga aguda de entrenamiento: cómo medirla e interpretarla

¿Por qué es importante que los entrenadores monitoricen la carga aguda de entrenamiento?

Los entrenadores actualizados intentar identificar los factores de riesgo que llevan a los atletas a lesionarse, mientras monitorizan y controlan las variables de entrenamiento para sacar el máximo rendimiento deportivo. La carga de entrenamiento es el factor clave para mejorar el rendimiento atlético, pero si no se precisa puede disparar el riesgo de lesión. Dicha carga de entrenamiento se define como la carga mecánica, fisiológica y psicológica resultante de múltiples episodios de actividad física realizada por un atleta (Soligard et al., 2016).

Una falta de control de la carga de entrenamiento hará que el deportista no mejore, ya sea por infraentrenamiento o por sobreentrenamiento. Otro aspecto muy importante a tener en cuenta sobre esta variable de entrenamiento es el cambio brusco en relación con la carga de entrenamiento que se ha realizado en el pasado, lo que se conoce como pico en la carga de entrenamiento relativa (Gabbett, 2016). Para visualizarlo de manera muy gráfica, si nuestro atleta está acostumbrado a correr unos 60 kilómetros y pasamos en esta semana a completar 120 kilómetros estaremos elevando la carga de entrenamiento al doble. Este error aumentará drásticamente el riesgo de lesión porque se ha producido un pico brusco en la carga de entrenamiento relativa.

Para controlar esos cambios en la carga de entrenamiento, En 2014, se introdujo en la literatura el término “índice de carga de trabajo aguda:crónica” (ACWR) (Blanch & Gabbett, 2016; Hulin et al., 2014). El índice ACWR nació para estimar el efecto de la carga semanal sobre el riesgo de lesión de nuestro deportista. Dicho índice evalúa la asociación entre la carga de entrenamiento reciente (aguda) en relación con la carga de entrenamiento pasada a largo plazo (crónica) y el riesgo de lesiones. En este artículo nos centraremos en la carga aguda de entrenamiento, pero puedes encontrar en nuestro blog otros temas en los que nos centramos en la carga crónica de entrenamiento y en la relación entre ambas.

El índice ACWR nació para estimar el efecto de la carga semanal sobre el riesgo de lesión de nuestro deportista. Dicho índice evalúa la asociación entre la carga de entrenamiento reciente (aguda) en relación con la carga de entrenamiento pasada a largo plazo (crónica) y el riesgo de lesiones.

¿Qué es la carga aguda de entrenamiento?

El control de la carga aguda de entrenamiento garantiza el máximo rendimiento del atleta a la vez que disminuye drásticamente el riesgo de lesiones. Dicha carga aguda de entrenamiento es el estrés al que un deportista se ve sometido a lo largo de una semana, aunque algunos autores hablan de carga aguda de entrenamiento como la carga de un solo día (Bache-Mathiesen et al., 2023). Nuestro jugador puede venir de días anteriores en los que ha entrenado muy poco (carga crónica de entrenamiento), no desarrollando la aptitud suficiente para que el tejido tolere los próximos niveles de carga aguda de entrenamiento. 

En el otro extremo, el deportista puede haber entrenado demasiado en los días previos, dañando potencialmente el tejido y no dando tiempo a que se regenere a tiempo para la próxima sesión o partido. Cada día el atleta se somete a una carga aguda de entrenamiento, que se puede medir como la carga de ese día o de esa semana, según el autor seleccionado. El objetivo del entrenador a la hora de controlar la carga aguda de entrenamiento es tener los datos de la fatiga y el cansancio físico y mental que acumula el jugador en relación a lo que venía haciendo. 

Imagina a un jugador profesional de baloncesto de primer nivel que entrena a diario y completa una gran cantidad de kilómetros cada semana. Este deportista está adaptado a ese volumen habitual (carga crónica de entrenamiento), y puede aumentarlo ligeramente en la semana siguiente sin que le suponga mayor problema. Sin embargo, los tejidos blandos de un jugador de baloncesto amateur no están adaptados a esos volúmenes elevados porque tiene una carga crónica de entrenamiento baja (no está acostumbrado a altos volúmenes). Si subimos drásticamente la carga aguda de entrenamiento de una semana para otra, estaremos aumentando por mucho el riesgo de lesión en ese deportista. 

¿Cómo se mide la carga aguda de entrenamiento?

El consenso de la literatura científica señala que la carga aguda de entrenamiento es la que se acumula en los últimos siete días, mientras que la carga crónica de entrenamiento es la media de las tres a seis semanas anteriores (Gabbett et al., 2016; Gabbett & Whiteley, 2017). Por lo tanto, la carga aguda de entrenamiento se establece recopilando diferentes parámetros de una semana de entrenamiento y competición como las cargas internas (p. ej., frecuencia cardíaca, índice de esfuerzo percibido de la sesión [sRPE] × duración, medidas de creatina o lactato…) y cargas externas (p. ej., distancia total, velocidad de carrera y/o la aceleración mediante sistemas de posicionamiento global [GPS], peso levantado, lanzamientos realizados…) (Malone et al., 2017).

También se puede obtener de cuestionarios autoinformados de la fatiga, el nivel de estrés, el dolor muscular de aparición tardía (DOMS) y la calidad/trastornos del sueño. El análisis tanto de la carga percibida como del estado de bienestar puede resultar interesante debido a su potencial para integrar diferentes tipos de estímulos, así como por su facilidad de uso y su bajo coste (Clemente et al., 2019). 

En este apartado tienen cabida todas y cada una de las variables que el entrenador quiera medir porque sean indicadores clave del rendimiento en su deporte. Un lanzador de béisbol tendrá que analizar la cantidad de lanzamientos, un velocista deberá controlar las carreras que ha realizado a máxima intensidad y un powerlifter tendrá que analizar las series que ha realizado de cada movimiento y la intensidad con las que lo ha hecho. El objetivo final para medir la carga aguda de entrenamiento es medir todo aquello que sea medible y útil para la mejora del rendimiento y la prevención de lesiones.

A día de hoy existen puestos específicos de analistas de datos que se encargan de compactar todos esos datos de GPS y tecnología de todo tipo. Estos datos darán forma a la carga aguda de entrenamiento de cada semana, teniendo una herramienta sencilla y muy fiable a la hora de programar las semanas siguientes de entrenamiento en función de la media de la carga de las semanas anteriores (carga crónica de entrenamiento). Cada variable se medirá de una manera distinta y con tecnología específica. La idea de la carga aguda de entrenamiento es que se pueda hacer la meda de los kilos levantados esa semana, los kilómetros recorridos, el esfuerzo percibido de las sesiones, etc. Esos parámetros son los que luego se utilizarán en el índice de carga de trabajo aguda: crónica, para comprobar que lo que hemos hecho en esta última semana no se ha alejado mucho de lo que veníamos haciendo en las anteriores.

¿Cómo se interpreta la carga aguda de entrenamiento?

La carga aguda de entrenamiento no es una medida que se interpreta en sí misma. Si ves datos sobre un jugador de fútbol que ha recorrido determinada distancia a diferentes velocidades, o que ha realizado 9 series de sentadillas no te dirá nada. Esta medida será útil cuando se compare con la carga crónica de entrenamiento, que es la media de lo que se lleva haciendo en las semanas anteriores. El objetivo es que la carga aguda de entrenamiento sea inferior, igual o ligeramente inferior de la carga crónica. Las investigaciones exponen una ratio ACWR que oscile entre 0,8 y 1,3 (Malone et al., 2017; Windt & Gabbett, 2017). Estos números hacen referencia a la división de la carga aguda de entrenamiento entre la carga crónica. Es imposible e interminable entrar a valorar cómo se miden y calculan cada una de las variables mencionadas anteriormente, por lo que debemos quedarnos con que la utilidad de medir la carga aguda de entrenamiento es para poder compararla con la carga crónica de entrenamiento.

Poniendo un ejemplo muy simple, si un corredor de fondo ha hecho 80 kilómetros esta semana (carga aguda de entrenamiento) y viene haciendo de media unos 100 kilómetros en las semanas anteriores (carga crónica de entrenamiento) tendrá una ratio ACWR de 0,8, ya que es el número que obtenemos al dividir 80 km / 100 km. Si en esta semana hemos completado 100 kilómetros y veníamos haciendo esa media en semanas anteriores, la ratio ACWR es de 1, que es el dato que obtenemos al dividir 100 km / 100 km. La siguiente figura extraída de (Gabbett, 2016) muestra ese “punto dulce” coloreado en verde en la ratio ACWR entre 0,8 – 1,3. A medida que esa ratio crece nos acercamos más a la “zona de peligro” en la que aumenta exponencialmente el riesgo de lesión. 

Si la ratio ACWR ≥ 1,5, se considera que el atleta no está bien preparado y probablemente tenga un mayor riesgo de sufrir lesiones agudas porque la carga aguda de entrenamiento excede demasiado a la carga crónica (Malone et al., 2017; Windt & Gabbett, 2017). Volviendo a los ejemplos anteriores de un corredor de fondo, si esta semana corre 150 kilómetros (carga aguda de entrenamiento) y viene corriendo 100 kilómetros de media en semanas anteriores (carga crónica), la ratio ACWR será de 1,5. Si la ratio ACWR ≥ 1,8 se dispara drásticamente el riesgo de lesión llegando incluso a ser un 50% mayor (Gabbett, 2016). 

La asociación entre la carga aguda de entrenamiento y la carga crónica ofrece información valiosa para que los entrenadores gestionen el proceso de entrenamiento de manera efectiva, adquieran mejoras y prevengan adaptaciones deficientes que pueden interferir con la calidad del sueño, el estrés y el DOMS y, por lo tanto, perjudicar el rendimiento y aumentar el riesgo de lesiones (Gabbett, 2016).

Referencias bibliográficas

Bache-Mathiesen, L. K., Andersen, T. E., Dalen-Lorentsen, T., Tabben, M., Chamari, K., Clarsen, B., & Fagerland, M. W. (2023). A new statistical approach to training load and injury risk: separating the acute from the chronic load. Biology of Sport, 41(1), 119–134. https://doi.org/10.5114/BIOLSPORT.2024.127388

Blanch, P., & Gabbett, T. J. (2016). Has the athlete trained enough to return to play safely? The acute:chronic workload ratio permits clinicians to quantify a player’s risk of subsequent injury. British Journal of Sports Medicine, 50(8), 471–475. https://doi.org/10.1136/BJSPORTS-2015-095445

Clemente, F. M., Mendes, B., Bredt, S. D. G. T., Praça, G. M., Silvério, A., Carriço, S., & Duarte, E. (2019). Perceived Training Load, Muscle Soreness, Stress, Fatigue, and Sleep Quality in Professional Basketball: A Full Season Study. Journal of Human Kinetics, 67(1), 199–207. https://doi.org/10.2478/hukin-2019-0002

Gabbett, T. J. (2016). The training—injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273–280. https://doi.org/10.1136/BJSPORTS-2015-095788

Gabbett, T. J., Hulin, B. T., Blanch, P., & Whiteley, R. (2016). High training workloads alone do not cause sports injuries: how you get there is the real issue. British Journal of Sports Medicine, 50(8), 444–445. https://doi.org/10.1136/BJSPORTS-2015-095567

Gabbett, T. J., & Whiteley, R. (2017). Two Training-Load Paradoxes: Can We Work Harder and Smarter, Can Physical Preparation and Medical Be Teammates? International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(Suppl 2), 50–54. https://doi.org/10.1123/IJSPP.2016-0321

Hulin, B. T., Gabbett, T. J., Blanch, P., Chapman, P., Bailey, D., & Orchard, J. W. (2014). Spikes in acute workload are associated with increased injury risk in elite cricket fast bowlers. British Journal of Sports Medicine, 48(8), 708–712. https://doi.org/10.1136/BJSPORTS-2013-092524

Malone, S., Owen, A., Newton, M., Mendes, B., Collins, K. D., & Gabbett, T. J. (2017). The acute:chonic workload ratio in relation to injury risk in professional soccer. Journal of Science and Medicine in Sport, 20(6), 561–565. https://doi.org/10.1016/J.JSAMS.2016.10.014

Soligard, T., Schwellnus, M., Alonso, J. M., Bahr, R., Clarsen, B., Dijkstra, H. P., Gabbett, T., Gleeson, M., Hägglund, M., Hutchinson, M. R., Janse Van Rensburg, C., Khan, K. M., Meeusen, R., Orchard, J. W., Pluim, B. M., Raftery, M., Budgett, R., & Engebretsen, L. (2016). How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. British Journal of Sports Medicine, 50(17), 1030–1041. https://doi.org/10.1136/bjsports-2016-096581

Windt, J., & Gabbett, T. J. (2017). How do training and competition workloads relate to injury? The workload-injury aetiology model. British Journal of Sports Medicine, 51(5), 428–435. https://doi.org/10.1136/BJSPORTS-2016-096040