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How To Compare Athletes Based on their L-V profile
Cómo comparar atletas en base a su perfil L-V

Written by Leandro Carbone

24 junio, 2020

Written by Leandro Carbone

24 junio, 2020

Written by Leandro Carbone

24 junio, 2020

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El entrenamiento basado en la velocidad (VBT) ha cobrado mucho protagonismo en los últimos años como una poderosa herramienta para los entrenadores de fuerza y acondicionamiento, los instructores personales y en la comunidad del fitness y el rendimiento en general. Este tipo de entrenamiento utiliza tecnología como acelerómetros o los transductores de posición lineal, que han demostrado ser más precisos, para medir la velocidad del movimiento durante un ejercicio (por ejemplo, sentadillas sobre la espalda, press de banca, el levantamiento de pesas)  1,2.

Aunque la tecnología que la respalda existe desde hace años, normalmente sólo se veía en los laboratorios de ciencias del deporte y con aplicaciones principalmente en el área de la investigación. Pero no fue hasta las dos últimas décadas o así que se ha popularizado de forma exponencial, impulsada principalmente por la mayor disponibilidad de dispositivos VBT asequibles y fáciles de usar como Vitruve.

 

Sin embargo, no habría sido posible sin el trabajo de investigadores y entrenadores de fuerza como Bryan Mann, Eamonn Flanagan, Mladen Jovanovic y la legión española (González Badillo, Amador García, Carlos Balsalobre, Pedro Jiménez Reyes, Michael Izquierdo y muchos, muchos más) que han arrojado mucha luz sobre el tema, estableciendo no sólo la base teórica sino también el estado de las aplicaciones prácticas de los métodos de VBT.

 

Lo primero que hay que considerar es que el VBT se basa en la sólida y estable relación lineal y negativa que existe entre la carga y la velocidad concéntrica media (VCM) y esto ha sido demostrado por una serie de investigaciones 3,4. Así, a medida que la carga aumenta (siempre y cuando se aplique la máxima intención de levantarla lo más rápido posible), la velocidad concéntrica media a la que se mueve esa carga disminuye de forma lineal5,6.

 

Ejemplo de perfil L-V en press de banca realizado por un joven jugador de rugby (medido a través del dispositivo Vitruve, antiguo Speed4Lifts).

 

 

Load-Velocity profileFigura 1. Muestra la relación antes mencionada entre la carga relativa, expresada como % de 1RM, y el VCM para el press de banca. Pero profundicemos en la comprensión de este tipo de relaciones.

 

¿Qué es una relación lineal?

Una relación lineal (o asociación lineal) es un término estadístico utilizado para describir una relación lineal entre una variable y una constante. Las relaciones lineales pueden expresarse ya sea en un formato gráfico donde la variable y la constante están conectadas a través de una línea recta o en un formato matemático donde la variable independiente se multiplica por el coeficiente de pendiente, sumado por una constante, que determina la variable dependiente.

 

Matemáticamente, una relación lineal es la que satisface la ecuación:

linear relationship

En esta ecuación, “x” e “y” son dos variables que están relacionadas por los parámetros “m” y “b”. Gráficamente, y = mx + b se traza en el plano x-y como una línea con la pendiente “m” y la intersección “b”. La intersección “b” de y es simplemente el valor de “y” cuando x=0. La pendiente “m” se calcula a partir de dos puntos individuales cualesquiera (x1, y1) y (x2, y2) como:

linear relationship

 

Entre otras cuestiones, las ecuaciones lineales pueden ayudarnos a describir la relación entre dos variables (como la carga y la velocidad), a calcular tasas (como la rapidez con que la velocidad disminuye a medida que la carga aumenta), o a “predecir” el valor de una variable a partir de los datos de la otra (por ejemplo, predecir 1RM de carga a partir del VCM de una carga submáxima).

 

Cuando se presenta una ecuación lineal, si conocemos el valor de una de las variables, podemos resolver la ecuación para la otra variable. Utilicemos la ecuación del perfil L-V que se muestra en la figura 1 como ejemplo. Si conocemos la velocidad (0,68m/s) a la que movemos una carga dada (80kg), podemos resolver para el % de 1RM (x) de la siguiente manera:

linear relationship

Así, para ese atleta en particular y ese ejercicio en particular, 0,68 ms/s corresponden al 65,3% de 1RM. Podemos hacer el mismo procedimiento para estimar 1RM pero para ello, necesitamos saber el umbral de velocidad mínima para ese ejercicio o basar nuestro modelo en la velocidad de 1RM publicada en la investigación, por ejemplo para el press de banca debe ser alrededor de 0,13m/s 7,8.

 

Siguiente asunto: Perfiles

La curva Carga-Velocidad es una representación gráfica de la relación inversa entre carga y velocidad y se basa en la relación entre fuerza y velocidad. Tener en cuenta la interacción entre fuerza y velocidad y sus influencias en la selección de ejercicios es crucial para diseñar e implementar un programa de entrenamiento exitoso.

La curva fuerza-velocidad es simplemente una relación entre fuerza y velocidad y puede, por lo tanto, ser mostrada en un gráfico x-y. El eje x muestra la velocidad de contracción muscular o la velocidad de movimiento (metros por segundo). Mientras que el eje y indica la fuerza, por ejemplo, esto puede representar la fuerza de contracción muscular o la cantidad de fuerza de reacción del suelo producida (Newtons o Kg/F).

 

Un perfil de velocidad de carga también puede destacar las características de los atletas y las fortalezas y debilidades individuales. Puede destacar las áreas a lo largo de la curva de carga-velocidad en las que un determinado atleta podría ser bueno o no, información que una prueba de 1RM por sí sola no proporcionará, especialmente porque las mejoras en los diferentes espectros de la curva son específicas del entrenamiento9–11.

 

 

Force–velocity (power) curveFigura 2: La curva fuerza-velocidad (potencia) con respecto a la selección de derivados de levantamiento de pesas para la especificidad12.

 

Pero hay que tener cuidado, aunque es cierto que la especificidad del entrenamiento será un enfoque mejor, la promesa de que el entrenamiento en puntos específicos de la curva obtendrá mejores resultados con los atletas es completamente falsa y demasiado pretenciosa. La suma e interacción de todo el entrenamiento es la razón por la que algunos programas tienen éxito, y otros parecen tener dificultades. El rendimiento es un resultado complejo y caótico e incluso imposible de “modelar”, pero como dijo George Box una vez: “todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles 12.

 

Volviendo al perfil L-V, la información dada puede ser muy útil para comparar las características de los atletas. Examinando las pendientes, podemos ver si los individuos son más deficientes en velocidad o fuerza y comparados con las normas del grupo. Básicamente, puede aportar alguna información sobre las cualidades de fuerza del atleta. Cuanto más pronunciada sea la pendiente, más eficiente será el atleta para mover cargas ligeras a mayores velocidades y viceversa.

 

 

Comparison of 2 athletes L-V ProfilesFigura 3. Comparación de los perfiles L-V de 2 atletas para el press de banca. El atleta de la línea azul tiene una pendiente más pronunciada (-1.506), lo que significa que es más eficiente que el atleta de la línea roja (-1.2345) en la expresión de velocidades más altas con cargas más ligeras.

 

Utilizando los datos de la figura 3, y sin tener en cuenta ninguna otra información (deporte, posición, características individuales, etc.), el atleta de la línea roja parece necesitar más entrenamiento de carga ligera/alta velocidad mientras que el atleta de la línea azul puede beneficiarse de más trabajo de carga pesada/baja velocidad. Esta es sin duda un área en la que se necesita más investigación. Sin embargo, las intervenciones lógicas de entrenamiento pueden hacerse a partir del perfil de la relación carga-velocidad.

 

Este enfoque puede utilizarse para comparar a los atletas entre sí y también para hacer una comparación de la intervención antes y después del entrenamiento. Dentro de un bloque de entrenamiento de varias semanas, las cargas relativas a las velocidades correspondientes son las mismas, independientemente de los cambios en las cargas absolutas. Como resultado de un bloque de entrenamiento de fuerza pesada, debería ser capaz de lograr el movimiento a velocidades más lentas, ya que su cuerpo se ha adaptado para mover estas cargas más pesadas.

 

Comparación de 3 atletas diferentes perfil L-V para press de banca.

comparison of a L-V profile for three different athletesLa figura 4 muestra una comparación más profunda del perfil de L-V de tres atletas diferentes.

Dado que es posible que queramos comparar atletas con diferentes pesos corporales, se recomienda no utilizar cargas absolutas sino la carga relativa (simplemente dividiendo la carga externa por el peso corporal del atleta). Como se ha mencionado anteriormente, el atleta de la línea verde tiene la mayor pendiente (o la menor si tenemos en cuenta que se trata de valores negativos), lo que significa que es más rápido que los otros con cargas ligeras. Además, podemos realizar algunos cálculos sencillos aprovechando la relación lineal de este modelo. L0 es la carga alcanzada “hipotéticamente” con una velocidad de 0 (por eso es mayor que 1RM) y V0 es la velocidad alcanzada si la carga es 0 que también puede ser calculada a partir de la ecuación (intersección y). Con esta información, podemos calcular tanto el área absoluta como la relativa bajo la curva (AUC) que es una forma matemática de representar toda la relación L-V. Este enfoque puede ser útil para la comparación previa y posterior, pero también ayuda a ampliar el análisis y no sólo mirar a zonas específicas de la curva, sino también a todo el cuadro.

 

Aplicaciones prácticas

 

Ya he mencionado antes la importancia de considerar la naturaleza tan compleja del rendimiento deportivo y no simplificarlo demasiado. Los sistemas complejos, como el cuerpo humano y el movimiento, son mucho más que un conjunto de partes independientes. Los atletas son mucho más que la suma de sus perfiles L-V y el diablo se esconde en los detalles. Por lo tanto, cada pequeño aspecto puede ser relevante (por ejemplo, los atletas novatos que no estén familiarizados con la técnica adecuada de levantamiento pueden no beneficiarse como los levantadores experimentados que utilizan VBT13) y el perfil de un atleta no debe ser una herramienta aislada ni para la selección de ejercicios ni para la prescripción de cargas.

  1. La elaboración de perfiles de fuerza-velocidad podría ser una herramienta útil para probar, comparar y vigilar a los atletas.
  2. En el caso de los movimientos complejos, la curva fuerza-velocidad es específica para cada movimiento en particular.
  3. Cada modelo tiene limitaciones
  4. La selección de ejercicios basada en el perfil L-V es un enfoque sólido pero el CONTEXTO es siempre CLAVE.

 

Bibliografía

  1. Pérez-Castilla, A., Piepoli, A., Delgado-García, G., Garrido-Blanca, G. & García-Ramos, A. Reliability and Concurrent Validity of Seven Commercially Available Devices for the Assessment of Movement Velocity at Different Intensities During the Bench PressJournal of Strength and Conditioning Research 33, 1258–1265 (2019).
  2. Harris, N. K., Cronin, J., Taylor, K.-L., Boris, J. & Sheppard, J. Understanding Position Transducer Technology for Strength and Conditioning PractitionersStrength and Conditioning Journal 32, 66–79 (2010).
  3. Conceição, F., Fernandes, J., Lewis, M., Gonzaléz-Badillo, J. J. & Jimenéz-Reyes, P. Movement velocity as a measure of exercise intensity in three lower limb exercisesJournal of Sports Sciences 34, 1099–1106 (2015).
  4. Jidovtseff, B., Harris, N. K., Crielaard, J.-M. & Cronin, J. B. Using the load-velocity relationship for 1RM predictionJournal of Strength and Conditioning Research 25, 267–270 (2011).
  5. González-Badillo, J. J. & Sánchez-Medina, L. Movement Velocity as a Measure of Loading Intensity in Resistance TrainingInt J Sports Med 31, 347–352 (2010).
  6. González-Badillo, J., Marques, M. & Sánchez-Medina, L. The Importance of Movement Velocity as a Measure to Control Resistance Training IntensityJournal of Human Kinetics 29A, 15–19 (2011).
  7. García-Ramos, A., Jaric, S., Padial, P. & Feriche, B. Force–Velocity Relationship of Upper Body Muscles: Traditional Versus Ballistic Bench PressJournal of Applied Biomechanics 32, 178–185 (2016).
  8. García-Ramos, A., Pestaña-Melero, F. L., Pérez-Castilla, A., Rojas, F. J. & Gregory Haff, G. Mean Velocity vs. Mean Propulsive Velocity vs. Peak VelocityJournal of Strength and Conditioning Research 32, 1273–1279 (2018).
  9. Morin, J.-B. & Samozino, P. Interpreting Power-Force-Velocity Profiles for Individualized and Specific TrainingInternational Journal of Sports Physiology and Performance 11, 267–272 (2016).
  10. Jiménez-Reyes, P., Samozino, P., Brughelli, M. & Morin, J.-B. Effectiveness of an Individualized Training Based on Force-Velocity Profiling during JumpingFront. Physiol. 7, (2017).
  11. Haugen, T. A., Breitschädel, F. & Seiler, S. Sprint mechanical variables in elite athletes: Are force-velocity profiles sport specific or individualPLoS ONE 14, e0215551 (2019).
  12. Box, G. E. P. Science and StatisticsJournal of the American Statistical Association 71, 791–799 (1976).
  13. Padulo, J., Mignogna, P., Mignardi, S., Tonni, F. & D’Ottavio, S. Effect of Different Pushing Speeds on Bench PressInt J Sports Med 33, 376–380 (2012).

 

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1 Comentario

  1. Avatar

    Excelente post!! Una pregunta para la Sentadilla, tenes en cuenta el peso corporal para calcular la cara total desplazada? o solo la sobrecarga?

    Responder

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