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Individualização dos limites de velocidade do GPS: desafios e complexidades

29 de agosto de 2017

O uso da tecnologia GPS para monitorar as cargas externas de atletas em treinamento e competição tornou-se quase onipresente, principalmente no esporte profissional.

Como a tecnologia GPS evoluiu na última década, os usuários agora têm uma grande variedade de métricas disponíveis a partir das quais podem avaliar a carga externa e, em conjunto com os treinadores, informar melhor o processo de treinamento. Recentemente, pesquisadores introduziram conceitos como medição de distância em faixas de aceleração, combinação de dados de aceleração e velocidade (conhecido como 'potência metabólica') e individualização de zonas de velocidade tradicionais para cada jogador.

O volume de métricas pode ser esmagador e o usuário enfrenta o desafio de selecionar quais são as mais apropriadas para o contexto esportivo e qual valor agregado uma abordagem pode trazer para a interpretação dos dados de análise de movimento do tempo. Dado o papel do condicionamento físico em moderar a capacidade e dose-resposta à carga externa, parece intuitivo avaliar os dados de GPS dos atletas em relação ao seu perfil de condicionamento físico.

Aqui, destacamos os desafios e as complexidades envolvidas na individualização dos dados do GPS de acordo com as características de fitness e fornecemos algumas recomendações para os usuários interessados.

Artigos de pesquisa baseados na indústria provenientes da liga de rúgbi (Gabbett, 2015), união de rúgbi (Clarke, Anson, & Pyne, 2015; Reardon, Tobin, & Delahunt, 2015), futebol australiano (Colby, Dawson, Heasman, Rogalski, & Gabbett, 2014) e futebol (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013) adaptaram as zonas de velocidade dos jogadores individuais de acordo com uma ou mais características físicas. Esses pesquisadores usaram uma ampla gama de atributos de aptidão física para individualizar zonas de velocidade, como medidas derivadas de laboratório do limiar anaeróbio, velocidade aeróbica máxima e velocidade de pico de sprint.

Pesquisas no futebol demonstraram que a individualização dos limites de velocidade pode agregar valor à interpretação dos dados GPS (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013), o que é intuitivo, uma vez que a distribuição de "intensidade" da carga externa de um atleta é provavelmente influenciados por suas próprias capacidades de fitness. No entanto, o uso de avaliações baseadas em laboratório tem baixa viabilidade, dadas as barreiras econômicas e logísticas.

Recentemente, o uso de velocidade de pico de sprint para prescrever várias zonas de velocidade tornou-se comum na literatura de pesquisa (Colby et al., 2014; Gabbett, 2015; Reardon et al., 2015) devido à sua facilidade de coleta no campo de treinamento. Infelizmente, a individualização das zonas de velocidade não é tão simples, e os usuários são alertados de que adotar essa abordagem pode causar mais danos do que benefícios!

Veja a fábula da tartaruga e da lebre como exemplo.

A lebre é um atleta rápido e poderoso com uma alta velocidade de pico (digamos, uma velocidade máxima de 35 kmh-1), mas ele não consegue sustentá-la por muito tempo, conforme refletido por sua capacidade de resistência intermitente (Yo-Yo, 30 : 15 etc.). Se adotarmos a abordagem na literatura de pesquisa de aplicação de frações arbitrárias da velocidade de pico de Hare de, digamos, 50% para corrida de alta velocidade (HSR; que, a propósito, não tem nenhum fundamento fisiológico!), Isso nos dá um limite de HSR de 17,5 kmh-1 .

Compare isso com a tartaruga que tem uma velocidade de pico de apenas 25 kmh-1, resultando em um limite HSR de 12,5 kmh-1. Mas a tartaruga tem uma pontuação comparativamente mais alta no teste de resistência intermitente, o que a permite contornar o campo com eficiência; entre com mais frequência nas zonas de alta velocidade e a recuperação seja mais rápida.

Quando os dois competem, eles cobrem a mesma distância, mas de maneiras diferentes. Usar apenas a velocidade de pico dessa forma para ancorar os limites de velocidade resulta em HSR da lebre sendo subestimado e tartarugas superestimadas (ver Hunter et al., 2015 para exemplos mais detalhados).

Usar uma capacidade de fitness para ancorar várias zonas de velocidade dessa forma pressupõe que um jogador mais rápido também tenha uma alta velocidade de corrida associada à sua capacidade de resistência e vice-versa (consulte a Figura 1).

Essas informações errôneas podem ter pouco impacto quando medidas em uma corrida, mas se quisermos avaliar e prescrever regimes de treinamento crônicos com base nesses dados de GPS, podemos incorrer em erros de carga de treinamento, resultando em preparação de desempenho abaixo do ideal ou em aumento do risco de lesões (Gabbett , 2016).

Figura 1: Representação do uso incorreto da velocidade de pico para ancorar os limites de velocidade do GPS na 'tartaruga e na lebre'. sIFT = velocidade final atingida em um teste de aptidão hipotético de resistência intermitente.

Na realidade, individualizar os limites de velocidade é complicado pelos tipos de testes usados para determinar as características de desempenho do atleta.

Avaliações de resistência intermitente comuns em esportes coletivos não permitem que o cientista do esporte ou preparador físico determine as velocidades de corrida nas quais os atletas fazem a transição para os domínios de intensidade do exercício (baixa, moderada, alta, severa). Os praticantes também precisam considerar a frequência com que os testes de aptidão podem ser administrados durante agendas de competição ocupadas para contabilizar as mudanças na aptidão devido a doenças, lesões ou intervenções de treinamento.

Essas complexidades e desafios fornecem barreiras significativas para a implementação de zonas de velocidade individualizadas e podem ajudar a explicar a baixa aceitação dessa prática por usuários de GPS (Akenhead & Nassis, 2015).

Mas a individualização não precisa ser tão difícil. Em 2013, Alberto Mendez-Villanueva e colegas apresentaram uma abordagem prática, amigável e baseada em evidências para a análise individualizada de GPS (Mendez-Villanueva, Buchheit, Simpson, & Bourdon, 2013).

Eles aplicaram a velocidade aeróbica máxima de cada jogador do teste de campo VAM-EVAL, junto com sua velocidade de pico registrada em uma avaliação de sprint de 40 m, para avaliar a carga externa com referência às capacidades físicas de cada indivíduo. Esta abordagem forneceu uma representação melhorada da dose externa dos jogadores para partidas de futebol, que pode ser usada para otimizar a programação física. Além disso, o resultado de velocidade aeróbica máxima pode ser usado para individualizar a prescrição de treinamento intervalado de alta intensidade (HIIT) dos jogadores usando técnicas de treinamento bem estabelecidas (ou seja, Dupont, Akakpo e Berthoin, 2004).

Infelizmente, nem a prescrição HIIT nem a individualização das zonas de velocidade do GPS podem ser alcançadas usando testes de campo de resistência intermitente compostos realizados em corridas de transporte de 20m, que muitas vezes são fortemente influenciadas pela mudança de direção e capacidades de aceleração dos atletas (Castagna et al., 2006; Berthoin et al 2014).

Em resumo, a prescrição de zonas de velocidade específicas do atleta pode agregar valor à interpretação dos dados de GPS (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013; Mendez-Villanueva et al., 2013), desde que o usuário leve em consideração as complexidades da sua implementação.

Os usuários podem refletir sobre sua bateria de teste físico e se ela suporta uma abordagem holística para prescrição de treinamento e avaliação de carga externa (os leitores são direcionados a Mendez-Villanueva & Buchheit [2013] para mais detalhes a esse respeito).

Muito mais pesquisas são necessárias para determinar a utilidade e o valor agregado potencial da análise individualizada de GPS, mas até que saibamos mais, é recomendado usar procedimentos estabelecidos e baseados em evidências (ver Mendez-Villanueva et al., 2013; Hunter et al., 2015), ou para evitar a prática todos juntos.

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Referências

Akenhead, R., & Nassis, GP (2015). Carga de treinamento e monitoramento de jogadores no futebol de alto nível: prática atual e percepções. International Journal of Sports Physiology and Performance. http://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331

Berthoin, S., Gerbeaux, M., Turpin, E., Guerrin, F., Lensel-Corbeil, G., & Vandendorpe, F. (1994). Comparação de dois testes de campo para estimar a velocidade aeróbia máxima. Journal of Sports Sciences, 12 (4), 355-362.

Clarke, AC, Anson, J., & Pyne, D. (2015). Zonas de velocidade GPS com base fisiológica para avaliar as demandas de corrida no Rugby Sevens Feminino. Journal of Sports Sciences, 33 (11), 1101-1108.

Colby, M., Dawson, B., Heasman, J., Rogalski, B., & Gabbett, TJ (2014). Cargas de treinamento e jogo e risco de lesões em jogadores de futebol australianos de elite. Journal of Strength and Conditioning Research, 28 (8), 2244-2252.

Castagna, C., Impellizzeri, FM, Chamari, K., Carlomagno, D., & Rampinini, E. (2006). Aptidão aeróbica e desempenho em testes contínuos e intermitentes de ioiô em jogadores de futebol: um estudo de correlação. Journal of Strength and Conditioning Research, 20 (2), 320-325.

Dupont, G., Akakpo, K., & Berthoin, S. (2004). O efeito do treinamento intervalado de alta intensidade na temporada em jogadores de futebol. Journal of Strength and Conditioning Research, 18 (3), 584–589.

Gabbett, TJ (2015). O uso de zonas de velocidade relativa aumenta a corrida de alta velocidade realizada no jogo de equipe de esporte de equipe. Journal of Strength and Conditioning Research, 29 (12), 3353–3359.

Gabbett, TJ (2016). O paradoxo do treinamento-prevenção de lesões: os atletas deveriam treinar de maneira mais inteligente e intensa? British Journal of Sports Medicine, 50 (5), 273–280.

Hunter, F., Bray, J., Towlson, C., Smith, M., Barrett, S., Madden, J., et al. (2015). Individualização da análise do movimento do tempo: uma comparação de métodos e uma série de relatos de casos. International Journal of Sports Medicine, 36 (1), 41–48.

Lovell, R., & Abt, G. (2013). Individualização da análise do movimento do tempo: um exemplo de coorte de caso. International Journal of Sports Physiology and Performance, 8 (4), 456–458.

Mendez-Villanueva, A., & Buchheit, M. (2013). Teste de condicionamento físico específico para futebol: agregando valor ou confirmando as evidências? Journal of Sports Sciences, 31 (13), 1503-1508.

Mendez-Villanueva, A., Buchheit, M., Simpson, B., & Bourdon, PC (2013). Distribuição da intensidade do jogo por buracos no futebol juvenil. International Journal of Sports Medicine, 34 (2), 101-110.

Reardon, C., Tobin, DP, & Delahunt, E. (2015). Aplicação de limites de velocidade individualizados para interpretar demandas de corrida específicas de posição na Elite Professional Rugby Union: um estudo GPS. PLoS ONE, 10 (7), e0133410.