Individualização dos limites de velocidade do GPS: desafios e complexidades
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. Nos últimos tempos, os pesquisadores introduziram conceitos como medição de distância em faixas de aceleração, combinação de dados de aceleração e velocidade (conhecidos como 'potência metabólica') e individualização de zonas de velocidade tradicionais para cada jogador.
O volume de métricas pode ser avassalador e o usuário enfrenta o desafio de selecionar quais são as mais apropriadas para o contexto esportivo e qual o valor agregado que uma abordagem pode trazer para a interpretação dos dados da análise tempo-movimento. Dado o papel da aptidão em moderar a capacidade e dose-resposta à carga externa, parece intuitivo avaliar os dados do GPS dos atletas em relação ao seu perfil de aptidão.
Aqui destacamos os desafios e complexidades envolvidos na individualização de dados de GPS de acordo com as características de condicionamento físico e fornecemos algumas recomendações para usuários interessados.
Documentos de pesquisa baseados na indústria que emanam da liga de rugby (Gabbett, 2015), união de rugby (Clarke, Anson, & Pyne, 2015; Reardon, Tobin, & Delahunt, 2015), regras australianas de futebol (Colby, Dawson, Heasman, Rogalski, & Gabbett, 2014) e futebol (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013) adaptaram as zonas de velocidade de 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 anaeróbico, velocidade aeróbica máxima e velocidade máxima de corrida.
A pesquisa no futebol demonstrou que a individualização dos limites de velocidade pode agregar valor à interpretação dos dados do GPS (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013), o que é intuitivo, visto que a distribuição de “intensidade” da carga externa de um atleta é provavelmente influenciados por suas próprias capacidades de condicionamento físico. No entanto, o uso de avaliações baseadas em laboratório tem baixa viabilidade, dadas as barreiras econômicas e logísticas.
Recentemente, o uso de pico de velocidade de sprint para prescrever múltiplas 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 advertidos de que adotar essa abordagem pode fazer mais mal do que bem!
Tomemos como exemplo a fábula da tartaruga e da lebre.
A lebre é um atleta rápido e poderoso com uma alta velocidade de pico (digamos uma velocidade máxima de 35 kmh-1), mas não consegue sustentá-la por muito tempo, como refletido por sua capacidade de resistência intermitente (Yo-Yo, 30 :15 etc). Se adotarmos a abordagem na literatura de pesquisa de aplicar frações arbitrárias da velocidade de pico de Hare de, digamos, 50% para corrida de alta velocidade (HSR; que, a propósito, não tem lógica fisiológica!), Isso nos dá um limite de HSR de 17,5 kmh-1 .
Compare isso com a tartaruga, que tem uma velocidade máxima 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 lhe permite contornar o campo com eficiência; entrar com mais frequência nas zonas de alta velocidade e recuperação mais rápida.
Quando os dois correm, eles percorrem a mesma distância, mas de maneiras diferentes. Usar apenas a velocidade de pico dessa maneira para ancorar os limites de velocidade resulta na subestimação do HSR da lebre e na superestimação das tartarugas (consulte Hunter et al., 2015 para exemplos mais detalhados).
Usar uma capacidade de condicionamento físico para ancorar várias zonas de velocidade dessa maneira 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 crônico com base nos dados do GPS, podemos incorrer em erros de carga de treinamento, resultando em preparação de desempenho abaixo do ideal ou aumento do risco de lesões (Gabbett , 2016).
Figura 1: Representação do uso errôneo da velocidade de pico para ancorar os limites de velocidade do GPS na 'tartaruga e a lebre'. sIFT = velocidade final atingida em um hipotético teste de resistência intermitente.
Na realidade, a individualização dos limites de velocidade é complicada pelos tipos de testes usados para determinar as características de desempenho do atleta.
Avaliações comuns de resistência intermitente em esportes coletivos não permitem que o cientista esportivo ou preparador físico determine as velocidades de corrida nas quais os atletas fazem a transição para os domínios de intensidade do exercício (baixo, moderado, alto, severo). Os praticantes também precisam considerar a frequência com que os testes de condicionamento físico podem ser administrados durante as agendas de competição lotadas para levar em consideração as mudanças no condicionamento físico devido a doenças, lesões ou intervenções de treinamento.
Essas complexidades e desafios fornecem barreiras significativas à 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, fácil de usar e baseada em evidências para a análise GPS individualizada (Mendez-Villanueva, Buchheit, Simpson e Bourdon, 2013).
Eles aplicaram a velocidade aeróbica máxima de cada jogador do teste de campo VAM-EVAL, juntamente com sua velocidade máxima 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 às partidas de futebol, que pode ser usada para otimizar a programação física. Além disso, o resultado da 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 do HIIT nem a individualização das zonas de velocidade do GPS podem ser alcançadas usando testes de campo compostos de resistência intermitente realizados em corridas de 20m, que geralmente são fortemente influenciadas pela mudança de direção e capacidades de aceleração dos atletas (Castagna et al., 2006; Berthoin e outros 2014).
Em resumo, prescrever zonas de velocidade específicas do atleta pode agregar valor à interpretação dos dados do GPS (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013; Mendez-Villanueva et al., 2013), desde que o usuário considere as complexidades de sua implementação.
Os usuários podem refletir sobre sua bateria de testes físicos e se ela oferece suporte a uma abordagem holística para prescrição de treinamento e avaliação de carga externa (os leitores são direcionados a Mendez-Villanueva & Buchheit [2013] para obter mais detalhes a esse respeito).
Muito mais pesquisas são necessárias para determinar a utilidade e o potencial valor agregado da análise GPS individualizada, mas até aprendermos mais, é recomendável usar procedimentos estabelecidos e baseados em evidências (consulte Mendez-Villanueva et al., 2013; Hunter et al., 2015), ou para evitar a prática de uma só vez.
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Referências
Akenhead, R., & Nassis, GP (2015). Carga de Treinamento e Monitoramento de Jogadores no Futebol de Alto Nível: Práticas Atuais e Percepções. Jornal Internacional de Fisiologia e Desempenho Esportivo. 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 aeróbica máxima. Journal of Sports Sciences, 12(4), 355–362.
Clarke, AC, Anson, J., & Pyne, D. (2015). Zonas de velocidade de GPS baseadas fisiologicamente 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 futebolistas australianos de elite. Journal of Strength and Conditioning Research, 28(8), 2244-2252.
Castagna, C., Impellizzeri, FM, Chamari, K., Carlomagno, D., & Rampinini, E. (2006). Desempenho em testes contínuos e intermitentes de aptidão aeróbica e 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 durante a 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 em partidas esportivas em equipe. Journal of Strength and Conditioning Research, 29(12), 3353–3359.
Gabbett, TJ (2016). O paradoxo treinamento-prevenção de lesões: os atletas deveriam treinar de forma mais inteligente e mais 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 tempo-movimento: uma comparação de métodos e uma série de relatos de casos. Jornal Internacional de Medicina Esportiva, 36(1), 41–48.
Lovell, R., & Abt, G. (2013). Individualização da análise tempo-movimento: um exemplo de caso-coorte. International Journal of Sports Physiology and Performance, 8(4), 456–458.
Mendez-Villanueva, A., & Buchheit, M. (2013). Testes físicos específicos do futebol: agregar valor ou confirmar 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 no futebol juvenil. Jornal Internacional de Medicina Esportiva, 34(2), 101-110.
Reardon, C., Tobin, DP, & Delahunt, E. (2015). Aplicação de Limites de Velocidade Individualizados para Interpretar as Demandas de Corrida Específicas da Posição na União Profissional de Rugby de Elite: Um Estudo de GPS. PLoS ONE, 10(7), e0133410.