Estimación del Ritmo de Competición en Carreras de Larga Distancia a partir de la Concentración de Lactato en Ritmos Cercanos al Ritmo de Competición
La predicción de rendimiento en las carreras de resistencia le da al entrenador una información crucial acerca de cómo planificar las estrategias competitivas. En las últimas décadas, se han desarrollado gran cantidad de modelos matemáticos para lograr una predicción precisa del comportamiento de los atletas en las competiciones de media, larga y ultra-distancia. Tanto los valores antropométricos como las variables fisiológicas son capaces de predecir el rendimiento. Sin embargo, parece que el mejor estimador para distancias de 20 km o superiores tiene en cuenta los niveles de lactato y el rendimiento en otras distancias competitivas
En esta ocasión hemos seleccionado este estudio que nos ha parecido interesante llevado a cabo por Iker Muñoz Pèrez, Diego Moreno Pérez, Claudia Cardona Gonzalez, Jonathan Esteve-Lanao de la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y Deporte, Universidad Europea de Madrid.
Considerando el gran número de variables que son capaces de predecir el rendimiento, la concentración del lactato en plasma (OPLA) a velocidades cercanas a la competición es una de las referencias más utilizadas tanto en el área científica como en la práctica. Farrel y Coll. (1979) obtuvieron una correlación significativa entre la velocidad desarrollada sobre un tapiz rodante a intensidad OPLA (Comienzo de la acumulación láctica en plasma) y el rendimiento durante un maratón. Autores como Fay y Col. (1989), Nicholson y Sleivert (2001), Noakes y Col. (1990),Roecker, y Col. (1998), también utilizaron la velocidad OPLA como variable para predecir el rendimiento en carreras, obteniendo una significativa correlación. Además, la determinación del lactato sanguíneo a un ritmo de carrera prevista, es una práctica común utilizada por entrenadores para determinar la estrategia de competición en pruebas de larga distancia como el maratón.
Los estudios anteriormente mencionados han sido en la mayoría de los casos desarrollados en cinta o tapiz. Sin embargo, para los corredores es un punto clave el estar muy familiarizado con el ritmo de carrera en las condiciones específicas cuando lleguen las competiciones principales. Esa es la razón por la que los tests de campo, aunque se lleven a cabo en condiciones menos controladas, pueden resultar más útiles.
El propósito general de este estudio era el de diseñar una prueba capaz de estimar el rendimiento a partir de un protocolo simple para ser administrado de forma regular bajo condiciones de entrenamiento en grupo. Hasta la fecha, el estudio de Förenbach y Col. (1987) ha sido el que ha contado con más características en común con el objetivo del presente estudio. Ellos usaron la OPLA a velocidades fijas en relación con la competición en Maratón y sólo para predecir dos tiempos en particular (2h45min y 3h30min)
Por lo que conocemos, no existe un protocolo flexible en los tests de campo a velocidades escogidas libremente de acuerdo con el ritmo de carrera previsto. Debido a eso, el objetivo del presente estudio era desarrollar una ecuación que pudiera predecir el rendimiento en corredores de resistencia en carreras de 10kilómetros (10k), Media Maratón (21k) y Maratón (42k), a partir de la OPLA a velocidades alrededor del ritmo de competición.
Un total de 64 corredores populares de diferente nivel completaron este estudio. El rango de sus mejores tiempos personales en las distintas distancias fueron: en 10k, de 32min a 56min; en 21k, de 1h04min a 1h57min, y en 42k, de 2h 38min a 4h02min. Los criterios de inclusión en el estudio fueron:
1) Declarar haber entrenado específicamente para la distancia de la carrera durante un mínimo de 12 semanas
2) Terminar la competición mostrando un máximo esfuerzo y alcanzando su mejor marca personal, o el mejor rendimiento de la temporada
Los atletas que fueron evaluados pero no completaron una buena actuación en la competición fueron excluidos.
Todos los sujetos fueron evaluados entre 5 a 10 días antes de la competición principal. El calentamiento consistió en 15 minutos de carrera continua al 70% de la frecuencia cardiaca máxima o de la teórica máxima en el caso de los que no sabían su frecuencia cardíaca máxima real. Después se realizaron estiramientos dinámicos y un trote de 200m al ritmo de competición. Las pruebas se realizaron en una pista sintética, en días de viento imperceptible, y con temperaturas inferiores a los 23 °c. Se establecieron 2 ritmos cercanos al ritmo de competición. En cada uno de los ritmos seleccionados, Se llevaron a cabo dos repeticiones de 1200m manteniendo el ritmo constante. La recuperación entre los dos ritmos fue mínima, y durante esta pausa se obtuvo una muestra de lactato en sangre capilar. El ritmo de carrera fue marcado por medio de señales acústicas programadas en el pulsómetro. Se colocaron conos cada 50 metros en la pista como puntos de referencia del ritmo. Al final de cada 1200m se tomaron muestras de lactato y se anotó la frecuencia cardiaca. La primera repetición se realizó a una velocidad ligeramente inferior al ritmo de carrera previsto y la segunda al mismo ritmo o ligeramente superior al de carrera previsto. Si para algún atleta estos ritmos resultaban demasiado fáciles, estos atletas realizaban otra repetición (1200m)más.
Para el análisis se tomaron solamente 2 repeticiones, de manera que ambas resultaran las más cercanas por encima y debajo del promedio de la velocidad final alcanzada en competición.
Las muestras de lactato fueron obtenidas al final de cada repetición, transcurrido 1 min del final de la segunda repetición a la misma velocidad y a los 3 min de recuperación tras acabar el primer ritmo.
Los atletas compitieron en distancias oficiales y sus tiempos netos fueron obtenidos mediante la colocación de un chip electrónico en el tobillo.
RESULTADOS
No se encontraron correlaciones significativas entre las variables incluidas en el modelo matemático que estima la marca de los atletas participantes en 10k.
Los resultados obtenidos en este estudio muestran dos ecuaciones para predecir el rendimiento en las distancias de 21k y 42k.
En cuanto a la ecuación de predicción de rendimiento en 21k, se encontró un modelo matemático que incluía una correlación significativa directa entre la velocidad 2 y el lactato al final de la repetición a esa velocidad, y el tiempo en el medio maraton:
V 21k(km / h)=(V2 1,085) + (-0,282 LA2) -0.131 (r2 = 0,97); Estimación Error = 0,414 km / h.
Respecto al Maratón, se logró un modelo significativo de correlación directo de entre la velocidad 1 y el lactato al final de la repetición a esa misma velocidad y el tiempo en el maratón:
V 42k (km / h)=(V1 1,085) + (-0,429 LA1) -0.170 (r2 = 0,81); Estimación Error = 0.626 km / h.
Las concentraciones de lactato a Velocidad 1 de estos atletas son muy similares a los encontrados por Föhrenbach y Col. (1987), como estimadores de la velocidad de carrera en 42k. En la actualidad, los autores no han encontrado datos para comparar sus resultados encontrados para la distancia de 21k. El estudio no encontró ningún modelo significativo para predecir el rendimiento en los 10k.
La razón por la que las variables estudiadas (lactato sanguíneo) han sido incapaces de predecir el rendimiento en 10k de una manera fiable podría ser la interacción metabólica en esta distancia. Un estudio previo de Weyand Y Col. (1994) demostró que la mejor variable para predecir el rendimiento en carreras de 100 a 400 metros fue el máximo déficit Oxigeno (POD). Así mismo, el pico de VO2 fue el mejor estimador para las carreras de 800 a 5000 metros. Una investigación de Stratton Y Col. (2009), puso de relieve que la velocidad asociada al VO2máx (vVOmax) independientemente del nivel de los atletas, fue el mejor estimador del rendimiento en una carrera de 5.000m. Maffulli y Col. (1991) identificaron una mayor correlación entre la velocidad de carrera y el segundo umbral fisiológico en competiciones iguales o superiores a los 5.000m, pero no se encontró ninguna correlación significativa con otras variables que se estudiaron.
Debido a eso, otros estudios encontraron que hasta las carreras de 10k, una de las mejores variables predictivas del rendimiento es el VO2max, o la vVO2máx (Morgan y Col., 1989). En este estudio, el lactato sanguineo asociado a V1 y V2 para los 10k oscilaron entre 5 y 8 mmol / L. Estas concentraciones lácticas son comunes en las intensidades metabólicas alrededor o por encima del segundo umbral fisiológico (Beneke, 1995; Nicholson & Sleivert, 2001). Por lo tanto, estas concentraciones sobrepasaron los niveles en los que los niveles permanecer estables durante un largo tiempo (Billat y Col, 2004;. Beneke y Col, 2000;. Beneke, 2003).
Este fenómeno puede haber influido en el hecho de que la ecuación no fue significativa para los 10k, el cual sólo sería válido si la intensidad de la competición de los corredores fuera menor que el segundo umbral fisiológico. Sin embargo, no se ha encontrado ninguna relación especial utilizando sólo los datos de los corredores.
Una limitación del presente estudio es la elección equivocada del ritmo inicial durante las pruebas o un calentamiento demasiado intenso. Sin embargo, esto parece poco probable debido al hecho de que, de ser así, también podría haber ocurrido en las otras distancias, además a los corredores se les instruyó para practicar el ritmo inicial antes de empezar. Otra limitación es el tamaño de la muestra seleccionada. Estos resultados son parte de un estudio a largo plazo que aumentará el tamaño de la muestra. Sin embargo, las ecuaciones que se muestran demuestran cierta consistencia y esto supone una aplicación práctica notable.
Hasta la fecha, muchos estudios han utilizado un gran número de variables como las variables antropométricas, número de días de entrenamiento semanales y edad del atleta, consumo máximo de oxígeno (VO2 máx) o regresiones múltiples que sólo incluyen variables fisiológicas. El valor práctico de este trabajo se basa en el uso de una metodología sencilla, que también se llevó a cabo en condiciones parecidas a las de competición y familiares a la práctica de entrenamiento regular.
Los dos modelos presentados en este estudio proporcionan una mayor simplicidad, en comparación con los modelos publicados previamente, para la predicción del rendimiento en la competición. E incluso si fuera posible mejorar la predicción con la inclusión de otras variables (VO2, etc), el objetivo era diseñar un protocolo simple aplicable por los entrenadores como herramienta para la selección de estrategias de competición adecuadas.
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