Carga de entrenamiento y lesiones

Como bien se ha comentado en gran cantidad de artículos en esta web prevenir lesiones está en auge en el entrenamiento deportivo. De hecho, podemos encontrar multitud de artículos, libros, vídeos y ejercicios que se basan en el entrenamiento excéntrico, entrenamiento centrado en trabajar la musculatura CORE, propiocepción neuromuscular, pliometría o flexibilidad y parece que hemos dejado llevar por las últimas tendencias olvidando la carga de entrenamiento, la buena planificación y su posterior monitorización y control.

Aunque bien es cierto que la prevención es un campo multidisciplinar que involucra la actuación de varios profesionales (médicos, fisioterapeutas, preparadores físicos, entre otros), la monitorización de la carga de entrenamiento es cada vez más popular en el deporte de alto rendimiento para asegurar los atletas a alcanzar un estímulo de entrenamiento adecuada y para reducir al mínimo las consecuencias negativas del entrenamiento (riesgo de lesiones o sobreentrenamiento) (5).

En el presente artículo trataremos de explicar que es la carga de entrenamiento y como podemos monitorizarla y controlarla en deportes de equipo para que se produzcan el menor número de lesiones.

Carga de entrenamiento y lesiones

Para empezar debemos saber que hay varias maneras de cuantificar la carga de entrenamiento. Por un lado tenemos la carga externa (demandas físicas) que puede incluir distancia total recorrida, el peso levantado o el número y la intensidad de los sprints, saltos o choques (por nombrar algunos) (9) y por otro lado tenemos la carga interna (demandas fisiológicas) donde podemos destacar la frecuencia cardíaca, VO2máx, lactacidemia o la Percepción Subjetiva del Esfuerzo (RPE) (5, 12).

Puesto que para monitorizar la carga externa hacen falta herramientas o sistemas que son poco económicos y que prácticamente solo lo podemos encontrar en clubes de élite (GPS, encoder, etc) y que para la monitorización de la frecuencia cardíaca, el VO2 o el lactato necesitaríamos un pulsómetro, una analizador de gases o un analizador de lactato que registre todos estos datos durante todo el entrenamiento para cada uno de nuestros deportistas, una buena idea es la utilización del Índice de Foster (2, 4, 5, 7, 12).

Índice de Foster y prevención

El Índice de Foster es una herramienta precisa, práctica y barata para monitorizar la carga de entrenamiento propuesta por Foster (3), la cual se basa en el uso de una escala de Borg-10(1) mediante la que los jugadores determinan la intensidad del entrenamiento (RPE) 30 minutos después de finalizarlo. El cálculo se establece entonces como el resultado del producto de la intensidad reflejada por el jugador (RPE) por el volumen de la sesión (min). RPE x min.

Veámoslo con mayor claridad realizando un ejemplo práctico:

Si nuestras sesiones de entrenamiento tienen una duración máxima de 90 minutos y la RPE máxima que nos puede comunicar nuestro deportista es 10, el Índice de Foster máximo nos daría un valor de 900 Unidades de Carga (U.C.)

De esta manera podemos establecer umbrales para diferenciar la intensidad de nuestras sesiones de entrenamiento o incluso durante las semanas de entrenamiento. Por ejemplo: Entrenamiento de baja intensidad (1-300 U.C.), Entrenamiento intensidad moderada (300-600 U.C.) y entrenamiento de alta intensidad (600-900 U.C.).

Utilizando el Índice de Foster se relacionó la carga de entrenamiento con la probabilidad de sufrir una lesión en un equipo de rugby durante la pretemporada y durante el periodo competitivo (4). Los jugadores tuvieron un 50-80% de probabilidades de sufrir una lesión en pretemporada dentro del rango de carga de entrenamiento semanal entre 3000-5000 U.C. (RPE × minutos, como arriba). Estos ‘umbrales’ de carga de entrenamiento por lesiones fueron considerablemente más bajos (1.700-3.000 U.C.) en la fase competitiva de la temporada (Figura 1).

En este mismo artículo se destaca que en la parte más empinada de la gráfica sigmoidea, cambios muy pequeños en la carga de entrenamiento dieron lugar a grandes cambios en el riesgo de lesiones. (Figura 1) (4).

Wellness y prevenir incidencia de lesiones

Monitorizar la presencia y la magnitud de la fatiga de los jugadores durante las sucesivas semanas de entrenamiento, es necesario para evitar lesiones, pérdidas de rendimiento y un posible estado de sobreentrenamiento (15).Además encontramos a Gastin, Meyer y Robinson (6), que en su manuscrito nos muestran que las calificaciones subjetivas del bienestar físico y la fatiga son sensibles a las manipulaciones de entrenamiento semanal.

Una de las herramientas de monitoreo más extendidas es el uso de un cuestionario wellness. De hecho, un reciente estudio en el cual se realizó una encuesta a los preparadores físicos de los equipos de élite de la UEFA preguntándole cual eran las herramientas más utilizadas para la prevención de lesiones, se destacó el uso de cuestionario Wellness(10).

Una amplia gama de cuestionarios subjetivos de wellness son los utilizados, muchos de ellos incorporan una escala de Likert sobre 5, 7 o 10 puntos(5).Dentro de esta variedad nos gustaría destacar el cuestionario propuesto por Campos y Toscano ; McLean, Coutts,  Kelly,  McGuigan & Cormack(2, 11).

Lo que proponen estos autores es que nuestros deportistas rellenen este  el cuestionario antes de empezar la sesión de entrenamiento calificando de 1 a 5 los cinco parámetros de la tabla 2 mostrada arriba (fatiga, calidad del sueño, daño muscular, estrés y humor), donde 1 sería la calificación más negativa y 5 la más positiva. El nivel de bienestar general, y por lo tanto el de fatiga, que presentan en cada sesión de entrenamiento se determina sumando el valor de los 5 parámetros del cuestionario (rango: 5-25).

En el hilo de esta temática se ha publicado recientemente que durante un período competitivo en temporada con jugadores de fútbol de élite, se encontró que las correlaciones más fuertes con las variaciones diarias de la carga de entrenamiento fueron las clasificaciones de bienestar percibido (fatiga, calidad de sueño y dolor muscular), en comparación con los otros marcadores de fatiga medidos (CMJ, Variabilidad de la FC, Recuperación de la FC y FC submáxima), obteniéndose una fuerte correlación entre el parámetro de fatiga percibida y la distancia recorrida a alta intensidad durante las sesiones de entrenamiento (13, 14).

Cambios en la carga de entrenamiento entre semanas consecutivas para fomentar la prevención

Los cambios en la carga de entrenamiento entre semanas influyen de forma independiente el riesgo de lesiones (aparte de la carga total de entrenamiento). En una investigación con jugadores de fútbol australiano, se mostró que el 40% de las lesiones se asociaron con un cambio rápido (>10%) en la carga de entrenamiento con respecto a la semana anterior (16).

En un estudio similar aún más reciente se expuso que cuando la carga de entrenamiento semanal era constante (ente un 5% menor y un 10% mayor que la semana anterior) los jugadores tenían <10% de riesgo de lesión. Sin embargo, cuando la carga de entrenamiento semanal se incrementó en ≥15% por encima de la carga de la semana anterior, el riesgo de lesión se agravó a entre el 21% y el 49% (Figura 2) (5).

Carga de entrenamiento aguda y carga crónica

La carga de entrenamiento aguda puede ser tan corta como una sola sesión, pero en los deportes de equipo, 1 semana de entrenamiento parece ser una unidad lógica y conveniente. La carga de entrenamiento crónica representan el promedio de las últimas 3-6 semanas de entrenamiento. A este respecto, la carga de entrenamiento crónica es análoga a un estado de «fitness» y la carga de entrenamiento aguda es análoga a un estado de «fatiga» (5).

En este artículo en concreto nos referiremos al termino de carga aguda como la carga total durante una semana de entrenamiento y la carga crónica equivaldría al promedio de la carga de entrenamiento de las 4 últimas semanas de entrenamiento.

Y si hacemos la división entre tiempo corto de recuperación entre partidos (<7 días) y tiempo largo de recuperación entre partidos (>7 días) se obtuvieron los siguientes resultados en un estudio específico (7) (Representados en la figura 3):

• No se encontraron lesiones sufridas en los partidos cuando los jugadores tenían una carga crónica muy alta durante un tiempo corto de recuperación entre partidos.
• Una carga crónica alta se asoció con un riesgo de lesiones  en los partidos que era: un 73% inferior en comparación con una carga crónica moderada-baja, y un 68% inferior que con una carga crónica baja.
• Durante tiempos cortos de recuperación entre partidos, hubo una tendencia lineal para un menor riesgo de lesión en el siguiente partido conforme aumenta la carga crónica (Figura 3).

Ratio carga de entrenamiento aguda: crónica

Las cargas agudas y crónicas pueden tener influencias tanto positivas como negativas sobre el riesgo de lesiones en nuestros jugadores. Por consiguiente, cuando obtenemos un ratio  carga aguda: crónica cercano a 1, las cargas crónicas más altas se asocian con un menor riesgo de lesión  en comparación con las cargas de trabajo crónicas más bajas (8).

Por el contrario, un gran aumento en la carga aguda en relación con la carga crónica (es decir, un ratio>1,5) puede dar lugar a triplicar e incluso quintuplicar el número de lesiones (8).

Si volvemos a realizar la división entre tiempo corto de recuperación entre partidos (<7 días) y tiempo largo de recuperación entre partidos (>7 días) obtenemos los siguientes resultados, el estudio anteriormente citado expuso los siguientes resultados (Representados en la figura 4):

• Un ratio carga aguda:crónica alto (1,23 a 1,61) con un corto tiempo de recuperación entre partidos mostró un riesgo de lesiones en partido 2,88 veces mayor que un ratio moderado-alto de carga aguda:crónica combinado con poca recuperación entre partidos.
• El riesgo de lesiones durante el partido con un ratio muy alto de carga aguda:crónica (≥1.62) combinada con poca recuperación entre partidos fue: 5,80 veces mayor que un alto ratio carga aguda:crónica, y 3,41 veces mayor que un ratio bajo de carga aguda:crónica.
• Con tiempos largos de recuperación entre partidos, combinado con un ratio carga aguda:crónica muy alto (≥1.50) muestra un riesgo de lesión durante el partido que era 4,46 veces mayor que un ratio carga aguda:crónica moderado-alto.

Estos datos muestran que el ratio carga aguda:crónica puede ser un gran indicador del riesgo de lesión de nuestros deportistas.

Conclusiones sobre la carga de entrenamiento y la prevención

• Es importante planificar, monitorizar y controlar la carga de entrenamiento en deportes de equipo para reducir el riesgo de lesiones.
• El Índice de Foster es una buena herramienta para la monitorización de la carga de entrenamiento en clubes humildes que no tienen acceso a GPS, encoder o instrumentos de alta gama y un alto coste económico.
• El cuestionario Wellness es una herramienta no invasiva, que nos permite conocer el estado de fatiga de nuestros deportistas  mediante sus calificaciones subjetivas de bienestar.
• Un incrementó en ≥15% por encima de la carga de entrenamiento de la semana anterior puede provocar un aumento en la probabilidad de sufrir una lesión.
• Importancia de controlar tanto la carga aguda como crónica. El ratio carga aguda:crónica es un buen predictor de riesgo de lesión tanto en periodos de recuperación entre partidos cortos como largos.
• La mayoría de los estudios a los que se ha acudido para realizar este artículo tenían como sujetos a futbolistas o jugadores de rugby por lo que sería interesante individualizar y comprobar su utilidad para cada deporte en concreto.

Bibliografía

1. Borg, G., Hassmen, P., & Lagerstrom, M. (1987). Perceived exertion related to heart rate and blood lactate during arm and leg exercise. European Journal of Applied Physiology and Occupationak Physiology, 56(6), 679- 685.
2. Campos, M.A., y Toscano, F. (2014). Monitorización de la carga de entrenamiento, la condición física, la fatiga y el rendimiento durante el microciclo competitivo en fútbol. Futbolpf: Revista de Preparación Física en Fútbol, 12, 23-36.
3. Foster, C., Florhaug, J. A., Franklin, J., Gottschall, L., Hrovatin, L. A., Parker, S., Doleshal, P., & Dodge, C. (2001). A new approach to monitoring exercise training. The Journal of Strength & Conditioning Research, 15(1), 109-115.
4. Gabbett, T. J. (2010).  The development and application of an injury prediction model for non-contact, soft-tissue injuries in elite collision sport athletes. Journal of  Strength and Conditioning Research, 24, 2593–2603.
5. Gabbett, T. J. (2016). The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50, 273–280.
6. Gastin, P.B., Meyer, D., y Robinson, D. (2013). Perceptions of wellness to monitor adaptive responses to training and competition in elite Australian football. The Journal of Strength & Conditioning Research, 27 (9), 2518-2526.
7. Hulin, B. T., Gabbett, T. J., Caputi, P., Lawson, D. W., & Sampson, J. A. (2016). Low chronic workload and the acute:chronic workload ratio are more predictive of injury than between-match recovery time: a two-season prospective cohort study in elite rugby league players. British Journal of Sports Medicine, 0, 1–5.
8. Hulin, B. T., Gabbett, T. J., Lawson, D. W., Caputi, P., & Sampson, J. A. (2015). The acute: chronic workload ratio predicts injury: high chronic workload may decrease injury risk in elite rugby league players. British Journal of Sports Medicine,0, 1-7.
9. Impellizzeri, F. M., Rampinini, E., & Marcora, S. M. (2005). Physiological assessment of aerobic training in soccer. Journal of Sports Sciences, 23(6), 583-592.
10. McCall, A., Dupont, G., & Ekstrand, J. (2016). Injury prevention strategies, coach compliance and player adherence of 33 of the UEFA Elite Club Injury Study teams: a survey of teams’ head medical officers. British Journal of Sports Medicine, 0, 1-6.
11. McLean, B. D., Coutts, A. J., Kelly, V., McGuigan, M. R., & Cormack, S. J. (2010). Neuromuscular, endocrine, and perceptual fatigue responses during different length between-match microcycles in professional rugby league players. International Journal of Sports Physiology and Performance, 5(3), 367–383.
12. Morente, J., Fradua, L. F., & Zabala, M. (2014). Control de la carga de entrenamiento en fútbol: índices de foster y trimp optimizados. Habilidad motriz: Revista de ciencias de la actividad fisica y del deporte, (42), 28-35.
13. Thorpe, R. T., Strudwick, A. J., Buchheit, M., Atkinson, G., Drust, B., & Gregson, W. (2015). Monitoring fatigue during the in-season competitive phase in elite soccer players. International Journal of Sports Physiology and Performance, 10(8), 958–964.
14. Thorpe, R. T., Strudwick, A. J., Buchheit, M., Atkinson, G., Drust, B., Gregson, W. (2016). The tracking of morning fatigue status across in-season training weeks in elite soccer players. International Journal of Sports Physiology and Performance, Accepted for publication 15 Jan 2016.
15. Twist, C., & Highton, J. (2013). Monitoring fatigue and recovery in rugby league players. International Journal of Sports Physiology and Performance, 8(5), 467-474.
16. Piggott, B., Newton, M.J., & McGuigan, M.R. (2009). The relationship between training load and incidence of injury and illness over a pre-season at an Australian Football League club. Journal of Australian Strength  and Conditioning, 17, 4–17.