Skip to content

ACUTE: CHRONICAL WORKLOAD

XAVIER MIÑAMBRES PAGÈS. Estudiant del Màster d’Entrenament Esportiu, Activitat Física i Salut. Facultat de Psicologia, Ciències de la Salut i l’Esport. Blanquerna – Universitat Ramon Llull.

Paraules clau: acute: chronical workload, injury, càrrega aguda, càrrega crònica.

El món de l’esport està en constant desenvolupament i en les últimes dècades a fet una gran progressió. Des de l’esport per passar-ho bé, fins a les indústries professionals. En aquest sentit, l’esportista d’elit esta exposat a un increment de la càrrega de treball, uns calendaris de competició saturats i temps molt curts de recuperació (Soligard et al., 2016). Veient l’estat actual doncs, reduir el temps que es perd a causa de les lesions resulta molt important, tant en esports d’equip com individuals.

En l’actualitat dels esports col·lectius, a causa d’aquesta necessitat de millorar el rendiment de l’equip i tenir el màxim de jugadors disponibles, s’ha augmentat la càrrega de treball així com la recerca de com monitoritzar aquesta càrrega (Soligard et al., 2016). De fet, s’ha vist que les lesions que es produeixen per una sobrecàrrega d’entrenament són previsibles. En aquest sentit, s’haurien d’abordar aquest problemes implementant protocol per monitoritzar les càrregues (Gabbett, 2016).

Acute: chronical workload

L’acute: chronical workload ratio (ACWR) és un model que ens dona la relació entre la càrrega crònica (anterior) i la càrrega aguda (actual) d’un esportista. Aquesta relació s’usa per conèixer la càrrega que l’esportista està suportant i la incidència d’aquesta sobre el risc de lesió dels atletes. Un ACWR alt està relacionat amb un major risc de lesió (Murray, Gabbett, Townshend, & Blanch, 2017).

Com es calcula?

El ACWR té en conte la càrrega de la setmana que estem (acute workload) i la mitja de les 4 setmanes anteriors a la que estem (chronical workload). El ACWR divideix la càrrega aguda per la càrrega crònica (Murray et al., 2017):

Aquest ACWR es divideix en 5 franges per marcar el risc de lesió dels jugadors:

  • Molt baix: < 0.49
  • Baix: 0.50 – 0.99
  • Moderat: 1.0 – 1.49
  • Alt: 1.50 – 1.99
  • Molt alt: > 2.0

Aquest pics o augments de l’ACWR ens marquen un risc de lesió important per a l’esportista tant de la setmana en la que estem com de la següent. Per tant, també es un bon indicador i una bona eina per prevenir lesions (Murray et al., 2017).

ACWR: Els 2 models

Rolling Average

Aquest model es basa en valors absoluts de la càrrega d’una setmana relacionada amb la càrrega de les 4 setmanes anteriors. Aquest model suggereix que cada càrrega, de la càrrega aguda com de la càrrega crònica, és igual.

ACWR = Acute Workload / Chronical Workload

La desavantatge d’aquest model és que no té en conte cap decaiguda del físic, ni representa correctament variacions de la manera en la que s’acumulen les càrregues (Williams, West, Cross, & Stokes, 2016).

Exponentially Weighted Moving Average

El EWMA (Exponentially Weighted Movin Average) dona molta importància en la càrrega més recent de l’atleta assignant una ponderació decreixent per cada valor de càrregues passades (Murray et al., 2017). Es calcua amb la fórmula següent:

EWMAavui = Càrregaavui · x + ((1 – x) · EWMAahir)

On x és un valor entre 0 i 1 que representa el grau de degradació de la càrrega. Més alt per les càrregues més pròximes i més baix per les càrregues més llunyanes (Murray et al., 2017). La x es treu a partir de la següent formula:

X = 2/(N+1)

On N és el temps de decadència constant escollit en dies, per la càrrega aguda i per la càrrega crònica (Murray et al., 2017).

Figura 1: Relació entre el RA model i el EWMA model

 

Com s’observa en la figura 1, es calcula la càrrega durant 10 setmanes. Seguint el model RA, a la setmana 5 l’ACWR de l’atleta seria de 0,23. D’altra banda, com que el model EWMA posar major atenció en la càrrega més recent, calcula un ACWR del 0,62 a la setmana 5. Això és, en definitiva, és una instantània molt més acurada sobre la preparació de l’atleta. Els dos models es fan servir per calcular l’ACWR i si que es veu que, en ambdós casos, un ACWR alt implica un major risc de lesió de l’atleta (Murray et al., 2017).

Que podem usar per calcular l’ACWR?

Normalment els practicants obtenen mesures de la “càrrega externa d’entrenament” i de la “càrrega interna d’entrenament”. Per entendre-ho millor:

  • Càrrega externa: Són els estímuls externs que s’apliquen a l’atleta (Gabbett, 2004). La forma més comuna de controlar aquesta càrrega es a través de la tecnologia. Exemples de càrrega externa:
    • Distància recorreguda
    • Nombre d’esprints
    • Pes aixecat
  • Càrrega interna: És la resposta individual fisiològica i/o psicològica als estímuls externs, combinat amb l’estrès quotidià i els factors ambientals (Huxley, O’Connor, & Healey, 2014). Exemples de càrrega interna:
    • Freqüència cardíaca
    • RPE (Rated Perceveid Exertion o Percepció Subjectiva de l’Esforç)
    • Acumulació de lactat

Conclusions

  • En el món actual de l’esport, en el qual hi ha una gran demanda física i psíquica dels atletes, es primordial poder controlar el treball d’aquests i poder prevenir lesions derivades d’aquest sobreentrenament.
  • Existeixen diferents models per poder controlar aquesta càrrega i realitzar un seguiment de l’evolució dels atletes.
  • Aquest models tenen altres funcions importants, com saber si un atleta a entrenat suficient per poder tornar a jugar després d’una lesió.
  • Poder tenir una visió de l’evolució de càrrega del jugador respecte l’equip i saber si aquest esta al nivell dels altres.
  • En la meva opinió, aquest mètode es eficaç i esta comprovat que ajuda molt, però s’ha de veure com es diferencia la càrrega del gimnàs amb la càrrega de pista/tecnico – tàctic.

Referències

Gabbett, T. J. (2004). Influence of training and match intensity on injuries in rugby league. Journal of Sports Sciences, 22(5), 409–417.

Gabbett, T. J. (2016). The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273–80.

Huxley, D. J., O’Connor, D., & Healey, P. A. (2014). An examination of the training profiles and injuries in elite youth track and field athletes. European Journal of Sport Science, 14(2),

Murray, N. B., Gabbett, T. J., Townshend, A. D., & Blanch, P. (2017). Calculating acute:chronic workload ratios using exponentially weighted moving averages provides a more sensitive indicator of injury likelihood than rolling averages. British Journal of Sports Medicine, 51(9), 749–754.

Soligard, T., Schwellnus, M., Alonso, J.-M., Bahr, R., Clarsen, B., Dijkstra, H. P., … Engebretsen, L. (2016). How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. British Journal of Sports Medicine, 50(17), 1030–41.

Williams, S., West, S., Cross, M. J., & Stokes, K. A. (2016). Better way to determine the acute:chronic workload ratio? British Journal of Sports Medicine, 51(3), 209–210.

 

 

 

 

Comments are closed.