Com fer servir la ciència de l'esport per millorar l'entrenament dels atletes

Resum ràpid

Comença per la decisió, no per les dades

Recollir més dades dels atletes no porta per si sol a un programa d'entrenament millor. Un procés realment útil arrenca en una decisió concreta.

Un entrenador potser ha de decidir si apuja la propera sessió de condicionament. Un director de rendiment, en canvi, vol localitzar qui està acumulant fatiga.

Cada pregunta demana dades diferents. La declaració de consens del Comitè Olímpic Internacional sobre la càrrega a l'esport distingeix entre càrrega externa, és a dir, la feina que fa l'atleta, i càrrega interna, és a dir, la seva resposta física o psicològica. La distància i la potència descriuen la feina. La freqüència cardíaca, la percepció de l'esforç de la sessió i l'evolució de la recuperació mostren com aquesta feina l'ha afectat.

Defineix primer la decisió. Després tria el conjunt més petit de mètriques capaç d'aportar context, compara cada atleta amb el seu rang habitual i comenta amb ell el que hi trobis.

Munta un marc de seguiment de l'atleta

Un bon marc de seguiment connecta la feina que fa l'atleta amb la manera com hi respon el seu cos. Ha d'ajudar l'entrenador a saber si l'entrenament genera l'adaptació buscada o una fatiga que cal atendre.

Comença per tres àmbits:

• Càrrega d'entrenament - Registra el volum i la intensitat de la feina feta. Segons l'esport, pot incloure durada, distància, potència, zones de freqüència cardíaca o percepció de l'esforç de la sessió.

• Recuperació - Observa els canvis en son, VFC, freqüència cardíaca en repòs i altres mesures de recuperació respecte a la línia base habitual de l'atleta.

• Percepció de l'atleta - Pregunta-li per les agulletes, el cansament, l'estrès i l'estat d'ànim. Aquestes respostes aporten un context que cap dispositiu ni cap test de rendiment pot copsar.

Una revisió del British Journal of Sports Medicine va trobar que les mesures subjectives reflectien els canvis en el benestar dels atletes amb més sensibilitat i més constància que les mesures objectives incloses en la revisió.

Aquestes dades es llegeixen juntes. Una VFC més baixa tota sola diu poca cosa. Si apareix alhora que un son que empitjora, més agulletes i una pujada recent de la càrrega, ja és un patró que val la pena comentar amb l'atleta.

Si vols aprofundir en les mesures que hi ha darrere d'aquest marc, fes un cop d'ull a aquesta guia de seguiment de l'atleta.

Compara cada atleta amb la seva pròpia línia base

Les mitjanes de l'equip amaguen diferències importants. Dos atletes poden completar la mateixa sessió i respondre per dins de manera molt diferent.

No reaccionis a un valor aïllat. La VFC canvia amb el son, una malaltia, l'estrès psicològic i les condicions de mesura. Mira tendències en condicions estables i compara-les amb la variació habitual de l'atleta.

Un article recent de Sports Medicine sobre el seguiment dels efectes de l'entrenament també remarca que la readiness depèn del context i no es confon amb la càrrega d'entrenament. Abans de tocar un programa, convé descartar que una resposta estranya vingui d'un error de recollida.

Tot això es veu molt millor quan els entrenaments, les dades dels dispositius i el retorn sobre el benestar estan aplegats. Un sistema de gestió d'atletes ofereix aquesta vista compartida i ajuda el cos tècnic a veure com respon cada atleta a l'entrenament amb el pas del temps.

Fes servir la IA per preguntar per tota la plantilla

La IA fa molt més fàcil explorar les dades de la ciència de l'esport. En comptes de revisar atleta per atleta, el cos tècnic pot llançar una pregunta detallada sobre tota la plantilla.

Per exemple:

"Quins atletes han tingut la VFC més d'un 10 % per sota de la seva línia base de 28 dies almenys quatre dels últims set dies, i quins d'ells també han dormit menys o han acumulat més càrrega?"

Això rendeix més que preguntar qui té la VFC més baixa, perquè la VFC absoluta varia moltíssim entre persones. Una pregunta construïda sobre la línia base apunta al canvi real dins de cada atleta i busca el context que l'acompanya.

La IA també pot ajudar els entrenadors a:

• Preparar un resum matinal amb les desviacions més grans respecte a les línies base individuals

• Comparar com han respost els diferents grups de posicions a la mateixa setmana d'entrenament

• Detectar dades que falten o són irregulars abans d'una reunió tècnica

• Resumir els factors associats a un canvi en la recuperació

• Trobar els atletes que han pujat de càrrega mentre els baixava el son o el benestar

La recerca sobre IA a l'esport apunta a millores notables en la precisió de la predicció de lesions i en l'optimització del rendiment, tot i que el seu valor continua depenent de la qualitat de les dades de partida. La IA hauria de mostrar en què es basa cada resposta perquè l'entrenador la pugui comprovar.

Integra la ciència de l'esport a la setmana de treball

La ciència de l'esport rendeix més quan forma part de la rutina del cos tècnic i no d'una tasca d'informes a banda. Un flux senzill pot combinar una revisió curta al matí amb una reunió setmanal més a fons.

La revisió matinal destaca els canvis que poden condicionar la sessió del dia, com una recuperació a la baixa o una resposta estranya a l'entrenament recent. La reunió setmanal deixa més temps per mirar tendències llargues, comparar com responen els atletes i valorar si els últims ajustos han donat el resultat buscat.

Tot es complica quan cada atleta fa servir un dispositiu diferent i les seves dades queden repartides entre diverses aplicacions. Aplegar aquestes fonts en una plataforma de dades d'atletes unificada dona al cos tècnic un lloc fix per seguir tendències i preguntar per tota la plantilla. L'Australian Institute of Sport segueix un enfocament centralitzat semblant amb un sistema de gestió d'atletes que dona suport a decisions basades en dades a tota la seva xarxa esportiva.

El flux també s'ha de revisar de tant en tant. Si una mètrica es recull però no influeix mai en una conversa ni en una decisió, potser no val la pena seguir-la. La ciència de l'esport ha de fer més clara la propera decisió de l'entrenador, no més ple el tauler.

Preguntes freqüents (FAQ)

Quines mètriques de la ciència de l'esport hauria de seguir un equip?

Comença per les mètriques lligades a una decisió concreta. Les més habituals són durada de l'entrenament, distància, potència, freqüència cardíaca, percepció de l'esforç de la sessió, son, VFC i un qüestionari breu de benestar. Un conjunt de dades petit i fiable sol servir més que moltes mètriques recollides de manera irregular.

Com es fa servir la IA a la ciència de l'esport?

La IA pot escombrar les dades de tota la plantilla, comparar cada atleta amb la seva línia base i resumir els canvis en diverses mètriques alhora. Estalvia anàlisi manual, però l'entrenador hauria de comprovar les dades de partida abans de canviar un pla d'entrenament.

Com ajuda la ciència de l'esport amb la recuperació?

La ciència de l'esport ajuda a valorar la recuperació contrastant son, VFC, freqüència cardíaca en repòs i percepció del mateix atleta amb la càrrega d'entrenament recent. Aquests senyals permeten identificar qui pot treure profit d'una conversa o d'un ajust de l'entrenament.