Como usar a ciência do desporto para melhorar o treino dos atletas

Resumo rápido

Começa pela decisão, não pelos dados

Recolher mais dados dos atletas não conduz por si só a um melhor programa de treino. Um processo verdadeiramente útil começa numa decisão concreta.

Um treinador pode ter de decidir se aumenta a próxima sessão de condição física. Um diretor de desempenho quer antes identificar quem está a acumular fadiga.

Cada pergunta exige dados diferentes. A declaração de consenso do Comité Olímpico Internacional sobre carga no desporto distingue a carga externa, ou seja, o trabalho que o atleta realiza, da carga interna, ou seja, a sua resposta física ou psicológica. A distância e a potência descrevem o trabalho. A frequência cardíaca, a perceção de esforço da sessão e a evolução da recuperação mostram como esse trabalho afetou o atleta.

Define primeiro a decisão. Depois escolhe o conjunto mais pequeno de métricas capaz de acrescentar contexto, compara cada atleta com o seu intervalo habitual e revê os resultados com ele.

Constrói um modelo de monitorização do atleta

Um bom modelo de monitorização liga o trabalho que o atleta realiza à forma como o corpo responde. Deve ajudar o treinador a perceber se o treino está a gerar a adaptação pretendida ou uma fadiga que merece atenção.

Começa por três áreas:

• Carga de treino - Regista o volume e a intensidade do trabalho realizado. Consoante a modalidade, pode incluir duração, distância, potência, zonas de frequência cardíaca ou perceção de esforço da sessão.

• Recuperação - Acompanha as alterações no sono, na VFC, na frequência cardíaca em repouso e noutras medidas de recuperação face à linha de base habitual do atleta.

• Perceção do atleta - Pergunta-lhe como estão as dores musculares, o cansaço, o stress e a disposição. Estas respostas dão um contexto que nenhum dispositivo vestível ou teste de desempenho consegue captar.

Uma revisão publicada no British Journal of Sports Medicine concluiu que as medidas subjetivas refletiam as alterações no bem-estar dos atletas de forma mais sensível e mais consistente do que as medidas objetivas incluídas na revisão.

Estes dados leem-se em conjunto. Uma VFC mais baixa diz pouco por si só. Se surgir ao mesmo tempo que um sono a piorar, mais dores musculares e um aumento recente da carga, passa a ser um padrão que vale a pena falar com o atleta.

Para aprofundar as medidas por trás deste modelo, consulta este guia de monitorização do atleta.

Compara cada atleta com a sua própria linha de base

As médias do plantel escondem diferenças importantes. Dois atletas podem completar a mesma sessão e responder internamente de maneiras muito distintas.

Não reajas a um valor isolado. A VFC muda com o sono, uma doença, o stress psicológico e as condições de medição. Observa as tendências em condições semelhantes e compara-as com a variação habitual do atleta.

Um artigo recente da Sports Medicine sobre a monitorização dos efeitos do treino sublinha também que a readiness depende do contexto e não se confunde com a carga de treino. Antes de alterar um programa, convém confirmar que uma resposta atípica não resulta de um erro de recolha.

Estas relações tornam-se muito mais legíveis quando treinos, dados de dispositivos vestíveis e feedback de bem-estar estão reunidos. Um sistema de gestão de atletas dá essa vista partilhada e ajuda a equipa técnica a ver como cada atleta responde ao treino ao longo do tempo.

Recorre à IA para questionar todo o plantel

A IA torna os dados da ciência do desporto muito mais fáceis de explorar. Em vez de verificar atleta a atleta, a equipa técnica pode colocar uma pergunta detalhada sobre todo o plantel.

Por exemplo:

"Que atletas mantiveram a VFC mais de 10 % abaixo da sua linha de base de 28 dias em pelo menos quatro dos últimos sete dias, e quais deles dormiram também menos ou tiveram maior carga de treino?"

Isto rende mais do que perguntar quem tem a VFC mais baixa, porque a VFC absoluta varia bastante entre pessoas. Uma pergunta construída sobre a linha de base aponta à mudança real dentro de cada atleta e procura o contexto que a acompanha.

A IA pode ainda ajudar os treinadores a:

• Preparar um ponto de situação matinal com os maiores desvios face às linhas de base individuais

• Comparar como os diferentes grupos de posição responderam à mesma semana de treino

• Detetar dados em falta ou irregulares antes de uma reunião técnica

• Resumir os fatores associados a uma alteração na recuperação

• Encontrar atletas cuja carga subiu enquanto o sono ou o bem-estar descia

A investigação sobre IA no desporto aponta para progressos assinaláveis na precisão da previsão de lesões e na otimização do desempenho, ainda que o seu valor continue a depender da qualidade dos dados de base. A IA deve mostrar em que se apoia cada resposta, para que os treinadores a possam verificar.

Integra a ciência do desporto na semana de trabalho

A ciência do desporto rende mais quando passa a fazer parte da rotina da equipa técnica em vez de ficar como uma tarefa de relatórios à parte. Um fluxo simples pode juntar uma revisão curta de manhã a uma reunião semanal mais aprofundada.

A revisão matinal destaca as alterações que podem condicionar a sessão do dia, como uma recuperação em queda ou uma resposta invulgar ao treino recente. A reunião semanal dá mais tempo para examinar tendências longas, comparar as respostas dos atletas e avaliar se os últimos ajustes deram o resultado pretendido.

Tudo se complica quando os atletas usam dispositivos diferentes e os dados ficam dispersos por várias aplicações. Juntar essas fontes numa plataforma de dados de atletas unificada dá à equipa técnica um sítio fixo para acompanhar tendências e fazer perguntas sobre todo o plantel. O Australian Institute of Sport segue uma abordagem centralizada semelhante, com um sistema de gestão de atletas que apoia decisões fundamentadas em dados em toda a sua rede desportiva.

O próprio fluxo deve ser revisto com regularidade. Se uma métrica é recolhida mas nunca influencia uma conversa ou uma decisão, talvez não valha a pena acompanhá-la. A ciência do desporto deve tornar mais clara a próxima decisão do treinador, não mais cheio o painel.

Perguntas frequentes (FAQ)

Que métricas da ciência do desporto deve uma equipa acompanhar?

Começa pelas métricas ligadas a uma decisão concreta. As mais comuns são duração do treino, distância, potência, frequência cardíaca, perceção de esforço da sessão, sono, VFC e um questionário breve de bem-estar. Um conjunto de dados pequeno e fiável costuma servir mais do que muitas métricas recolhidas de forma irregular.

Como é usada a IA na ciência do desporto?

A IA consegue percorrer os dados de todo o plantel, comparar cada atleta com a sua linha de base e resumir alterações em várias métricas ao mesmo tempo. Reduz a análise manual, mas os treinadores devem confirmar os dados de base antes de alterar um plano de treino.

De que forma a ciência do desporto ajuda na recuperação?

A ciência do desporto ajuda a avaliar a recuperação ao confrontar sono, VFC, frequência cardíaca em repouso e perceção do próprio atleta com a carga de treino recente. Estes sinais indicam quem pode beneficiar de uma conversa ou de um ajuste no treino.