¿Cómo optimizar el análisis de datos en el ciclismo?

Revista Sportraining
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Carles Tur, entrenador de alto rendimiento de atletas, triatletas y trail runners

Es Licenciado en Ciencias de Actividad Física y el Deporte, Graduado en Fisioterapia, Grado en Nutrición Humana y Dietética, Máster en Fisiología Integrativa. Entrenador de Alto Rendimiento, llevando en la actualidad a triatletas de la talla de Miquel Blanchart y Carlos López. Ha sido preparador físico en el CAR de Sant Cugat. Profesor colaborador en el Máster de triatlón del INEFC de Barcelona. Profesor colaborador de IEWG.

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El avance de la tecnología es realmente grande, y naturalmente se aplica también al  deporte. En el caso del ciclismo, desde la introducción de los potenciómetros a  finales de la década de los 80′ cuando solo eran utilizados por ciclistas profesionales, hasta la época actual donde son cada vez más utilizados por ciclistas de todos los  niveles, el avance tecnológico ha sido notable. La evolución del récord de la hora,  probablemente más relacionada a avances tecnológicos en materiales y aerodinámica  que a rendimiento del ciclista, es uno de los indicadores de ello.

Introducción

En la actualidad disponemos de muchas opciones de potenciómetros que pueden ir  en los pedales, palancas, araña, rueda trasera, etc., con los que podemos recolectar datos de la producción de potencia de una o ambas piernas. Además, podemos  obtener datos como la potencia promedio y máxima de la sesión, valores medios  máximos para diferente duración, y otras variables como la potencia normalizada  (NP), factor de intensidad (IF), puntuación del estrés del entrenamiento (TSS), entre  otras.

El gran acierto del fabricante de dispositivos GPS Garmin ha sido poder  «comunicarse» con dispositivos como los potenciómetros (a través del protocolo  NT+), y así recolectar valiosa información, junto con la de bandas cardíacas, rodillos  inteligentes, potenciómetros para correr, así como con otros dispositivos no  relacionados a las variables clásicas de carga externa e interna, como los monitores de glucemia en tiempo real. De este modo, el dispositivo GPS centraliza la  ecolección  de una gran cantidad de datos, que son verdaderamente útiles para la  toma de decisiones del entrenador. El otro acierto de Garmin es que cuenta con una  plataforma potente donde se sincronizan todos los datos de los dispositivos.

Es precisamente con esa plataforma con la que se pueden «comunicar» y sincronizar softwares para el control del entrenamiento que nos permiten obtener todos y cada  no de los datos generados por los deportistas en cada sesión de entrenamiento de  cada día a lo largo del año, y a través de procesos de entrenamiento prolongados. A  finales de 2016 comenzamos el desarrollo de la plataforma para el control del  entrenamiento Endurance Tool, que se encuentra en mejora continua (versión beta  constante) hasta la actualidad, y con la que buscamos una solución simple, que  verdaderamente ahorre tiempo a entrenadores y deportistas, basada en evidencia, y  que constituya realmente una solución integral permitiendo planificar, programar y  analizar el entrenamiento con un software 100% en la nube sin pérdida de datos en  otras aplicaciones o softwares.

Nuestro objetivo principal con este artículo es describir los aspectos clave sobre el  análisis de datos específicamente en el ciclismo basándonos en algunas publicaciones  recientes de la literatura científica sobre esta temática y en nuestro  trabajo en el desarrollo de tecnología aplicada al entrenamiento.

Variables de carga interna y externa

En 2003 (Impellizzeri F, Marcora S y Coutss A), fueron los primeros autores en  describir los conceptos de carga interna y externa presentado en Congreso Anual del  colegio Europeo de Ciencias del Deporte en Salzburgo. Dichos autores describen la  carga externa como el trabajo físico realizado en un plan de entrenamiento, un  ejemplo de ello sería el trabajo realizado para desplazar una carga o la velocidad a la  cual desplazamos esa carga, y si a esta última le juntamos la fuerza realizada podemos obtener una potencia (potencia=fuerza x velocidad de desplazamiento). A  nivel de carga interna se considera la respuesta psicofisiológica derivada de la  realización de la carga externa por parte del deportista, encontrando dentro de este  elenco de medidas a: la percepción subjetiva del esfuerzo (RPE), la frecuencia  cardíaca (FC), el lactato sanguíneo, etc. Dentro de las variables de carga interna y  externa, no hay una medida única y gold standard para todos los trabajos realizados,  así la frecuencia cardíaca nos puede servir para cuantificar con mayor validez las series intervaladas de larga distancia y baja y media intensidad, pero no tanto los  entrenamientos interválicos (HIIT).

Debido a los diferentes estados psicobiológicos del deportista, salud, condiciones ambientales, nutrición, etc., la carga interna puede ser diferente ante una misma  carga externa, por lo tanto, la valoración y cruce de datos de ambas medidas es de un  incalculable valor para el preparador físico y/o entrenador en la toma de decisiones  para la mejor orientación de cargas y poder obtener el mayor rendimiento físico en  los deportistas (Figura 1).

Figura 1. Carga externa e interna y su interrelación con la dosis de entrenamiento (ejercicio) y el rendimiento.  Datos de Impellizerri et al. (2019).
Figura 1. Carga externa e interna y su interrelación con la dosis de entrenamiento (ejercicio) y el rendimiento. Datos de Impellizerri et al. (2019).

 

Herramientas para el análisis de datos

Potenciómetros

Tal como planteamos al inicio del artículo, una de las herramientas clave en el  ciclismo actual, son los potenciómetros. El principio por el que funcionan se basa en  galgas extensiométricas que miden la deformación de los materiales y la convierten  en una señal eléctrica. Estas galgas se encuentran colocadas en diferentes lugares de  acuerdo al tipo de potenciómetro, y es importante tener en cuenta que esto puede  influenciar los valores de potencia registrados, lo cual se aplica también a los  potenciómetros que miden en una sola pierna (ej. Stages). Esto también representa  un desafío para los entrenadores y el análisis de datos, ya que es común que un  ciclista que tiene varias bicicletas, tenga también diferentes potenciómetros, que pueden generar diferentes valores de potencia (ej., Quarq vs XCadey). Esto también puede «confundir» a los softwares para el control del entrenamiento.

Intervalos de datos

En el análisis de datos es habitual el análisis de intervalos arbitrarios de potencia,  tanto en términos absolutos (W), como relativos (W/kg). En la Figura 2 se aprecian  los tiempos en intervalos de potencia relativos (W/kg) a lo largo de las 3 semanas de  la Vuelta a España 2020 en ciclistas de categoría World Tour y Pro Tour. Si bien ésta  es una forma útil para el análisis de la distribución de la potencia a diferentes  intensidades, tiene como punto en contra que puede incluir potencias sostenibles e  insostenibles desde un punto de vista fisiológico. Una solución para esto, es utilizar  umbrales o hitos fisiológicos para establecer los límites de los intervalos. Tal como se  aprecia en la Figura 3 los autores de este trabajo (Granier et al., 2018) midieron los tiempos en zonas en Copas del Mundo de cross country olímpico (xco) tomando  como «límites» a los umbrales ventilatorios y a la potencia en el VO2máx.

Figura 2. Porcentaje del tiempo total de competición acumulado en diferentes intervalos de potencia (W/kg)  en toda la Vuelta a España 2020 por ciclistas World Tour (columnas negras) y Pro Tour (columnas blancas).  * diferencias significativas entre ambos grupos (p<0,001). Datos de Muriel et al. (2021)
Figura 2. Porcentaje del tiempo total de competición acumulado en diferentes intervalos de potencia (W/kg) en toda la Vuelta a España 2020 por ciclistas World Tour (columnas negras) y Pro Tour (columnas blancas).
* diferencias significativas entre ambos grupos (p<0,001). Datos de Muriel et al. (2021)

 

Figura 3. Porcentaje del tiempo total de competición acumulado por encima de la potencia aeróbica máxima  (MAP), entre la MAP y el Segundo umbral ventilatorio (VT2), entre el VT2 y el primer umbral ventilatorio (VT1), y  entre el VT1 y el 10% de MAP, y debajo del 10% de MAP durante cada vuelta (Start Lap, L1, L2, L3, Ln-1)  de competiciones de Copas del Mundo de cross country olímpico.  * = diferencia significativa con la vuelta anterior; # = diferencia significativa con la primera vuelta;  * o # = probable; ** o ## = muy probable; *** o ### = prácticamente cierto). Datos de Granier et al. (2018).
Figura 3. Porcentaje del tiempo total de competición acumulado por encima de la potencia aeróbica máxima (MAP), entre la MAP y el Segundo umbral ventilatorio (VT2), entre el VT2 y el primer umbral ventilatorio (VT1), y entre el VT1 y el 10% de MAP, y debajo del 10% de MAP durante cada vuelta (Start Lap, L1, L2, L3, Ln-1) de competiciones de Copas del Mundo de cross country olímpico.
* = diferencia significativa con la vuelta anterior; # = diferencia significativa con la primera vuelta;
* o # = probable; ** o ## = muy probable; *** o ### = prácticamente cierto). Datos de Granier et al. (2018).

 

El análisis de los tiempos en zonas es también una opción apropiada (Figura 4), ya  que los intervalos están asociados a hitos fisiológicos; no obstante, es muy  importante tener en cuenta que al igual que los métodos anteriores, implica el  tiempo total acumulado al que puede llegarse como la suma o acumulación de  múltiples esfuerzos cortos (ej.,acumulación de 10min en la zona VO2máx con 20  intervalos de 30seg).

Figura 4. Tiempos en zona computados en base a la carga externa (potencia). Datos del software Endurance Tool.
Figura 4. Tiempos en zona computados en base a la carga externa (potencia). Datos del software Endurance Tool.

 

Medios máximos

Actualmente podemos determinar los records de potencia, o valores medios máximos, desde 5 segundos hasta tiempos prolongados (> 1 hora) para cada sesión  de entrenamiento, y así para cada semana, mes y año a lo largo de un proceso. Es así que si contamos con datos suficientes podemos obtener lo que se denomina record power profile o perfil de potencia récord en base a los medios máximos y la curva  potencia-tiempo que se obtiene a partir de los mismos a lo largo de un período de  tiempo prolongado (ej. 6 meses).

Es importante tener en cuenta que los valores medios máximos indican lo que hizo el ciclista en una sesión, en una competición o en un determinado período de tiempo,  no de lo que es capaz (Leo, et al. 2021). Esto es, no podemos saber si el dato se  obtiene realmente de un esfuerzo máximo. Esto es esperable, en particular, en el caso  de las competiciones, donde son importantes los valores medios máximos  registrados, y probablemente lo es aún más el timing o momento donde los mismos  se logran, y cómo esto puede influir en el resultado final.

Figura 5. Valores medios máximos obtenidos a partir de una sesión de entrenamiento. Se observa el medio  máximo de 1min (6,56W/kg). Datos del software Endurance Tool
Figura 5. Valores medios máximos obtenidos a partir de una sesión de entrenamiento. Se observa el medio máximo de 1min (6,56W/kg). Datos del software Endurance Tool

 

Es también muy importante tener en cuenta que un valor medio máximo de una  determinada duración puede ser el resultado de un esfuerzo de una duración mayor  (ej, un esfuerzo máximo de 12 minutos, de los que el software computa el valor  medio máximo de solo 10 minutos), o de una duración menor y una pausa (esfuerzo máximo de 4 minutos y pausa de 1 minuto, que el software computa como medio máximo de 5 minutos).

Otro aspecto relevante a considerar es si es o no necesario realizar test formales (ej., cronos de 5 y 20 minutos), o si la recolección de datos en un período de tiempo  suficientemente largo (ej, 4-6 meses o una temporada completa) es suficiente para la  determinación del record power profile del ciclista. Tal como recomiendan Leo et al.  (2021), la realización de test formales es lo que nos permite determinar si un medio  máximo de una competición constituye verdaderamente o no un esfuerzo máximo  del ciclista para ese tiempo, e incluso, determinar si fuera necesario un nuevo récord  para un determinado tiempo. Una forma de realizar esto es comparar la curva  potencia-tiempo de la competición o la sesión puntual con la curva del año actual de  entrenamiento (Figura 6).

Figura 6. Comparación de los valores medios máximos y la curva potencia-tiempo de una competición  (27/12/2021), con los valores obtenidos en todo el 2021, que incluyen naturalmente todos los records  de potencia del año. Datos del software Endurance Tool
Figura 6. Comparación de los valores medios máximos y la curva potencia-tiempo de una competición (27/12/2021), con los valores obtenidos en todo el 2021, que incluyen naturalmente todos los records de potencia del año. Datos del software Endurance Tool

 

Es sumamente importante tener en cuenta estos aspectos a la hora de utilizar esta herramienta para el análisis de datos.

Variables clave y flujo de trabajo del entrenador

En relación a las variables o métricas clave de rendimiento, hemos mencionado  algunas en relación al control de la carga externa e interna. En nuestra práctica  profesional nosotros consideramos importantes:

1. Las variables obtenidas a partir de test en laboratorio, como la pVO2máx, o  potencia en el VO2máx, obtenida a partir de un test con escalones de 20-25W/min. Es posible también obtener la carga externa en el primer y segundo umbral de  lactato, y en el primer y segundo umbral ventilatorio cuando se cuenta con  analizador automático de gases.
2. Las variables obtenidas a partir de test en campo, como el perfil de potencia  determinado a partir de esprints de 5 y 30 segundos, y cronos de 1, 5 y 20 minutos.
3. Las variables obtenidas a partir de la determinación de la composición corporal, utilizando el protocolo ISAK de 5 componentes.
4. Las variables de la analítica sanguínea, tales como el citológico, reserva de hierro (ferritina), hormonas (testosterona, cortisol, TSH, T4libre), vitaminas (B12, 25-OH- D, fólico), entre otras variables.

Naturalmente se pueden incluir más variables clave, como las relacionadas a la valoración de la fuerza, no obstante, con el objetivo de simplificar, proponemos estos  cuatro componentes clave.

En base a estas variables clave, y a los datos que podemos obtener a partir de la  herramienta Endurance Tool proponemos un flujo de trabajo que implica revisar:
1. La cantidad de entrenamiento, o volumen, principalmente en horas de  entrenamiento en el caso de ciclismo.
2. La calidad del entrenamiento, en base al análisis de los tiempos en fases (LIT o  baja intensidad, ThT o umbral, y HIT o alta intensidad), y a los tiempos en zona en  base a la carga externa (potencia) e interna (FC).
3. La carga o dosis de entrenamiento, en base al modelo de training stress score  (TSS) e impulso de entrenamiento (TRIMP).
4. Las métricas de la mañana, que incluyen a variables objetivas (frecuencia cardíaca  de reposo, variabilidad de la frecuencia cardíaca, horas de sueño) y subjetivas (estado  de ánimo, dolor muscular, calidad del sueño).

Aplicaciones prácticas  

Los potenciómetros no están exentos de registrar datos erróneos, como falsos picos, o valores demasiado elevados o bajos en una dada sesión. Es recomendable realizar la calibración o auto cero de los mismos, en particular antes de la realización de test  o competiciones.

A la hora de analizar intervalos de potencia, tales como los tiempos en zona  acumulados en una determinada sesión de entrenamiento o competición, es muy útil  analizar también los valores medios máximos. Ya que, si se acumula una dada  cantidad de tiempo en una zona, el análisis de la respuesta de la potencia en la sesión  y los medios máximos nos pueden ayudar a determinar si se debe a múltiples  esfuerzos cortos o a esfuerzos más prolongados.

En relación a los medios máximos, además de los valores obtenidos, es importante  tener en cuenta el momento (timing) en el que fueron obtenidos. En la actualidad  sabemos la cantidad de energía gastada (kJ o kcals) influye sobre los valores  registrados, y que la capacidad del ciclista (durabilidad) de sostener sus valores  medios máximos a medida que pasan las horas (y se gastan más kJ) es un aspecto clave en el rendimiento.

Para cuantificar la carga de entrenamiento es muy importante que el entrenador  considere tanto la carga interna como externa para obtener las conclusiones  pertinentes de la respuesta fisiológica del deportista y poder ajustar de la manera  más óptima las siguientes cargas de entrenamiento para obtener el mejor  rendimiento deportivo.

Es muy importante tener en cuenta que la curva potencia-tiempo puede ser  influenciada por la topografía (perfil del recorrido), número de etapas (en el caso de  competiciones de ruta o mtb por etapas), categoría del evento, altitud, temperatura,  humedad, drafting (ej, rol del ciclista en su equipo), estrategia de pacing, etc.

Conclusiones

Actualmente los dispositivos de hardware (potenciómetros y dispositivos GPS), junto con las plataformas para el control del entrenamiento, nos permiten obtener datos  sumamente útiles de cada sesión de entrenamiento a lo largo de la temporada.

Los datos de carga externa (potencia) e interna (percepción del esfuerzo, frecuencia cardíaca, lactato), nos permiten controlar la dosis de entrenamiento para buscar  lograr diferentes objetivos a lo largo de la temporada de cada ciclista. Los valores  medios máximos obtenidos a partir de cada sesión nos permiten construir el record  power profile o perfil de potencia record que constituye una «huella digital» de cada  ciclista, a partir de donde podemos obtener información muy valiosa. No obstante, el  análisis de la curva potencia-tiempo implica considerar múltiples aspectos, tales  como si se realizaron o no test formales, las características del terreno en el caso de  analizar una competición en particular, o el rol del ciclista dentro de su equipo.

El seguimiento de la cantidad (volumen) y calidad (distribución de la intensidad),  determinan la carga o dosis de entrenamiento, que a su vez determina las  adaptaciones que se producen en cada ciclista, y el reflejo es efectivamente la curva  potencia-tiempo o record power profile. Así la monitorización sistemática de estas  variables, y el seguimiento del readiness to perform o recuperación, nos permiten  realizar los ajustes que sean necesarios en las dosis de entrenamiento para lograr las  adaptaciones en cada parte de la curva potencia-tiempo de los ciclistas con los que  trabajamos.

BIBLIOGRAFÍA

  • Granier Cyril, Chris R Abbiss, Anaël Aubry, Yvon Vauchez, Sylvain Dorel, Christophe Hausswirth, Yann Le Meur. Power Output and Pacing During International Cross-Country Mountain Bike Cycling. Int J Sports Physiol Perform, 2018 1; 13(9): 1243- 1249. doi: 10.1123/ijspp.2017-0516.
  • Impellizzeri, Franco M., Samuele M. Marcora, y Aaron J. Coutts. Internal and  External Training Load: 15 Years On. International Journal of Sports Physiology and  Performance, Int J Sports Physiol Perform; 2019 14 (2): 270-273. doi:  10.1123/ijspp.2018-0935.
  • Leo Peter, James Spragg, Tim Podlogar, Justin S Lawley, Iñigo Mujika. Power  profiling and the power-duration relationship in cycling: a narrative review. Eur J  Appl Physiol, 2021. doi: 10.1007/s00421-021-04833-y. Online ahead of print.
  • Muriel Xabier, Pedro L Valenzuela, Manuel Mateo-March, Jesús G Pallarés,  Alejandro Lucia, David Barranco-Gil.Physical Demands and Performance Indicators  in Male Professional Cyclists During a Grand Tour: WorldTour Versus ProTeam  Category. J Sports Physiol Perform, 2021 3;1-9. doi: 10.1123/ijspp.2021-0082.

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