Revisión del Modelo de Impulso Respuesta

En un artículo anterior presentamos una introducción al Modelo Impulso Respuesta como una manera de cuantificar la relación existente entre la carga de entrenamiento y el rendimiento deportivo, incluyendo un ejemplo de la vida real que muestra una muy buena correlación entre las predicciones del modelo y el rendimiento real, consistente con la literatura científica sobre el tema.

Considerando este comportamiento robusto del modelo, aún cuando se utilicen diferentes métricas para la Cuantificación de la Carga de Entrenamiento, pareciera que su utilización por entrenadores y atletas en la planificación de su entrenamiento buscando maximizar el rendimiento en las competencias principales.

Si bien este enfoque es posible y, como ya comentamos en el artículo anterior, están disponibles las herramientas analíticas necesarias, también existen algunas consideraciones teóricas y prácticas que limitan la aplicación directa del modelo tal como fue presentado.

Algunas de estas limitaciones son fundamentalmente de carácter teórico y están relacionadas con las características estructurales del modelo (tipo “caja negra”) y la falta de limites que implicaría que el rendimiento se podría incrementar ilimitadamente incrementando la carga de entrenamiento o que la puesta a punto ideal consistiría en no entrenar durante varios días cuando es evidente que ninguna de estas dos cosas son ciertas (existen límites individuales a la carga de entrenamiento a la que un atleta se puede adaptar y una buena Puesta a Punto requiere entrenamientos específicos).

El otro tipo de limitaciones tienen que ver con la aplicabilidad práctica: para obtener un ajuste válido desde el punto de vista estadístico del modelo se requieren múltiples mediciones directas del rendimiento (pruebas o carreras), dado que el modelo tiene 4 parámetros ajustables serían necesarias unas 20 pruebas como mínimo en un período no demasiado extenso de tiempo, para un triatleta con 3 disciplinas esto se vuelve rápidamente poco práctico.

Por último aún cuando se realicen todas las pruebas necesarias y se obtenga un buen ajuste estadístico esto no quiere decir, necesariamente, que se tenga un elevado grado de exactitud en la predicción de rendimientos futuros.

Modelo Impulso Respuesta simplificado a.k.a. Performance Manager

Considerando las anteriores limitaciones y el hecho que las dos constantes de tiempo (Ta y Tf) del modelo tienen valores razonablemente consistentes en los múltiples estudios realizados en un rango amplio de disciplinas deportivas (del orden de 6 semanas para Ta y 1 semana para Tf) es posible pensar en una versión simplificada del mismo que, si bien no permitiría obtener una predicción de los rendimientos, pordría ayudar a entender el recorrido temporal de los procesos de fatiga/adaptación asociados con el entrenamiento y facilitaría la planificación del entrenamiento. Este desarrollo fue realizado por el Dr. A. Coggan y presentado en forma detallada en The scientific inspiration for the Performance Manager, documento utilizado como base del presente artículo.

El punto de partida del autor fue el reconocimiento de un hecho simple: el rendimiento típicamente es el mas alto cuando el entrenamiento se incrementa progresivamente hasta un alto nivel para conseguir la adaptación necesaria y luego se reduce para eliminar la fatiga residual, en palabras del autor:

“form equals fitness plus freshness”
Con esto en vista el primer paso fue la eliminación de las dos constantes de ganancia del modelo de impulso respuesta (ka y kf), esto elimina la necesidad de estimarlos mediante mediciones de rendimiento y convierte la interpretación de los resultados del modelo en un problema mas “artesanal” y no tan matemático.

El segundo paso fue reemplazar los términos integrales del modelo impulso respuesta por promedios móviles exponenciales (EWMA), al primero de los cuales (adaptación) le dio el nombre de Carga de Entrenamiento Crónica (CTL por sus iniciales en inglés), al segundo Carga de Entrenamiento aguda (ATL por sus iniciales en inglés) y la diferencia entre estos dos la llamó Balance del Stress del Entrenamiento (TSB por sus iniciales en inglés).

De esta manera en el modelo el entrenamiento tiene dos efectos: a largo plazo produce adaptaciones que mejoran el rendimiento pero a corto plazo provoca fatiga que disminuye el rendimiento.
  • “CTL” (Chronic Training Load o Adaptación): tiene en cuenta cuanto entrenamiento has hecho en el largo plazo, representa la cantidad de stress provocado por el entrenamiento que has sido capaz de asimilar en un período largo, cuanto mas stress de entrenamiento puedas asimilar por un largo tiempo mas entrenado va a estar, de manera que, apuntarle a un CTL alto es uno de los objetivos de un programa de entrenamiento. En este modelo el CTL representa el impacto positivo del entrenamiento. Es una aproximación a la idea de condición física (fitness) o adaptación a las demandas del entrenamiento.
  • “ATL” (Acute Training Load o Fatiga): tiene en cuenta cuanto entrenamiento has hecho recientemente. Si has estado entrenando mas que lo habitual (ATL>CTL), probablemente estarás algo cansado, mientras que si has estado entrenando menos de lo habitual (ATL
  • “TSB” (Training Stress Balance o Recuperación): es básicamente CTL-ATL (al menos conceptualmente). Valores positivos de TSB indican que el atleta está bien recuperado, valores negativos de TSB indican que tiene fatiga acumulada. Esto último no es necesariamente malo, durante los períodos de acumulación probablemente uno vea un TSB negativo. Sin embargo, cuando llega el momento de una competencia importante uno tratará de hacer algún tipo de descarga, el ATL bajará un poco y, antes de haber perdido demasiada condición física (CTL todavía elevado) llegar a la línea de llegada con un TSB elevado.
Es importante entender que en este modelo el rendimiento deportivo esperable depende no solo del TSB (nivel de recuperación) sino también el entrenamiento acumulado a largo plazo (CTL o adaptación), la parte artesanal en la aplicación de este modelo consiste en determinar, para cada atleta, la combinación de CTL y TSB que tiende a producir su mejor rendimiento. En el contexto de este modelo el CTL del atleta (y la composición de su entrenamiento) determina su potencial de rendimiento (al menos dentro de algunos límites) y su TSB tiene influencia en la capacidad de llevar a la práctica ese potencial. En el siguiente gráfico se puede ver el efecto que provocan 100 unidades de entrenamiento el día 30:


Puede verse que CTL y ATL evolucionan exponencialmente con el transcurso del tiempo, de forma similar a las componentes de adaptación y fatiga del modelo impulso respuesta dado que las constantes de tiempo son las mismas, el TSB es negativo inicialmente y crece exponencialmente hasta un máximo a partir del cual decrece a cero a largo plazo.

Aplicaciones del gráfico del modelo (PMC)

El gráfico del modelo se puede utilizar como auxiliar en la planificación del entrenamiento y su evaluación con relación al rendimiento del atleta, a diferencia del modelo de impulso respuesta, la utilización requiere un mayor grado de interpretación debido a la comentada eliminación de las constantes de ganancia y las pruebas de ajuste.

La utilización del modelo requiere la cuantificación del entrenamiento, pueden usarse diferentes métodos que afectarán los valores absolutos de las curvas pero no demasiado la relación entre ellas y por lo tanto la utilidad general, en esta nota previa se comparan diferentes métodos: Cuantificación de la Carga de Entrenamiento, en cualquier caso es importante que todos los entrenamientos y competencias se incluyan para obtener resultados válidos.

Las constantes de tiempo definidas inicialmente (Ta=42d y Tf=7d) se corresponden con los valores típicos encontrados en los estudios experimentales pero pueden ser ajustados para obtener una mejor correspondencia con las características individuales del atleta, especialmente la Tf que tiene mayor impacto en el resultado.

Dado que la constante de tiempo de adaptación es de 42 días el CTL refleja el entrenamiento realizado en los últimos 3 a 4 meses, con mayor peso del entrenamiento reciente, por lo tanto es necesario tener al menos 3 meses de datos para poder sacar algunas conclusiones, para acelerar el proceso se puede estimar el valor inicial del CTL en función del entrenamiento promedio diario que se venía realizando con anterioridad. El siguiente gráfico es un caso de ejemplo de mi entrenamiento de ciclismo utilizando como métrica TSS en WKO+:


En el mismo se pueden ver las fases de carga y descarga para varias competencias incluyendo un HIM de comienzo de temporada, un olímpico y otro HIM a mitad de la misma y un IM a final de temporada. A continuación se presentan algunas de las aplicaciones principales del PMC en el análisis y planificación del entrenamiento:
  1. Los picos de rendimiento suelen ocurrir cuando el CTL es alto (pero no demasiado alto, ver mas adelante) y el ATL es bajo, de manera que el balance (TSB) resulte positivo, normalmente se considera que un TSB<-10 está asociado a una sensación de fatiga y un TSB>10 a una sensación de estar recuperado, los valores intermedios se consideran neutros. Estos el rango de TSB neutro depende de la métrica que se utilice para cuantificar la carga de entrenamiento, el –10/10 es cuado se utiliza TSS, para TRIMP sería –20/20 y para S-RPE –30/30 aprox.
  2. El sobreentrenamiento temporario (overreaching) se observa cuando el ATL es muy alto o crece demasiado rápido.
  3. El sobreentrenamiento a largo plazo (overtraining) se tiende a ocurrir cuando el CTL es demasiado alto por períodos prolongados. Usando TSS como métrica los atletas de disciplinas individuales parecen tolerar valores de CTL cercanos a 100 por períodos prolongados (eso equivale aprox. a 200 si se utiliza TRIP y 300 cuando se usa S-RPE), es decir que esa carga de entrenamiento normalmente no conduce al sobreentrenamiento si se llega a ella en forma suficientemente lenta. Estos valores por disciplina obviamente son menores para triatletas.
  4. Un crecimiento del CTL a razón de 4/5% por semana o menos suele ser sostenible por períodos prolongados, por otro lado es difícil sostener tasas de crecimiento superiores al 8/10% por varias semanas consecutivas.
  5. El estancamiento suele ocurrir cuando el CTL se mantiene constante durante períodos largos sin un cambio en el foco (contenido) del entrenamiento.
  6. La falta de progreso de año a año puede deberse a un CTL que no es suficientemente alto o que cae demasiado en la pos-temporada.
La herramienta descripta es parte integral del software WKO+, existe una versión de prueba sin costo y se puede utilizar en castellano, es altamente recomendable. Para realizar pruebas y/o analizar escenarios se puede utilizar la siguiente planilla Excel: ModeloEntrenamiento.xls.

Finalmente es importante resaltar que la principal utilidad de esta herramienta es el análisis y planificación del entrenamiento a nivel macro, la composición del entrenamiento sigue siendo muy importante!

PS: actualmente esta herramienta también está incluída en el programa de análisis de datos de ciclismo gratuito y de código abierto Golden Cheetah, ver Golden Cheetah v2 en Castellano.

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