Determinación de los umbrales de velocidad específicos de la edad para jugadoras de fútbol jóvenes de élite

by | Nov 25, 2022 | 0 comments

Introducción

La categorización del movimiento en zonas de velocidad, como carrera a baja velocidad (LSR), carrera a alta velocidad (HSR), carrera a muy alta velocidad (VHSR) o carreras de velocidad (SPR), es una práctica común dentro de la investigación que cuantifica las características físicas. del deporte (Cummins et al. 2013). Cuantificar la distancia recorrida o el tiempo pasado dentro de las zonas de velocidad puede proporcionar información sobre las demandas físicas del entrenamiento o los partidos (Ramos et al. 2019a), para informar las prácticas específicas de la población (por ejemplo, el diseño del programa de entrenamiento) y preparar de manera óptima a los jugadores para las demandas físicas de los partidos. Sin embargo, se ha adoptado una amplia variedad de umbrales de velocidad entre y dentro de los deportes (Cummins et al. 2013), y específicamente dentro del fútbol femenino (ej. HSR: ≥3.46, ≥4.58, o ≥5.50 m·s−1; SPR ≥5,56, ≥6,26 o ≥6,97 m·s−1; Datson et al. 2017; Trewin et al. 2018a; Scott et al. 2020). Además, la investigación ha adoptado una variedad de métodos para determinar los umbrales de velocidad, que incluyen; adoptando umbrales arbitrarios de la literatura de fútbol masculino (Bradley et al. 2014; Datson et al. 2017), determinando umbrales a partir de características de aptitud física (Trewin et al. 2018a, 2018b), o utilizando técnicas de minería de datos sobre datos de partidos (Hewitt et al. 2014; Scott et al. 2020). La falta de un enfoque estandarizado es problemática, ya que se pueden hacer comparaciones limitadas dentro de la literatura científica y, en consecuencia, puede dar lugar a una mala interpretación de las características físicas del entrenamiento y los partidos. Una comprensión precisa del juego de partidos y las características del entrenamiento es esencial para informar la prescripción del entrenamiento y maximizar el desarrollo atlético de los jugadores. Posteriormente, existe un discurso sobre los umbrales de velocidad más apropiados a adoptar para el fútbol femenino de élite y los métodos utilizados para establecer los umbrales (Bradley y Vescovi 2015; Datson et al. 2017; Kavanagh y Carling 2019; Lovell et al. 2019; vescovi 2019). Lo que confunde este desafío es la falta de consideración de los umbrales de velocidad apropiados para los jugadores jóvenes.

De las investigaciones conocidas que cuantifican los partidos de fútbol femenino juvenil, se han adoptado dos conjuntos diferentes de umbrales de velocidad derivados de personas mayores (p. ej., HSR ≥3,46 m·s−1VHSR ≥5,29 m·s−1SPR ≥6,26 m·s−1, derivado de datos de partidos; HSR ≥4,34 m·s−1SPR ≥5,56 m·s−1, derivado de las características físicas; vescovi 2014; Ramos et al. 2019b; Harkness-Armstrong et al. 2021). Sin embargo, la adopción de umbrales derivados de personas mayores puede dar lugar a interpretaciones erróneas de los datos físicos de los jóvenes debido a las mejoras relacionadas con la edad en las características de rendimiento físico (p. ej., capacidad aeróbica y velocidad de sprint; Bradley y Vescovi 2015; Ramos et al. 2019c; Emmonds et al. 2020a, 2020b). Como los umbrales derivados de personas mayores no reflejan las capacidades físicas más bajas de los jugadores jóvenes, es posible que no cuantifiquen las verdaderas características físicas de los jugadores jóvenes (Harkness-Armstrong et al. 2021). Por ejemplo, dada la menor velocidad máxima alcanzada durante los partidos por los jugadores jóvenes en comparación con los jugadores senior (U14: 6,39–6,83 m·s−1; Harkness-Armstrong et al. 2021; U16: 6,61–7,03 m·s−1; vescovi 2014; Harkness-Armstrong et al. 2021; contra sénior: 7,97–8,5 m·s−1;Scott et al. 2020), es probable que un umbral de SPR derivado de personas mayores (p. ej., ≥6,26, ≥6,97 m·s−1; Datson et al. 2017; Scott et al. 2020) es demasiado excesivo para capturar completamente los sprints realizados por jugadores jóvenes. Por lo tanto, la adopción de umbrales derivados de personas mayores probablemente daría como resultado una clasificación errónea del movimiento por parte de los jugadores jóvenes, específicamente, subestimando las distancias de mayor velocidad y sobreestimando las distancias de menor velocidad. Esto es problemático, ya que se requiere una comprensión precisa de las características físicas para informar las prácticas específicas de la población, incluida la preparación óptima de los jugadores para las demandas de los partidos o la identificación y el desarrollo de talentos. Por lo tanto, es importante establecer umbrales de velocidad ajustados por edad apropiados para la cuantificación de las características físicas del fútbol femenino juvenil de élite.

Al considerar cómo la literatura del fútbol masculino ha determinado los umbrales de velocidad de los jóvenes, la investigación ha adoptado predominantemente umbrales arbitrarios de jugadores masculinos veteranos (Varley et al. 2017; Goto y Saward 2020), o umbrales de grupos de edad establecidos a partir de pruebas de rendimiento físico (p. ej., velocidad de vuelo alcanzada en pruebas de sprint máximo; Harley et al. 2010; Goto et al. 2015). Si bien existe una validez lógica en el uso de pruebas de rendimiento físico (Park et al. 2019) existen varias limitaciones en la aplicación de este enfoque para establecer umbrales de velocidad en el fútbol femenino juvenil. Por ejemplo, investigaciones previas identificaron diferencias dentro de la temporada en las características de rendimiento físico de jugadoras de fútbol jóvenes de élite (Emmonds et al. 2020a) por lo tanto, los umbrales pueden variar dependiendo de si las pruebas físicas se realizaron antes, a mitad o después de la temporada. Además, los umbrales pueden; difieren entre equipos o dependen de los jugadores disponibles para las pruebas físicas, varían entre temporadas debido a la transición de los jugadores entre los grupos de edad (Park et al. 2019), y/o dependen de qué pruebas de rendimiento físico se utilicen (Hunter et al. 2015). Teniendo en cuenta estas limitaciones, un enfoque alternativo es utilizar un enfoque de agrupamiento espectral para derivar umbrales de velocidad a partir de datos de partidos de la población. Si bien este enfoque aún no se ha adoptado para las poblaciones de jóvenes, se ha considerado apropiado para determinar los umbrales de velocidad para el fútbol (Park et al. 2019), y umbrales recientemente establecidos para el fútbol femenino senior, que desde entonces se han implementado dentro de la investigación (Scott et al. 2020). Sin embargo, las sugerencias clave para futuras investigaciones fueron: la inclusión de datos de partidos competitivos, la participación de múltiples equipos y la obtención de umbrales de velocidad específicos de la población, incluidas las poblaciones de jóvenes (Lovell et al. 2019; Parque et al. 2019).

Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue establecer umbrales de velocidad para futbolistas juveniles de élite, específicamente para los grupos de edad U14 y U16. El análisis de agrupamiento espectral se usó para derivar umbrales de velocidad a partir de datos de partidos competitivos de jugadoras de fútbol jóvenes de élite de varios equipos, en lugar de derivar umbrales de pruebas de rendimiento físico, o simplemente ajustar umbrales previamente utilizados en otras poblaciones (p. jugadores). Un objetivo secundario fue explorar la influencia del grupo de edad, la posición de juego y la mitad del partido en los umbrales de velocidad, para explorar la influencia de los perfiles de carga de trabajo en los umbrales de velocidad. El estudio actual proporcionará a los investigadores y profesionales umbrales de velocidad específicos para el sexo y la edad para ayudar con la cuantificación, categorización e interpretación de las características físicas de juego y entrenamiento del fútbol femenino juvenil.

materiales y métodos

Participantes

Doscientas una jugadoras de fútbol juvenil de élite, que representan a seis Centros Regionales de Talento (RTC) en Inglaterra, en U14 (n = 93; 12,9 ± 0,7 años, 1,59 ± 0,06 m, 48,5 ± 8,9 kg) o U16 (n = 108 ; 15,0 ± 0,6 años, 1,62 ± 0,06 m, 56,1 ± 6,4 kg) grupos de edad, participaron en este estudio. Los RTC son el estándar más alto del fútbol femenino juvenil nacional en Inglaterra, por lo que los participantes fueron considerados élite. Tanto U14 como U16 son grupos de edad estándar dentro de las competencias de RTC y están determinados por la edad cronológica. El estudio recibió la aprobación ética del Comité de Ética de la Universidad de Leeds Beckett (número de referencia 62064). Todos los jugadores (y padres/tutores) dieron su consentimiento informado antes de participar en este estudio.

Metodología

Durante las temporadas 2018-19 y 2019-20, se recopilaron datos en 50 partidos competitivos (U14: n = 26, U16: n = 24) en la Liga de trayectoria de talentos de niñas de Inglaterra de la Asociación de Fútbol. La duración del partido difirió entre los grupos de edad (U14: mitades de 35 min; U16: mitades de 40 min), y la duración del partido observada posteriormente fue de 77:03 ± 5:02 min en U14 y 82:56 ± 3:16 min en U14. U16. Las dimensiones de la cancha también variaron entre grupos de edad (U14: 75 × 45 m; U16: 91 × 56 m). Las características del partido incluyeron: resultado del partido (ganador n = 17; empate n = 12, derrota n = 21), lugar del partido (local n = 28; visitante n = 22) y superficie de juego (césped artificial n = 26; césped n = 24).

Los datos se recopilaron utilizando unidades de sistema de posicionamiento global (GPS) de 10 Hz (Optimeye S5, Catapult Sports, Melbourne, Australia). La validez y confiabilidad de estos dispositivos para su uso en deportes de equipo se han descrito en otra parte (Scott et al. 2016). Las unidades de GPS (11,9 ± 0,1 satélites; 0,71 ± 0,06 dilución de precisión horizontal; HDOP) se encendieron antes de las rutinas de calentamiento y se colocaron dentro de un arnés a medida que ajustaba la unidad a la parte superior de la espalda del jugador. Después de cada partido, los datos se descargaron con el software Openfield (Catapult Sports, Melbourne, Australia), se recortaron solo para datos de partidos y se exportaron para análisis posteriores en RStudio (RStudio Team, 2018; R versión 3.6.0, R Foundation for Statistical Informática, Viena, Austria).

De acuerdo con los métodos anteriores (Park et al. 2019), y con el fin de maximizar el conjunto de datos disponible para que el modelo establezca los umbrales de velocidad de los jóvenes, se requirió que se incluyera para el análisis un mínimo de una observación completa de medio partido de un jugador (≥35 min en U14; ≥40 min en U16). tiempo adicional incluido. El filtrado de datos excluyó las observaciones de coincidencia parcial que consistían en más del 3 % de datos faltantes o erróneos (Park et al. 2019), que incluyó datos sin procesar con; conexión satelital insuficiente (<8 satélites), mala calidad HDOP (≥2.0) o velocidad (≥8.26 m·s−1) que superó las capacidades razonables de las futbolistas juveniles de élite, según pruebas de sprint máximo de 30 m realizadas por jugadoras U14 y U16 de la población más amplia de RTC (datos no publicados). Después del filtrado de datos, se analizaron un total de 699 observaciones de medio partido (U14: media = 4,0; rango = 1–11; U16: media = 3,1; rango = 1–11) () de un total de 187 jugadores (U14: n…

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