La variabilidad de las exigencias físicas de los partidos en el fútbol femenino de élite

by | Nov 23, 2022 | 0 comments

RESUMEN

RESUMEN

Las demandas locomotoras máximas se consideran métricas clave para la prescripción de ejercicios de acondicionamiento y el seguimiento del entrenamiento. Sin embargo, la investigación en el fútbol femenino se ha centrado en valores absolutos al informar sobre las demandas de los partidos, lo que lleva a que se brinde poca información sobre los grados de variabilidad de dichas métricas. Por lo tanto, los objetivos de este estudio fueron investigar las fuentes de variabilidad de los parámetros de rendimiento físico del partido en jugadoras de fútbol y proporcionar un marco para la interpretación de cambios significativos entre partidos.

54 jugadoras de cuatro clubes de primer nivel fueron monitoreadas durante una temporada. Se utilizaron GPS APEX (STATSports, Irlanda del Norte), con una frecuencia de muestreo de 10 Hz, en 60 partidos oficiales (n = 393) para determinar las demandas locomotoras máximas de 1 min y de partido completo de distancia total (TD), distancia de carrera de velocidad (HSRD), distancia de sprint (SpD), aceleraciones y desaceleraciones (Acc/Dec) y velocidad máxima (Pspeed). Para cada variable, se estimó la variabilidad entre equipos, entre partidos, entre posiciones, entre jugadores y dentro de un jugador mediante un modelo lineal de efectos mixtos.

Con excepción de SpD (29,4 frente a 31,9 %), todas las demás métricas presentaron una mayor variabilidad observada de partido a partido en los picos de 1 minuto que en el partido completo (6,5 frente a 4,6 %; 18,7 % frente a 15,9 % 12,9 vs 11,7% para TD, HSRD y Acc/Dec, respectivamente). Con la excepción de SpD, se requieren cambios más altos en los picos de 1 minuto que en los valores de coincidencia completa para identificar cambios significativos en cada variable.

Las diferentes fuentes de variabilidad parecen tener un impacto diferente en el rendimiento físico de las jugadoras de fútbol en el partido. Además, para identificar cambios significativos, se requieren cambios más altos en los picos de 1 minuto que en los valores de coincidencia completa.

Introducción

El uso de tecnología para monitorear las demandas físicas de los partidos se ha convertido en una práctica común en el fútbol profesional (Carling 2013). En los últimos años, la evaluación de la carga externa durante los partidos oficiales ha evolucionado, en parte debido a la creciente prevalencia de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) entre los clubes de fútbol (Whitehead et al. 2018), y el cambio de reglas en 2015 introducido por la Junta de la Asociación Internacional de Fútbol (IFAB) que permite el uso de estas tecnologías durante los partidos oficiales (FIFA 2015). A pesar del creciente cuerpo de conocimiento dentro del dominio de las demandas del partido, la mayoría de los estudios subestiman las verdaderas demandas físicas de la competencia, ya que a menudo se omiten varios movimientos específicos del deporte (p. ej., cabezazos, placajes, aceleraciones y desaceleraciones), lo que lleva a una subestimación de la carga del partido en un 6-8% (Osgnach et al. 2010). Los datos de rendimiento detallados obtenidos a través del análisis de la actividad de carrera de partidos y las métricas de aceleración pueden ser utilizados por los profesionales para perfilar los requisitos de juego del jugador y, en consecuencia, guiar la toma de decisiones a lo largo del microciclo, como el ajuste de las sesiones de recuperación o para establecer objetivos físicos durante el semana (Al Haddad et al. 2018).

El rendimiento futbolístico es un constructo multifactorial con una naturaleza dinámica y estocástica, donde el rendimiento físico de los jugadores (p. ej., actividades de alta velocidad) se ve afectado por factores externos (p. ej., posesión del balón y período de la temporada) lo que en consecuencia provoca una fluctuación de estas métricas. entre partidos consecutivos (Gregson et al. 2010). La variabilidad en el desempeño de un jugador de fútbol de un partido a otro puede proporcionar estimaciones del cambio más pequeño que valga la pena, una información importante para los científicos del deporte que monitorean a los jugadores o para los científicos que diseñan y analizan estudios sobre los factores que afectan el rendimiento (Hopkins et al. 1999). Este concepto ha sido profundamente estudiado en el fútbol masculino (Bush et al. 2015; Carling et al. 2016; Gonçalves et al. 2018; Oliva-Lozano et al. 2021) y demostrado por el coeficiente de variación (CV) de un parámetro de rendimiento físico particular (Novak et al. 2021). Estudios previos han demostrado que esta variabilidad de un partido a otro puede ser causada por factores internos (p. ej., características de aptitud física) y factores externos (posesión del balón en un partido) (Carling et al. 2016) incluido el método utilizado para el análisis de coincidencias (Randers et al. 2010; Pettersen et al. 2018). Investigaciones previas en el fútbol masculino han sido unánimes al informar que la carrera a alta velocidad es la variable más inconsistente de un partido a otro (Bush et al. 2015; Carling et al. 2016; Trewin et al. 2017) con Gregson et al. (Gregson et al. 2010) agregando que esta variabilidad (CV~15% a 30%) es mayor para las posiciones centrales que para las posiciones amplias.

Sin embargo, se ha investigado poco en este campo en el contexto del fútbol femenino. Aunque tanto hombres como mujeres practican el mismo juego, la investigación en otros deportes, como el levantamiento de pesas (McGuigan y Kane 2004) y ciclismo (Paton y Hopkins 2006) ha mostrado una tendencia a una mayor variabilidad en las mujeres en comparación con los hombres. En un estudio reciente de un equipo nacional femenino, Trewin et al. (Trewin et al. 2018) informaron una mayor ocurrencia y una menor variabilidad de las aceleraciones (CV = 17 %), en comparación con la carrera de alta velocidad y los esfuerzos de sprint (CV = 34 % y 56 %, respectivamente). Estos resultados están en línea con la investigación en el fútbol masculino (Dalen et al. 2019) donde se ha propuesto que las aceleraciones son una medida más estable y sensible del rendimiento físico que las actividades de carrera a alta velocidad. El estudio de jugadoras de selecciones nacionales (Trewin et al. 2018) también presentó la carrera de alta velocidad y los esfuerzos de sprint de los defensas centrales (CB) como las métricas con la mayor variación en comparación con otras posiciones de juego (CV = 41–65%). A pesar de la novedad del estudio, Trewin et al. (Trewin et al. 2018) analizaron datos de una sola selección nacional, a lo largo de cinco temporadas consecutivas, lo que debe considerarse como un posible sesgo de los resultados, ya que dentro de este lapso de tiempo es muy probable que ocurran cambios en la condición física de los jugadores (Mohr et al. 2003). Además, un análisis de equipos múltiples sería beneficioso para reducir el posible sesgo causado por ciertos factores contextuales (es decir, el equipo) en la variabilidad observada partido a partido.

La investigación dentro del dominio del análisis de coincidencias ya no está ligada al análisis de valores absolutos (coincidencia completa), y el concepto de demandas locomotoras máximas ha atraído la atención de los investigadores en los últimos años (Weaving et al. 2019). Investigaciones anteriores han sugerido que las demandas promedio de los partidos no son los resultados más informativos para la preparación de los jugadores, ya que el uso de tales valores para caracterizar las demandas físicas de los partidos muy probablemente subestimará los períodos más intensos del partido (Delaney et al. 2015). Aunque, términos más comunes, como período pico (Baptista et al. 2019alos pasajes más exigentes del juego (Martin-Garcia et al. 2018; Castellano et al. 2020) y los peores escenarios (Cunningham et al. 2018; Ferday et al. 2020) se han utilizado para referirse a este concepto. Los investigadores y profesionales también deben ser conscientes de que solo se han presentado mediciones locomotoras univariadas y que dicho enfoque no representa la cantidad total de actividad (Novak et al. 2021). Por lo tanto, para minimizar tal mala interpretación del concepto, este documento utilizará el término sugerido por Weaving et al. (Tejiendo et al. 2019) y apoyado además por Novak et al. (Novak et al. 2021) – demandas locomotoras máximas. A pesar del creciente interés por estudiar las demandas de entrenamiento y partidos en el fútbol femenino (Gabbett y Mulvey 2008; Mohr et al. 2008; Anderson et al. 2010; vescovi 2012; Gabbet et al. 2013; Hewitt et al. 2014; Vescovi y Favero 2014; Datson et al. 2017; Mara et al. 2017; Vescovi y Falenchuk 2019), esta representación de la carga externa se ha centrado en valores absolutos (coincidencia completa) o largos períodos fijos (es decir, 15 minutos), con escasa información proporcionada sobre las demandas locomotoras máximas más cortas (por ejemplo, 1, 3 o 5 minutos) de las hembras. competiciones (Trewin et al. 2018; Harkness-Armstrong et al. 2020; Panduro et al. 2021). Esto, a su vez, puede dar lugar a información limitada para la prescripción del entrenamiento, ya que se ha sugerido que las demandas locomotoras máximas son métricas clave para la prescripción de ejercicios de acondicionamiento y el seguimiento de las intensidades del entrenamiento (Whitehead et al. 2018)

Independientemente, los factores aleatorios (es decir, el partido, la posición, los jugadores y el equipo) se vuelven importantes para determinar los diferentes grados de variabilidad de las variables físicas clave, de modo que los profesionales puedan tomar decisiones más basadas en la evidencia en sus prácticas diarias. La cuantificación de la variabilidad de un partido a otro de diferentes variables físicas puede utilizarse para determinar si un cambio en las exigencias del partido puede considerarse normal o inusual (Oliva-Lozano et al. 2021). Por lo tanto, el objetivo de este estudio era doble: 1) investigar las diferentes fuentes de variabilidad de los parámetros de rendimiento físico de partidos seleccionados en cohortes de jugadores de fútbol de élite, utilizando valores de partidos completos y demandas locomotoras máximas de 1 minuto; y 2) proporcionar valores de referencia para interpretar los cambios en el rendimiento físico del partido.

Métodos

Participantes y muestras de partidos

Con la aprobación institucional ética y el consentimiento informado por escrito de los participantes, 108 jugadoras de fútbol (22,4 ± 4,0 años de edad) de cuatro clubes noruegos de nivel élite (división de primer nivel) participaron en el estudio. Los datos de movimiento de los jugadores de una temporada (2020), incluidos 60 partidos oficiales, se recopilaron mediante GPS APEX (STATSports, Irlanda del Norte), con una frecuencia de muestreo de 10 Hz. La validez y los niveles aceptables de precisión (sesgo <5%) de este sistema de seguimiento se han presentado previamente (Beato et al. 2018). Durante los partidos, cada jugador usó un chaleco ajustado con una unidad de GPS en la parte posterior de la parte superior del cuerpo entre las escápulas, como lo describe el fabricante. Los dispositivos de microsensores se activaron 15 min antes del inicio de cada partido, de acuerdo con las recomendaciones del fabricante e investigaciones previas (Lozano et al. 2020), con este período de tiempo excluido de los análisis. Para minimizar el error entre dispositivos (Beato et al. 2018),…

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