Individualizzazione delle soglie di velocità GPS: Sfide e complessità

L'uso della tecnologia GPS per monitorare i carichi esterni degli atleti in allenamento e in gara è diventato quasi onnipresente, soprattutto nello sport professionistico.

Con l'evoluzione della tecnologia GPS nell'ultimo decennio, gli utenti hanno ora a disposizione un'ampia gamma di metriche con cui valutare il carico esterno e, insieme agli allenatori, informare meglio il processo di allenamento. Negli ultimi tempi, i ricercatori hanno introdotto concetti come la misurazione della distanza in bande di accelerazione, la combinazione di dati sull'accelerazione e sulla velocità (nota come "potenza metabolica") e l'individualizzazione delle zone di velocità tradizionali per ciascun giocatore.

La mole di metriche può essere schiacciante e l'utente si trova di fronte alla sfida di selezionare quali siano le più appropriate per il contesto sportivo e quale valore aggiunto un approccio possa apportare all'interpretazione dei dati dell'analisi tempo-movimento. Dato il ruolo della forma fisica nel moderare la capacità e la dose-risposta al carico esterno, sembrerebbe intuitivo valutare i dati GPS degli atleti in relazione al loro profilo di forma fisica.

In questa sede si evidenziano le sfide e le complessità legate all'individualizzazione dei dati GPS in base alle caratteristiche di fitness e si forniscono alcune raccomandazioni per gli utenti interessati.

I lavori di ricerca di settore provenienti da rugby league (Gabbett, 2015), rugby union (Clarke, Anson, & Pyne, 2015; Reardon, Tobin, & Delahunt, 2015), Australian rules football (Colby, Dawson, Heasman, Rogalski, & Gabbett, 2014) e calcio (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013) hanno personalizzato le zone di velocità dei singoli giocatori in base a una o più caratteristiche fisiche. Questi ricercatori hanno utilizzato un'ampia gamma di attributi di forma fisica per individualizzare le zone di velocità, come le misure di laboratorio della soglia anaerobica, della velocità aerobica massima e della velocità di sprint di picco.

La ricerca nel calcio ha dimostrato che l'individualizzazione delle soglie di velocità può aggiungere valore all'interpretazione dei dati GPS (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013), il che è intuitivo dato che la distribuzione dell'"intensità" del carico esterno di un atleta è probabilmente influenzata dalle sue capacità di fitness. Tuttavia, l'utilizzo di valutazioni di laboratorio ha una bassa fattibilità, date le barriere economiche e logistiche.

Recentemente, l'uso della velocità di picco dello sprint per prescrivere zone di velocità multiple è diventato comune nella letteratura di ricerca (Colby et al., 2014; Gabbett, 2015; Reardon et al., 2015) a causa della facilità di raccolta sul campo di allenamento. Purtroppo, l'individualizzazione delle zone di velocità non è così semplice e gli utenti sono avvertiti che l'adozione di questo approccio potrebbe fare più male che bene!

Prendiamo ad esempio la favola della tartaruga e della lepre.

La lepre è un atleta veloce e potente, con un'elevata velocità di picco (diciamo una velocità massima di 35 kmh-1), ma non può mantenerla a lungo, come dimostra la sua capacità di resistenza intermittente (Yo-Yo, 30:15 ecc.). Se adottiamo l'approccio della letteratura scientifica che prevede l'applicazione di frazioni arbitrarie della velocità di picco di Hare, ad esempio il 50% per la corsa ad alta velocità (HSR, che tra l'altro non ha alcun fondamento fisiologico!), otteniamo una soglia HSR di 17,5 kmh-1 .

A differenza della tartaruga, che ha una velocità di picco di soli 25 kmh-1, con una soglia di HSR di 12,5 kmh-1 . Ma la tartaruga ha un punteggio comparativamente più alto nel test di resistenza intermittente, che le consente di spostarsi sul campo in modo efficiente, di entrare più spesso nelle zone ad alta velocità e di recuperare più rapidamente.

Quando i due corrono, coprono la stessa distanza ma in modo diverso. Utilizzando la sola velocità di picco per ancorare le soglie di velocità, la HSR delle lepri risulta sottostimata e quella delle tartarughe sovrastimata (per esempi più dettagliati, si veda Hunter et al., 2015).

L'utilizzo di una capacità fisica per ancorare più zone di velocità in questo modo presuppone che un giocatore più veloce abbia anche un'elevata velocità di corsa associata alla sua capacità di resistenza, e viceversa (cfr. Figura 1).

Queste informazioni errate possono avere un impatto minimo se misurate nel corso di una gara, ma se vogliamo valutare e prescrivere regimi di allenamento cronici basandoci su questi dati GPS, possiamo incorrere in errori di carico dell'allenamento che si traducono in una preparazione alla prestazione non ottimale o in un aumento del rischio di infortuni (Gabbett, 2016).

Figura 1: Rappresentazione dell'uso errato della velocità di picco per ancorare le soglie di velocità GPS nella "tartaruga e la lepre". sIFT = velocità finale raggiunta in un ipotetico test di fitness intermittente-endurance.

In realtà, l'individualizzazione delle soglie di velocità è complicata dai tipi di test utilizzati per determinare le caratteristiche delle prestazioni degli atleti.

Le comuni valutazioni di resistenza intermittente negli sport di squadra non consentono allo scienziato dello sport o all'allenatore di fitness di determinare le velocità di corsa alle quali gli atleti passano ai domini di intensità dell'esercizio (bassa, moderata, alta, grave). I professionisti devono anche considerare la frequenza con cui i test di fitness possono essere somministrati durante gli impegni agonistici, per tenere conto dei cambiamenti di forma dovuti a malattie, infortuni o interventi di allenamento.

Queste complessità e sfide costituiscono ostacoli significativi all'implementazione di zone di velocità individualizzate e possono contribuire a spiegare la scarsa diffusione di questa pratica da parte degli utenti del GPS (Akenhead & Nassis, 2015).

Ma l'individualizzazione non deve essere così difficile. Nel 2013, Alberto Mendez-Villanueva e colleghi hanno presentato un approccio pratico, facile da usare e basato sull'evidenza all'analisi GPS individualizzata (Mendez-Villanueva, Buchheit, Simpson, & Bourdon, 2013).

Hanno applicato la velocità aerobica massima di ciascun giocatore, ricavata dal test sul campo VAM-EVAL, insieme alla velocità di picco registrata in una valutazione dello sprint di 40 m, per valutare il carico esterno in riferimento alle capacità fisiche di ciascun individuo. Questo approccio ha fornito una migliore rappresentazione della dose esterna dei giocatori alle partite di calcio, che può essere utilizzata per ottimizzare la programmazione fisica. Inoltre, il risultato della velocità aerobica massima potrebbe essere utilizzato per personalizzare la prescrizione dell'allenamento a intervalli ad alta intensità (HIIT) dei giocatori, utilizzando tecniche di allenamento consolidate (Dupont, Akakpo, & Berthoin, 2004).

Sfortunatamente, né la prescrizione di HIIT né l'individualizzazione delle zone di velocità GPS possono essere ottenute utilizzando test compositi di resistenza intermittente sul campo eseguiti su corse a navetta di 20 m, che sono spesso fortemente influenzati dal cambio di direzione e dalle capacità di accelerazione degli atleti (Castagna et al., 2006; Berthoin et al 2014).

In sintesi, la prescrizione di zone di velocità specifiche per l'atleta può aggiungere valore all'interpretazione dei dati GPS (Hunter et al., 2015; Lovell & Abt, 2013; Mendez-Villanueva et al., 2013), a condizione che l'utente sia consapevole delle complessità della sua attuazione.

Gli utenti potrebbero riflettere sulla propria batteria di test fisici e sul fatto che essa supporti un approccio olistico alla prescrizione dell'allenamento e alla valutazione del carico esterno (per ulteriori dettagli al riguardo, si rimanda a Mendez-Villanueva & Buchheit [2013]).

Sono necessarie molte altre ricerche per determinare l'utilità e il potenziale valore aggiunto dell'analisi GPS individualizzata, ma fino a quando non ne sapremo di più, si raccomanda di utilizzare procedure consolidate e basate sull'evidenza (vedi Mendez-Villanueva et al., 2013; Hunter et al., 2015) o di evitare del tutto questa pratica.

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Riferimenti

Akenhead, R., & Nassis, G. P. (2015). Carico di allenamento e monitoraggio dei giocatori nel calcio di alto livello: Pratiche e percezioni attuali. International Journal of Sports Physiology and Performance. http://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331.

Berthoin, S., Gerbeaux, M., Turpin, E., Guerrin, F., Lensel-Corbeil, G., & Vandendorpe, F. (1994). Confronto tra due test sul campo per stimare la velocità aerobica massima. Journal of Sports Sciences, 12(4), 355-362.

Clarke, A. C., Anson, J. e Pyne, D. (2015). Zone di velocità GPS fisiologicamente basate per valutare le richieste di corsa nel rugby sevens femminile. Journal of Sports Sciences, 33(11), 1101-1108.

Colby, M., Dawson, B., Heasman, J., Rogalski, B., & Gabbett, T. J. (2014). Carichi di allenamento e di gioco e rischio di infortunio nei calciatori australiani d'élite. Journal of Strength and Conditioning Research, 28(8), 2244-2252.

Castagna, C., Impellizzeri, F. M., Chamari, K., Carlomagno, D., & Rampinini, E. (2006). Fitness aerobico e prestazioni nei test yo-yo continui e intermittenti nei giocatori di calcio: uno studio di correlazione. Journal of Strength and Conditioning Research, 20(2), 320-325.

Dupont, G., Akakpo, K. e Berthoin, S. (2004). L'effetto dell'interval training ad alta intensità durante la stagione nei giocatori di calcio. Journal of Strength and Conditioning Research, 18(3), 584-589.

Gabbett, T. J. (2015). L'uso di zone di velocità relativa aumenta la corsa ad alta velocità eseguita in partite di sport di squadra. Journal of Strength and Conditioning Research, 29(12), 3353-3359.

Gabbett, T. J. (2016). Il paradosso allenamento-prevenzione degli infortuni: gli atleti dovrebbero allenarsi più intelligentemente e più duramente? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273-280.

Hunter, F., Bray, J., Towlson, C., Smith, M., Barrett, S., Madden, J., et al. (2015). Individualizzazione dell'analisi tempo-movimento: un confronto di metodi e una serie di casi. International Journal of Sports Medicine, 36(1), 41-48.

Lovell, R., & Abt, G. (2013). Individualizzazione dell'analisi tempo-movimento: un esempio di case-cohort. International Journal of Sports Physiology and Performance, 8(4), 456-458.

Mendez-Villanueva, A. e Buchheit, M. (2013). Test di fitness specifici per il calcio: valore aggiunto o conferma dell'evidenza? Journal of Sports Sciences, 31(13), 1503-1508.

Mendez-Villanueva, A., Buchheit, M., Simpson, B., & Bourdon, P. C. (2013). Distribuzione dell'intensità delle partite nel calcio giovanile. International Journal of Sports Medicine, 34(2), 101-110.

Reardon, C., Tobin, D. P., & Delahunt, E. (2015). Applicazione di soglie di velocità individualizzate per interpretare le richieste di corsa specifiche della posizione in Elite Professional Rugby Union: A GPS Study. PLoS ONE, 10(7), e0133410.