¿Cuándo un Sprint es un Sprint? Una revisión del análisis del perfil de actividad de los atletas de deportes de equipo.

Introducción

Correr a alta velocidad, que incluye el sprint, es un aspecto crítico de los deportes de equipo que puede incrementar las posibilidades tácticas utilizadas en un partido, que van desde evadir a los oponentes hasta crear opciones tiros al arco. Esto implica que la velocidad a la que se pueden realizar estas tareas a menudo determina su eficacia. Como tal, es útil que los preparadores físicos comprendan la calidad y cantidad de las carreras de alta velocidad que se producen durante un partido. A pesar de que existe una extensa investigación al respecto, todavía existen conjeturas sobre los umbrales para clasificar la actividad de alta velocidad y aceleración de un atleta de deportes de equipo. Por lo tanto, no hay consenso sobre cuál es la definición de sprint o esfuerzo de aceleración dentro de un entorno de deporte de equipo. Este estudio realizado por Sweeting y colegas en 2017 tuvo como objetivo proporcionar una revisión narrativa que detalle las diferentes velocidades y umbrales de aceleración reportados en el perfil de los atletas.

Método de estudio

Este estudio fue una revisión narrativa que se centró en los datos actuales disponibles de estudios revisados por pares sobre diversas disciplinas deportivas. La revisión se centró en varios factores para determinar la velocidad, incluida la distancia recorrida, el umbral de velocidad y el umbral de aceleración.

Tecnologías de Seguimiento en el Deporte de Equipo: Estado Actual y Retos en la Cuantificación de la Carga Externa

En el contexto del deporte de equipo, la cuantificación precisa de la carga externa del atleta es fundamental para optimizar el rendimiento y prevenir lesiones. Diversas tecnologías de seguimiento han sido desarrolladas con este propósito, cada una con ventajas y limitaciones que condicionan su aplicabilidad en diferentes entornos.

Análisis de Video: Método Tradicional y sus Limitaciones

El análisis de video manual ha sido históricamente una herramienta accesible para estimar la carga externa mediante la codificación subjetiva de los movimientos de los atletas. Si bien es de bajo costo, este método requiere una considerable inversión de tiempo y presenta limitaciones significativas en términos de validez y confiabilidad interevaluador, debido a su carácter subjetivo.

Sistemas de Seguimiento Semi-Automatizados

Los sistemas como ProZone y Amisco introdujeron un enfoque semi-automatizado al seguimiento de múltiples atletas en deportes colectivos. Estos permiten obtener perfiles de actividad mediante detección posicional, aunque su implementación está restringida por altos costos y la necesidad de infraestructura especializada. Además, solo registran el desplazamiento en un plano bidimensional, omitiendo los movimientos verticales relevantes en muchos gestos deportivos.

Acelerometría: Cuantificación Tridimensional sin Referencia Espacial

Los acelerómetros representan una solución portátil y versátil para medir directamente las cargas mecánicas tridimensionales. Se han empleado exitosamente en deportes de campo y pista cubierta. Sin embargo, su limitación principal es la incapacidad para determinar la posición del atleta, lo cual impide estimar distancias recorridas o velocidades específicas.

Tecnología GPS: Posicionamiento y Velocidad en Deportes al Aire Libre

La tecnología GPS, especialmente en versiones de 10 Hz, se ha consolidado como una herramienta útil para monitorear la posición y velocidad de atletas en deportes al aire libre. No obstante, se han reportado variaciones significativas entre modelos y unidades, así como limitaciones en la precisión de las medidas de aceleración y deceleración, con coeficientes de variación de hasta 56%. La precisión está influida por la velocidad de procesamiento, el tipo de antena y la capacidad del chipset. Aunque los dispositivos de 10 Hz mejoran la estimación de la velocidad instantánea respecto a los de 5 Hz, las discrepancias frente a dispositivos de referencia como el láser aún alcanzan ~10%.

Sistemas de Posicionamiento Local (LPS): La Alternativa para Deportes en Interiores

Para los deportes practicados en interiores, donde el GPS no es funcional, se han desarrollado sistemas de posicionamiento basados en radiofrecuencia (RF), como el Wireless Ad Hoc System for Positioning (WASP). Los LPS pueden muestrear hasta a 1000 Hz, ofreciendo una precisión superior frente al GPS. Estudios demuestran que, en movimientos con cambios de dirección y velocidad, estos sistemas pueden estimar aceleraciones promedio con un margen de error inferior al 2% comparado con sistemas ópticos de referencia (como Vicon). No obstante, su precisión disminuye al medir valores pico de aceleración o deceleración.

Distancia Recorrida en Deportes de Equipo: Variaciones por Modalidad, Contexto y Posición

Una de las métricas más utilizadas en los perfiles de actividad de los atletas es la distancia total recorrida durante la competición. Esta variable proporciona una visión general de la carga externa, aunque debe ser analizada con matices, considerando factores como el tipo de deporte, la posición, la duración efectiva en el campo y la intensidad específica de las acciones.

Distancia Recorrida en Deportes de Campo Grande

Los datos muestran una amplia variabilidad en la distancia recorrida según el deporte:

En la Premier League inglesa, los jugadores cubren en promedio 10,714 metros por partido (Bradley et al., 2009).
En el cricket ODI, los valores ascienden a 15,903 metros por encuentro (Petersen et al., 2009).
En el fútbol australiano, los jugadores de élite pueden alcanzar hasta 12,939 metros por partido (Coutts et al., 2010).

Cuando se estandariza la distancia en relación al tiempo de juego (m·min⁻¹), se obtiene una medida más precisa de la intensidad:

Fútbol: 104 m·min⁻¹ (Varley et al., 2013b)
Fútbol australiano: 157 m·min⁻¹ (Aughey, 2011b)
Rugby league: hasta 97 m·min⁻¹ (Varley et al., 2013b)

Estas diferencias se explican por factores específicos del deporte, como las dimensiones del campo, el regimen de sustituciones

Distancia Recorrida en Deportes Indoor

Aunque los deportes de cancha presentan áreas de juego más reducidas, los valores de metros por minuto son comparables o incluso superiores a los de deportes de campo:

Jugadoras estatales de baloncesto femenino: 127–136 m·min⁻¹ (Scanlan et al., 2012)
Jugadores juveniles masculinos: 115 m·min⁻¹
Jugadores masculinos estatales y nacionales: 126–133 m·min⁻¹ (Scanlan et al., 2011)
En netball semi-élite, las jugadoras en la posición de centro (C) recorren hasta 133 m·min⁻¹, mientras que las arqueras (GK) y tiradoras (GS) solo alcanzan 70–71 m·min⁻¹ (Davidson y Trewartha, 2008)

Estas diferencias reflejan no solo el rol posicional, sino también las limitaciones espaciales impuestas por las reglas del juego y el área de acción de cada jugadora.

A pesar de las diferencias en el entorno físico, los atletas de indoor deben realizar movimientos cortos e intensos con alta frecuencia, debido a los cambios constantes de dirección del balón y la proximidad de los oponentes. Esta dinámica explica la alta intensidad relativa (m·min⁻¹) observada en deportes de campo grande.

Sin embargo, el uso exclusivo de la distancia total o metros por minuto puede enmascarar la variabilidad de intensidad durante un partido. Por ello, se recomienda cuantificar también el tiempo y distancia recorrida a diferentes velocidades, lo que permite caracterizar de forma más precisa las demandas fisiológicas del deporte y orientar el diseño de entrenamientos específicos.

Umbrales de velocidad: una falta de estandarización

Los umbrales de velocidad dividen el movimiento del atleta en zonas (caminar, trotar, correr, esprintar) y son definidos de forma variable: a través de software propietario, datos empíricos o criterios arbitrarios.dentro de la literatura reportada, existe una gran inconsistencia entre los umbrales de velocidad, que se extiende desde descriptores cuantitativos hasta cualitativos. Por ejemplo, el movimiento a baja velocidad, que incluye trotar, podría ser una actividad entre 0 y hasta 5,40 m·s-1, pero correr a alta velocidad sería una actividad >4,00 m·s-1. En el fútbol australiano, los esfuerzos de sprint se han definido como una actividad >4,00 m·s-1, mientras que también se ha utilizado un umbral de >4,17 m·s-1. La carrera de jugadores de fútbol profesionales se describe como velocidades entre 4,00 y 5,47 m·s-1, mientras que la actividad >5,50 m·s-1 se considera movimiento de alta intensidad. La confusión en los umbrales de velocidad también se extiende a la duración de un sprint. En partidos de élite de rugby femenino, hockey y fútbol masculino profesional, el sprint debe realizarse durante un mínimo de 1 segundo, mientras que en otros estudios esto no está definido.

Clasificación del movimiento de los atletas, según zonas de velocidad, en una variedad de deportes de equipo en el campo

Umbrales de aceleración: aún más inconsistencias

La aceleración tiene un alto coste metabólico y ocurre frecuentemente desde velocidades bajas. A pesar de su relevancia, tampoco existe consenso en sus umbrales. Se reportan valores desde 1.11 m·s⁻² hasta 4.00 m·s⁻², siendo 2.78 m·s⁻² un umbral común basado en datos de no deportistas. Esta arbitrariedad también impacta la validez del perfil de actividad, especialmente al considerar las diferencias entre dispositivos GPS de distintas marcas (o incluso modelos del mismo fabricante), lo que puede alterar significativamente la cuantificación de esfuerzos.

En partidos de fútbol de élite, más del 85% de las aceleraciones máximas no excedieron el umbral de alta velocidad (4,17 m·s-1). Las aceleraciones máximas (>2,78 m·s-2) ocurrieron ocho veces más que el sprint, y se clasificaron como >6,94 m·s-1 pero <10,00 m·s-1.

En otros deportes de equipo de campo grande, las aceleraciones se han clasificado como >1,11 m·s-2, 2,78 m·s-2, 3,00 m·s-2 y 4,00 m·s-2. Las aceleraciones también se han categorizado en zonas moderadas (2,00–4,00 m·s−2) o altas (>4,00 m·s−2), con una duración mínima de 0,40 s, aunque se desconoce el fundamento utilizado para hacerlo.

Una alternativa propuesta es la generación de umbrales específicos por deporte, basados en la distribución de velocidades de atletas de élite. Esta técnica, mediante ajustes gaussianos, permite identificar zonas de movimiento más representativas y sensibles al contexto del deporte, aunque el uso de unidades GPS de baja frecuencia (1 Hz) limita la precisión, especialmente en esfuerzos cortos y explosivos.

Deceleraciones: una variable subestimada

La desaceleración —la capacidad de reducir la velocidad— es un componente esencial en los deportes de equipo, especialmente en acciones como el cambio de dirección (Kovacs et al., 2008). Esta habilidad depende de factores clave como el equilibrio dinámico, la potencia, la fuerza reactiva y excéntrica. Sin embargo, el esfuerzo excéntrico repetido asociado a las desaceleraciones puede provocar fatiga significativa y daño muscular, afectando negativamente el rendimiento posterior.

Impacto Fisiológico de las Desaceleraciones Repetidas

Estudios con atletas universitarios revelaron que 15 sprints repetidos de 30 metros con desaceleraciones rápidas y pausas pasivas de 60 segundos resultaron en:

Dolor muscular aumentado
Hinchazón
Aumento de creatina quinasa en sangre
Reducción de la contracción isométrica máxima

Estos efectos persistieron entre 48 y 72 horas después del ejercicio (Howatson & Milak, 2009), lo que evidencia el alto impacto fisiológico de las desaceleraciones repetidas en contextos deportivos.

Desaceleraciones en Competencia: Datos Limitados y Medición Inconsistente

La investigación sobre desaceleraciones durante partidos reales aún es escasa. En el rugby seven masculino de élite, se clasificaron como:

Moderadas: entre −4.00 y −2.00 m·s⁻²
Altas: mayores a −4.00 m·s⁻²
(Duración mínima: 0.40 segundos)

Las diferencias entre niveles de juego fueron del 35% en desaceleraciones moderadas y 25% en altas (Higham et al., 2012), aunque se desconoce la justificación de dichos umbrales. Además, la precisión limitada del GPS (5 Hz) puede haber contribuido a esas diferencias.

En rugby league profesional, se analizaron desaceleraciones a lo largo de dos temporadas competitivas (Delaney et al., 2015). Se observaron:

Efectos grandes en aceleraciones y desaceleraciones de 1–2 minutos en promedio móvil
Efectos moderados a pequeños entre 3 y 7 minutos

Sin embargo, todos los valores se ajustaron para estimar el número total de aceleraciones, sin distinguir la diferencia energética entre acelerar y desacelerar, lo cual puede llevar a errores en la planificación del entrenamiento.

Deportes indoor: Un Territorio Poco Explorado

En fútbol profesional, las desaceleraciones representan hasta el 18% de la distancia total recorrida durante un partido (Akenhead et al., 2013). Sin embargo, los datos sobre deportes de indoor como baloncesto, handball o voleibol son prácticamente inexistentes. Esto es preocupante, ya que estos deportes también involucran numerosos cambios de velocidad en cortos periodos de tiempo.

Actualmente no existe una definición estandarizada para los umbrales de aceleración y desaceleración. Su clasificación depende del intervalo de muestreo, lo cual puede modificar significativamente la magnitud de las frecuencias reportadas. Además, la individualización de umbrales de aceleración/desaceleración sigue siendo un área poco explorada, limitando la precisión en el diseño de cargas de entrenamiento personalizadas.

Filtrado de datos: un factor clave, frecuentemente ignorado

El filtrado tiene como objetivo suavizar las posiciones y reducir el ruido presente en los datos brutos mediante algoritmos matemáticos (Carling et al., 2008). Existen múltiples técnicas, cada una con ventajas y limitaciones. Por ejemplo:

Ajuste de curvas (curve fitting): Se adapta una curva polinómica de bajo orden a los datos de trayectoria, útil para movimientos repetitivos como los saltos. No obstante, puede introducir errores si los puntos de anclaje están afectados por el ruido que se intenta eliminar (Winter, 2009).
Filtrado pasa banda (bandpass filtering): Convierte los datos del dominio espacial al temporal usando una Transformada Rápida de Fourier (FFT). Elimina señales de alta frecuencia no representativas del movimiento humano antes de volver al dominio espacial con una inversa FFT (Wundersitz et al., 2015). El umbral de corte suele definirse visualmente, lo que lo hace arbitrario.
Filtrado digital: Analiza el espectro de frecuencia para separar señal y ruido. El filtro pasa bajos permite señales de baja frecuencia (propias del movimiento humano) y suprime las altas (ruido) (Winter, 2009).

Dependencia del Sistema de Seguimiento

El filtrado varía según el sistema de seguimiento. En sistemas GPS, por ejemplo, el filtrado de los datos de posición puede estar predeterminado por el fabricante (Stevens et al., 2014). Incluso las métricas derivadas, como la potencia metabólica, pueden estar filtradas a frecuencias no especificadas (Di Prampero et al., 2005; Osgnach et al., 2010).

Para sistemas LPS, los filtros más comunes son Butterworth y Kalman (Stevens et al., 2014; Sathyan et al., 2012), pero poca información está disponible sobre cómo se aplica este filtrado en sistemas ópticos o GPS. Por ejemplo, un estudio encontró una diferencia del 24% en la distancia recorrida en sprints entre datos GPS en tiempo real y post-procesados en fútbol australiano (Aughey y Falloon, 2010), sin detalles sobre el procesamiento.

Filtrado y Acelerómetros

Un estudio reciente evaluó 13 filtros aplicados a datos de acelerómetros. Solo uno de ellos mostró una alta correlación con la medida de referencia (sistema Vicon), con un sesgo medio de −0.01 ± 0.27 g y un coeficiente de variación (CV) del 5.5% (Wundersitz et al., 2015).

Implicaciones Prácticas y Recomendaciones

El tipo de filtrado tiene un impacto sustancial en los resultados reportados, especialmente en términos de frecuencias y distancias recorridas en diferentes zonas de velocidad o aceleración. Por ello, es esencial que los investigadores detallen los métodos de filtrado utilizados antes de publicar perfiles de actividad de atletas de deportes colectivos. Esta información es clave para la interpretación adecuada de la carga externa y para la toma de decisiones informadas en la planificación del entrenamiento (Borresen y Lambert, 2009; Rogalski et al., 2013).

En el análisis del rendimiento físico en deportes de equipo, el uso de umbrales de velocidad absolutos para clasificar la intensidad del esfuerzo (por ejemplo, >5.50 m·s⁻¹ como velocidad alta) ha sido una práctica común. Sin embargo, esta metodología no considera las diferencias individuales en la capacidad física de los atletas, lo que puede conducir a interpretaciones erróneas de la carga externa.

Umbrales Individuales

Limitaciones de los Umbrales Absolutos

Informes de perfil de actividad basados en promedios por equipo (Aughey, 2011b) o posición (Mooney et al., 2011; Varley & Aughey, 2013) no reflejan la variabilidad fisiológica individual. Dos atletas sometidos a la misma carga externa pueden experimentar demandas internas distintas dependiendo de sus características físicas (Impellizzeri et al., 2004).

Umbrales Fisiológicos Individuales: El Rol del VT2

Una alternativa más precisa es definir la actividad de alta intensidad en relación con variables fisiológicas, como el segundo umbral ventilatorio (VT2), obtenido a través de una prueba de consumo máximo de oxígeno (VO₂max). El VT2 representa el punto en que la producción de CO₂ excede el consumo de O₂ (Davis, 1985), marcando el límite de ejercicio sostenible.

En jugadores masculinos de fútbol, la distancia recorrida a velocidades ≥vVT2 fue 167% mayor que usando un umbral arbitrario de 5.50 m·s⁻¹, con una variación del 44% en el ranking de atletas según la distancia a alta velocidad (Abt & Lovell, 2009).
En otro estudio, el uso de un umbral arbitrario (4.00 m·s⁻¹) sobreestimó en 9% la distancia a alta velocidad, con diferencias individuales entre −22% y +33% (Lovell & Abt, 2012).
En rugby femenino de élite, la distancia de carrera a alta intensidad fue subestimada o sobreestimada en hasta un 14% dependiendo del uso de umbrales individuales vs promedio del grupo (Clarke et al., 2014).

Aplicaciones Prácticas en el Campo: Sprint Testing

Otra opción es utilizar la velocidad máxima alcanzada en sprints como referencia:

En futbolistas jóvenes, al comparar un umbral absoluto (>5.27 m·s⁻¹) con uno individual derivado de la velocidad en los últimos 10 m de un sprint de 40 m, se observó que los jugadores U18 realizaban más esfuerzos repetidos usando umbrales absolutos, mientras que los más jóvenes (U13-U14) registraban mayor actividad con umbrales individualizados (Buchheit et al., 2010b).
En rugby juvenil, atletas U13 mostraron mayor actividad a alta velocidad (tamaño del efecto = 0.43–0.58) con umbrales individualizados frente a los mayores (U14-U15) (Gabbett, 2015).

Estos resultados muestran que el uso de umbrales individuales altera significativamente la cuantificación de la carrera a alta intensidad, sobre todo en etapas formativas.

A pesar de sus beneficios, el uso de protocolos individualizados, como pruebas en cinta ergométrica, puede ser limitado en su traslado a deportes de equipo, donde los cambios de dirección y aceleraciones son frecuentes (Lovell & Abt, 2012). Además, aunque existen estudios sobre la individualización de la velocidad, poca investigación se ha hecho sobre cómo individualizar las aceleraciones, a pesar de su mayor costo energético (Osgnach et al., 2010). Esta omisión representa una limitación importante, especialmente en deportes de cancha como el baloncesto o el voleibol.

Relación entre la Actividad de Alta Intensidad y el Rendimiento en Competencia en Deportes de Equipo

Durante partidos profesionales, se ha observado una relación directa entre la capacidad física de los jugadores y su volumen de acciones de alta intensidad, generalmente expresadas como:

Metros por minuto (m·min⁻¹)
Distancia recorrida a velocidades superiores a 4.17 m·s⁻¹ (Mooney et al., 2011)

Esto sugiere que una mayor capacidad física permite mantener acciones de alta intensidad con más frecuencia, lo cual repercute positivamente en indicadores de rendimiento como la participación activa en el juego.

Estudios en Ligas Profesionales de Fútbol

Bradley et al. (2013) analizaron la relación entre carga externa y rendimiento en tres ligas profesionales inglesas utilizando tecnología de seguimiento semi-automática. Encontraron que:

En divisiones más altas, se recorrían menores distancias totales y a alta intensidad (>5.50 m·s⁻¹) en comparación con ligas de menor nivel.
El desempeño en el test Yo-Yo Intermittent Recovery Level 2 (IR2) correlacionó con la distancia recorrida a alta intensidad, reflejando una conexión entre capacidad aeróbica y exigencia física del juego.

Sin embargo, el uso de dispositivos GPS de 1 Hz presenta una alta variabilidad (CV% de 11–30%) en la medición de actividad de alta intensidad (Coutts & Duffield, 2010), lo que puede limitar la precisión de estas correlaciones.

Limitaciones de los Umbrales de Velocidad Uniformes

Muchos estudios aplican umbrales de velocidad promedio a todos los jugadores de un equipo, sin considerar diferencias individuales. Esto puede distorsionar la verdadera relación entre carga externa y rendimiento. La individualización de umbrales de velocidad —por ejemplo, ajustados al umbral ventilatorio o a la velocidad máxima individual— permitiría una evaluación más precisa (Varley & Aughey, 2013). Aun así, estas metodologías aún presentan limitaciones para describir movimientos acelerativos.onclusión

Se utiliza una variedad de umbrales de velocidad para clasificar el esfuerzo de sprint de un atleta de deportes de equipo. Aunque los umbrales pueden individualizarse, la aplicación de un umbral de velocidad o aceleración global puede permitir el examen de diferencias posicionales e individuales a lo largo del tiempo. La selección de estos umbrales globales es a menudo arbitraria y depende de la cohorte perfilada. Los autores recomiendan que los profesionales elijan umbrales de igual ancho de banda, por ejemplo, 0–5, 15–10, 15–20, 20–25 y ≥25 km·h.

Diferencias fisiológicas entre sexos y la necesidad de umbrales específicos

La mayoría de las investigaciones se han centrado en atletas masculinos de deportes de equipo, dejando un vacío importante en lo que respecta a atletas femeninas (Costello et al., 2014), así como a deportes de cancha como baloncesto o voleibol.

Las diferencias fisiológicas fundamentales entre hombres y mujeres en el contexto deportivo son claras: las mujeres presentan menor capacidad aeróbica (VO₂máx), menor masa muscular y menor velocidad de sprint absoluta (Mujika et al., 2009). Esto impacta directamente en la interpretación de los datos recolectados por GPS.

A pesar de ello, en estudios como el de Macutkiewicz y Sunderland (2011), se aplicó un umbral de sprint de 5.2 m·s⁻¹—basado en investigaciones con futbolistas masculinos (Bangsbo, 1992)—para evaluar partidos internacionales de hockey femenino. El resultado fue un promedio de solo 17 sprints por partido en mujeres, comparado con 30 en los hombres. Esta diferencia podría atribuirse a la aplicación de un umbral de velocidad no adaptado a la capacidad de las atletas femeninas.

En fútbol femenino, Vescovi (2012) observó que al clasificar sprint como actividad >5.0 m·s⁻¹, las jugadoras cubrían un 5.3% de la distancia total en sprint. Sin embargo, al usar un umbral masculino de >6.9 m·s⁻¹, casi no se registraban sprints. Esto evidencia un claro “efecto techo” que invisibiliza los esfuerzos intensos cuando se utilizan parámetros masculinos.

Individualización de umbrales: precisión frente a viabilidad

Un estudio clave en rugby femenino de élite (Clarke et al., 2014) comparó tres enfoques:

Umbral masculino fijo (5.0 m·s⁻¹): Subestimó la distancia de alta intensidad hasta en un 30%.
Umbral medio del grupo (vVT₂ ≈ 3.5 m·s⁻¹): Mostró diferencias de ±14% respecto al umbral individual.
Umbral individualizado (vVT₂ específico): Mayor precisión, pero alto costo e ineficiencia logística.

La individualización, aunque ideal en términos de especificidad, requiere pruebas de laboratorio como VO₂máx, poco prácticas para equipos numerosos. Como alternativa, se propone el uso de la velocidad aeróbica máxima (MAS), obtenida mediante pruebas incrementales de campo, correlacionada con VO₂máx (Léger y Boucher, 1980). Aunque eficaz en fútbol masculino juvenil (Buchheit et al., 2013), esta estrategia aún no ha sido validada ampliamente en atletas femeninas.

En ausencia de medición individual, se sugiere usar un umbral fijo de 3.5 m·s⁻¹ como punto de partida para deportes de campo femeninos (Clarke et al., 2014).

Minería de datos: una solución objetiva y escalable

Para superar las limitaciones de umbrales arbitrarios o individuales, se propone el uso de técnicas de minería de datos. Estas permiten extraer patrones latentes desde grandes volúmenes de datos recolectados por GPS y acelerómetros sin necesidad de definir umbrales preestablecidos.

Aplicaciones concretas incluyen:

Clustering (agrupamiento): El algoritmo k-means fue utilizado para agrupar jugadoras de netball en función de su PlayerLoad™ (Young et al., 2016). Las posiciones fueron agrupadas según intensidad y tiempo relativo en zonas de baja intensidad. Se observaron dos clústeres: uno para posiciones de gol (menor carga) y otro para posiciones de ataque y ala (mayor carga).
Árboles de decisión y SOM (Self-Organizing Maps): Estas técnicas han revelado patrones de movimiento inesperados y no detectables mediante análisis estadístico tradicional (Lamb et al., 2010; Croft et al., 2015). Por ejemplo, en rugby, SOM permitió clasificar estilos de juego relacionados con el éxito competitivo.

Estas técnicas permiten generar umbrales dinámicos basados en datos reales de movimiento (velocidad, aceleración, desplazamiento angular) sin depender del sexo, posición o nivel del atleta, rompiendo con las limitaciones de los enfoques tradicionales.

Recomendaciones para la práctica aplicada

A partir de la evidencia presentada, se recomiendan las siguientes estrategias para optimizar la cuantificación del esfuerzo en deportes de equipo femeninos:

Adoptar umbrales específicos para mujeres, evitando trasladar directamente los utilizados en hombres. Un umbral de 3.5 m·s⁻¹ puede servir como guía provisional en deportes de campo.
Usar técnicas de minería de datos, como k-means o árboles de decisión, para identificar zonas de intensidad sin necesidad de umbrales predefinidos.
Diseñar entrenamientos específicos según posición y nivel, analizando las secuencias de movimiento frecuentes, incluyendo la aceleración, el ángulo de ataque y los patrones técnicos.
Aplicar umbrales con bandas uniformes para el análisis de velocidad (por ejemplo: 0–5, 5–10, 10–15, 15–20, ≥25 km/h), estableciendo también la duración mínima del esfuerzo para considerarlo un sprint.
Desarrollar perfiles de actividad a lo largo del camino formativo del atleta, desde juveniles hasta élite, para facilitar transiciones y preparar mejor a las jugadora.

Conclusión

La posición, la velocidad y la aceleración del atleta pueden medirse durante los partidos o el entrenamiento mediante seguimiento óptico, GPS y LPS. El análisis de la distancia, la velocidad y la aceleración durante un período de tiempo específico se denomina perfil de actividad del atleta. Resulta difícil comparar la literatura sobre deportes de equipo debido a las inconsistencias en los umbrales de velocidad y aceleración, incluso dentro de un mismo deporte. Los umbrales de velocidad y aceleración se han determinado a partir de pruebas de capacidad fisiológica y física. Existe poca investigación sobre atletas femeninas de deportes de equipo y cómo clasificar su velocidad y aceleración. Como alternativa, la minería de datos puede derivar patrones a partir de grandes conjuntos de datos. Con el gran volumen de datos obtenidos de los sistemas de seguimiento de atletas y los avances en la clasificación de patrones de movimiento, la minería de datos es una técnica para obtener más información sobre los perfiles de actividad del atleta. En consecuencia, la carga externa del atleta podría analizarse sin umbrales de velocidad o aceleración. Investigaciones futuras deberían centrarse en el uso de técnicas de minería de datos para analizar el movimiento realizado por atletas de deportes de equipo, en particular las mujeres de élite y las que participan en deportes de cancha.

Referencia

Este resumen del trabajo original fue realizado con fines pedagógicos, para tener acceso al articulo completo haz click en el siguiente enlace. Sweeting AJ, Cormack SJ, Morgan S, Aughey RJ. When Is a Sprint a Sprint? A Review of the Analysis of Team-Sport Athlete Activity Profile. Front Physiol. 2017;8:432. Published 2017 Jun 20. doi:10.3389/fphys.2017.00432.