Demandas de carga externa y diferencias posicionales en fútbol sala de élite mediante tecnología UWB
*Correspondencia: Jordi Illa Solé jordi.illa@fcbarcelona.cat
Citación
Illa, J., Alonso, O., Serpiello, F., Hodder, R. & Reche, X. (2021). External Load Demands and Positional Differences in Elite Futsal Using UWB Technology. Apunts Educación Física y Deportes, 145, 53-59.
https://doi.org/10.5672/apunts.2014-0983.es.(2021/3).145.07
Resumen
Las exigencias condicionales a las que están sometidos los deportistas profesionales en competición han sido objeto de estudio durante las últimas décadas. El presente estudio tiene como primer objetivo describir las demandas de carga externa a las que están sometidos los jugadores de élite de fútbol sala para posteriormente comprobar si existen diferencias entre las posiciones específicas de juego. 14 jugadores profesionales de primera división de la Liga Nacional de Fútbol Sala española fueron categorizados en tres grupos de acuerdo con su posición específica en el campo: cierre (C), ala (A) y pívot (P). Los porteros no fueron incluidos en el estudio. Durante la temporada 2017-2018, se registraron un total de 15 partidos oficiales de la liga mediante la tecnología de banda ultraancha (ultra wideband, UWB), con los dispositivos WIMU PRO. Las variables analizadas fueron las siguientes: distancia total recorrida (DT); distancia total recorrida por encima de 18 km·h-1 (DTAI: > 18 km·h-1); carga del jugador (CJ); número de aceleraciones y desaceleraciones de alta intensidad (> / < 2 m·s-²). C, A y P no presentaron diferencias substanciales en DT y CJ, pero sí en DTAI, donde A y C recorren más metros a alta intensidad (A = 274 ± 118 m; C = 249 ± 85 m) que los P (P = 195 ± 60 m), en número de aceleraciones de alta intensidad (A = 134 ± 46; C = 139 ± 40; P = 118 ± 21) y número de desaceleraciones de alta intensidad (A = 128 ± 46; C = 131 ± 36; P = 116 ± 23). Los resultados obtenidos en este estudio podrían servir de apoyo a entrenadores, técnicos y preparadores físicos para planificar, diseñar y ajustar las cargas de entrenamiento de sus jugadores.
Introducción
El fútbol sala es un deporte de equipo jugado en una pista de 40 x 20 metros donde se enfrentan dos equipos con cinco jugadores (cuatro jugadores de pista y un portero por equipo), pudiendo realizar un número ilimitado de sustituciones sin necesidad de detener el tiempo, favoreciendo así que la intensidad sea muy alta durante todo el partido (Medina et al., 2001). En los partidos, que constan de 2 partes de 20 minutos, predominan los esfuerzos intermitentes (Barbero, 2003), caracterizados por la repetición de esfuerzos de corta duración, alta intensidad y elevado ritmo de juego (Medina et al., 2001), con un elevado número de cambios de dirección y de sentido. Por consiguiente, es indispensable que los integrantes de los cuerpos técnicos ajusten la planificación del entrenamiento a las exigencias condicionales de la competición, diseñando para ello sesiones con el objetivo de provocar las adaptaciones positivas y necesarias del jugador y del equipo situándolos en contextos lo más similares posible a los que se producirán después en la competición (Casamichana et al., 2018).
La irrupción de los dispositivos GPS en el mundo de la competición y el entrenamiento deportivo nos ha permitido la monitorización de los movimientos realizados por los deportistas tanto en entrenamientos como en la competición (Castellano y Casamichana, 2014). Son numerosos los artículos publicados que analizan las características y diferencias posicionales en las demandas competitivas de diferentes deportes de equipo de campo (Dalen et al., 2016; Martín-García et al., 2018; Wehbe et al., 2014) y deportes de sala como el baloncesto (Fox et al., 2018; García et al., 2020; Puente et al., 2017; Svilar et al., 2018; Vázquez-Guerrero et al., 2018) y el balonmano (Karcher y Buchheit, 2014). No obstante, en el caso del fútbol sala son escasos, y los publicados (Barbero, 2003; Barbero et al., 2014; Dogramaci et al., 2011; Hernández, 2001; Medina et al., 2001; Naser et al., 2017), en la mayoría de los casos, hacen referencia a indicadores concretos, sin atender a la globalidad y complejidad de las demandas competitivas, centrando su atención en la descripción de variables locomotoras mediante el análisis de vídeo (Barbero-Álvarez et al., 2008; Dogramaci et al., 2011; Hernández, 2001; Naser et al., 2017). Por consiguiente, los principales objetivos del presente estudio fueron: (I) describir las demandas condicionales a las que están expuestos los jugadores de élite de fútbol sala en partidos oficiales y (II), comparar las diferencias de carga externa en función de la posición específica de juego.
Metodología
Participantes
Se registró la carga externa de 14 jugadores (n = 14) profesionales (27.5 ± 3 años; 174.9 ± 6.8 cm; 72.2 ± 5.3 kg) de un mismo equipo de primera división de la Liga Nacional de Fútbol Sala española, los cuales fueron categorizados en tres grupos de acuerdo con su posición específica en el campo; cierre (C = 5), ala (A = 7) y pívot (P = 2), sin inclusión de los porteros en el estudio. En el momento del estudio, los jugadores realizaban entre cuatro y seis sesiones de entrenamiento y jugaban entre uno y tres partidos semanales. Los datos analizados se obtuvieron a través de la monitorización diaria de los jugadores, en la que todas sus actividades fueron monitorizadas de forma regular durante el transcurso de toda la temporada. Los procedimientos utilizados en este estudio estaban de acuerdo con la Declaración de Helsinki y fueron aprobados por el Comité Ético de Investigaciones Científicas (CEIC) del Consejo Catalán del Deporte de la Generalidad de Cataluña con el número 17/CEICGC/2020. Los participantes en el estudio fueron debidamente informados y ofrecieron su consentimiento firmado para el uso anónimo de sus datos antes de participar.
Diseño y procedimiento
Los jugadores fueron monitorizados durante 15 partidos oficiales correspondientes a la fase regular de la 1ª división de la Liga Nacional de Fútbol Sala de la temporada 2017-2018 (11 victorias, 3 empates y 1 derrota, finalizando la liga regular en 2ª posición), todos ellos jugados en la misma pista (partidos jugados como equipo local) y en condiciones ambientales similares. Durante la fase regular de la Liga Nacional de Fútbol Sala, cada uno de los 16 equipos participantes disputó un total de 30 partidos mediante un sistema de liga regular con partidos de ida y vuelta, clasificándose los 8 primeros equipos para el Play-off por el título de liga.
La duración total de los partidos analizados fue de 80.0 ± 6.0 minutos (media ± desviación estándar), y la participación de los jugadores fue de 33.0 ± 9.6 minutos, siendo los P los jugadores con mayor participación, con un promedio de 36.2 ± 7.3 minutos, los C 32.8 ± 12.4 minutos y los A 32.2 ± 9.8 minutos.
La carga externa de los jugadores se monitorizó utilizando los dispositivos inerciales WIMU PROTM (Realtrack Systems S.L., Almería) a través de la tecnología UWB. Estos dispositivos cuentan con diferentes sensores (acelerómetros, giroscopio, magnetómetro, GPS, entre otros). La frecuencia de registro de los datos obtenidos del acelerómetro, el giroscopio y el magnetómetro fue de 100 Hz, mientras que los datos de UWB fueron registrados a una frecuencia de 18 Hz.
Entre 8 y 12 minutos antes del inicio del partido y tras un calentamiento protocolizado de 24 minutos de duración, se colocaban los dispositivos en cada uno de los petos que llevaban los jugadores bajo la camiseta de juego, petos ajustados y diseñados especialmente para fijar los dispositivos en la parte alta de la espalda, justo sobre los omóplatos, sin causar ningún tipo de limitación de movilidad del tronco ni de los brazos. Los jugadores fueron monitorizados continuamente durante todos los partidos, aunque la carga externa fue cuantificada únicamente en los momentos en que el jugador estaba compitiendo en pista (p. ej., cuando un jugador era sustituido, durante los tiempos muertos o la media parte, los datos no fueron incluidos). Tras la finalización de cada partido, se extraían y sincronizaban los datos para su posterior análisis, usando el correspondiente software (SPRO™, Realtrack Systems SL, Almería, España).
Basados en estudios previos realizados en baloncesto (García et al., 2020; Puente et al., 2017; Vázquez-Guerrero et al., 2018), en los que se analizaban las demandas condicionales de la competición, las siguientes variables fueron analizadas y presentadas en términos absolutos y relativos por minuto: distancia total recorrida (DT), en m, y distancia total relativa (DTREL), en m·min-1; distancia total recorrida por encima de 18 km·h-1 (DTAI > 18 km·h-1), en m, y distancia total recorrida por encima de 18 km·h-1 relativa (DTAIREL), en m·min-1; carga del jugador (CJ), en unidades arbitrarias (ua), y carga del jugador relativa (CJREL), en ua·min-1; número de aceleraciones de alta intensidad (> 2 m·s-2) y número de aceleraciones de alta intensidad relativas en n·min-1; número de desaceleraciones de alta intensidad (> 2 m·s-2) y número de desaceleraciones de alta intensidad relativas, en n·min-1. La elección de estas variables se fundamenta además por representar el conjunto de parámetros utilizados en la monitorización y cuantificación de la carga externa diaria por los diferentes deportes y equipos que forman parte del Área de Rendimiento Deportivo del club al que pertenecen todos los jugadores participantes en el estudio.
Análisis de datos
Para analizar las diferencias de las medias de las variables entre posiciones de juego se realizó un modelo mixto lineal general (PROC MIXED), utilizando Statistical Analysis System (versión 9.4 de SAS Studio – SAS Institute Inc., Cary, EEUU). Los efectos aleatorios fueron la identidad del jugador (para tener en cuenta las mediciones repetidas en los jugadores), la identidad del partido (para tener en cuenta las diferencias medias generales entre los partidos) y el residual (para tener en cuenta las diferencias entre los jugadores dentro de los partidos). Se estimaron varianzas separadas para cada posición de juego, el efecto aleatorio del jugador y el residual, y estas varianzas se combinaron para dar desviaciones estándar (DE) observadas entre jugadores en cada posición. Las tres DE fueron entonces promedio (a través de ponderaciones de grados de libertad de las varianzas) para dar un resultado general de la DE del jugador en un partido típico, y esta DE se usó para estandarizar las diferencias entre los medios de las posiciones de juego. Las posiciones de juego se usaron como efectos fijos (tres niveles). Se utilizó una regresión de Poisson para el análisis de variables expresadas como recuentos. Los umbrales de magnitud para los efectos fijos fueron < 0.2, 0.2, 0.6, 1.2, 2.0 y 4.0 para trivial, pequeño, moderado, grande, muy grande y extremadamente grande, respectivamente (Hopkins et al., 2009).
La incertidumbre en las estimaciones de los efectos se presenta como límites de compatibilidad del 90 %. Las decisiones basadas sobre las magnitudes de los efectos se basaron en pruebas de hipótesis unilaterales de magnitudes substanciales (Lakens et al., 2018). El valor p para rechazar una hipótesis de una magnitud dada fue el área de la distribución t de muestreo del estadístico del efecto con valores de esa magnitud. Las hipótesis de disminución y aumento sustanciales se rechazaron si sus respectivos valores de p eran inferiores a .05. Si se rechazó una hipótesis, el valor p para la otra hipótesis se interpretó como evidencia de esa hipótesis, ya que el valor p corresponde a la probabilidad posterior de la magnitud del efecto verdadero en un análisis bayesiano de referencia con un previo mínimamente informativo (Hopkins y Batterham, 2019). El valor p se informa cualitativamente utilizando la siguiente escala: .25 – .75, posiblemente; .75 – .95, probable; .95 – -.995, muy probable; > .995, más probable (Hopkins et al., 2009). Si ninguna de las hipótesis fue rechazada, la magnitud del efecto se consideró poco clara y se muestra sin un calificador probabilístico.
Resultados
En la Tabla 1, se presentan los valores medios ± desviación estándar de cada una de las variables analizadas por cada posición específica del juego incluyendo la magnitud del efecto ± intervalos de confianza y la decisión para las diferencias posicionales.
La distribución de los datos se muestra en la Figura 1.
Tabla 1
Valores medios y desviaciones estándar (DE) de las diferentes variables analizadas por posición y diferencias entre posiciones.
El presente estudio tenía como objetivos describir las exigencias condicionales a las que están sometidos los jugadores de fútbol sala de élite en competición oficial y examinar si existían diferencias entre posiciones específicas de juego. Los resultados obtenidos sugirieron lo siguiente: (1) los valores medios de carga externa por jugador por partido fueron: DT = 3052 ± 804 m; DTREL = 88.7 ± 15.3 m·min-1; DTAI = 254 ± 101 m; DTAIREL = 7.5 ± 2.9 m·min-1; CJ = 57.2 ± 15.2 ua; CJREL = 1.7 ± 0.3 ua·min-1; aceleraciones de alta intensidad = 135 ± 41 n; aceleraciones de alta intensidad relativas = 3.9 ± 1.0 n·min-1; desaceleraciones de alta intensidad = 129 ± 39 n; desaceleraciones de alta intensidad relativas = 3.8 ± 1.0 n·min-1; (2) no se encontraron diferencias substanciales entre C y A para ninguna de las variables de carga externa analizadas; (3) la DT y la DTREL, la CJ y la CJREL no parecen ser dependientes de la posición de juego, con valores similares para las tres posiciones específicas de juego, y (4) se observaron diferencias substanciales entre posiciones en variables relacionadas con la intensidad tanto en valores absolutos (DTAI, aceleraciones y desaceleraciones de alta intensidad) como en valores relativos (DTAIREL, aceleraciones y desaceleraciones de alta intensidad relativas).
Hasta donde tenemos conocimiento, este es el primer estudio que ha llevado a cabo un análisis de las demandas de carga externa en competición oficial de fútbol sala de élite mediante tecnología UWB, comparando a su vez las diferencias existentes entre las diferentes posiciones de juego de campo. Estudios previos han descrito la DT que recorrían los jugadores de fútbol sala durante la competición, como, por ejemplo, el estudio de Dogramaci et al., (2011), en el que se describía cómo jugadores australianos recorrían una distancia total de 4277 ± 1030 m por partido. Estos valores son similares a los registrados sobre jugadores de un equipo de fútbol sala de la Liga Profesional de Fútbol Sala española, quienes recorrían un promedio de 4313 ± 2139 m por partido (Barbero-Álvarez et al., 2008). La metodología de registro en ambos estudios (los dos utilizaron la tecnología de videoanálisis) podría explicar la diferencia respecto a los resultados obtenidos en nuestro estudio (DT = 3052 ± 804 m).
Los P parecen estar expuestos a una menor carga externa total que el resto de sus compañeros, de la misma forma que ocurre en el baloncesto (Vázquez-Guerrero et al., 2018). Los C y los A registraron mayores índices de actividad de alta intensidad que los P, realizando más aceleraciones, más desaceleraciones y recorriendo más distancia a alta intensidad. Estos resultados podrían tener su explicación en las características antropométricas, las cualidades físicas y técnicas de los P y, sobre todo, el rol que generalmente desempeñan los P dentro del sistema táctico y el modelo de juego del equipo.
Como ya se ha descrito en otros deportes de equipo (Varley y Aughey, 2013; Vázquez-Guerrero et al., 2018), la identificación de los perfiles posicionales específicos de aceleración podría ayudar a entrenadores, miembros de sus cuerpos técnicos y científicos del deporte a desarrollar ejercicios específicos para cada posición con el objetivo de mejorar el nivel condicional de los deportistas.
Si bien las demandas condicionales han sido generalmente expuestas y descritas mediante valores absolutos en deportes de equipo de campo como el fútbol (Martín-García et al., 2018) o el rugby (Gabbett et al., 2012), la lógica interna del fútbol sala, con un reglamento que permite una dinámica de sustituciones libre e ilimitada, parece requerir el uso de valores de carga relativos como el método más representativo para una descripción de la carga de competición. En baloncesto, por ejemplo, la DTREL por jugador fluctúa entre 76.6 y 86.8 metros (Puente et al., 2017); en balonmano entre 87 y 101 metros (Barbero et al., 2014) y en fútbol sala entre 108 y 117.3 metros (Barbero-Álvarez et al., 2008), valores, estos últimos, superiores a los registrados en nuestro estudio (DTREL = 88.7 ± 15.3 m·min-1). Esta disminución de la DTREL podría guardar relación con el incremento del tiempo que los equipos han dedicado durante los últimos años al uso del sistema de juego 5c4 (sistema en el que el portero es sustituido por un jugador de campo, creando una superioridad numérica constante en campo).
A pesar de que el reducido tamaño de la muestra podría ser considerado como un factor limitante, debería tenerse en cuenta que todos los jugadores participantes en el estudio formaban parte de una misma plantilla, hecho común en estudios basados en equipos profesionales. Consecuentemente, y puesto que el modelo de juego del equipo analizado puede haber condicionado en cierta medida los resultados obtenidos, se debería tener precaución a la hora de tomar decisiones basadas en los mismos. Otro aspecto a considerar es que para el estudio se han analizado únicamente valores de carga externa, obtenidos a través de dispositivos equipados con tecnología de banda ultraancha (UWB). La inclusión de variables de carga interna (p. ej., variables basadas en la frecuencia cardíaca o en la percepción subjetiva del esfuerzo) en futuras investigaciones podría suponer una gran aportación para el proceso de monitorización de la carga competitiva y la carga de entrenamiento. Estas futuras investigaciones deberían incluir una mayor muestra de participantes, a poder ser de otros equipos de la misma categoría, y un mayor número de partidos analizados para poder confirmar los resultados obtenidos.
Conclusión
Los hallazgos de este estudio ofrecen una nueva perspectiva de conocimiento sobre las demandas condicionales en el fútbol sala de más alto nivel, entendiendo que su descripción, basada únicamente mediante variables locomotoras relacionadas con la velocidad, puede no ser suficiente para entender la complejidad de la competición y el entrenamiento.
En este contexto, las diferencias observadas en variables de intensidad entre las diversas posiciones específicas de juego deberían ayudar a entrenadores, preparadores físicos y otros miembros de los cuerpos técnicos a diseñar tareas y sesiones de entrenamiento más ajustadas a las necesidades individuales de cada deportista y a una planificación del proceso de entrenamiento más adecuada a las exigencias de la competición.
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ISSN: 2014-0983
Recibido: 14 de julio de 2020
Aceptado: 25 de enero de 2021
Publicado: 1 de julio de 2021
Editado por: © Generalitat de Catalunya Departament de la Presidència Institut Nacional d’Educació Física de Catalunya (INEFC)
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