{"id":13341,"date":"2024-09-27T10:58:40","date_gmt":"2024-09-27T08:58:40","guid":{"rendered":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/?p=13341"},"modified":"2026-02-27T11:35:42","modified_gmt":"2026-02-27T10:35:42","slug":"carga-aguda-de-entrenamiento-como-medirla-e-interpretarla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/blog\/carga-aguda-de-entrenamiento-como-medirla-e-interpretarla\/","title":{"rendered":"Carga aguda de entrenamiento: c\u00f3mo medirla e interpretarla"},"content":{"rendered":"\n

<\/span>\u00bfPor qu\u00e9 es importante que los entrenadores monitoricen la carga aguda de entrenamiento?<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

Los entrenadores actualizados intentar identificar los factores de riesgo que llevan a los atletas a lesionarse, mientras monitorizan y controlan las variables de entrenamiento para sacar el m\u00e1ximo rendimiento deportivo. La carga de entrenamiento es el factor clave para mejorar el rendimiento atl\u00e9tico, pero si no se precisa puede disparar el riesgo de lesi\u00f3n. Dicha carga de entrenamiento se define como la carga mec\u00e1nica, fisiol\u00f3gica y psicol\u00f3gica resultante de m\u00faltiples episodios de actividad f\u00edsica realizada por un atleta (Soligard et al., 2016).<\/p>\n\n\n\n

Una falta de control de la carga de entrenamiento har\u00e1 que el deportista no mejore, ya sea por infraentrenamiento o por sobreentrenamiento<\/strong>. Otro aspecto muy importante a tener en cuenta sobre esta variable de entrenamiento es el cambio brusco en relaci\u00f3n con la carga de entrenamiento que se ha realizado en el pasado, lo que se conoce como pico en la carga de entrenamiento relativa (Gabbett, 2016). Para visualizarlo de manera muy gr\u00e1fica, si nuestro atleta est\u00e1 acostumbrado a correr unos 60 kil\u00f3metros y pasamos en esta semana a completar 120 kil\u00f3metros estaremos elevando la carga de entrenamiento al doble. Este error aumentar\u00e1 dr\u00e1sticamente el riesgo de lesi\u00f3n porque se ha producido un pico brusco en la carga de entrenamiento relativa.<\/p>\n\n\n\n

Para controlar esos cambios en la carga de entrenamiento, En 2014, se introdujo en la literatura el t\u00e9rmino \u201c\u00edndice de carga de trabajo aguda:cr\u00f3nica\u201d (ACWR) (Blanch & Gabbett, 2016; Hulin et al., 2014). El \u00edndice ACWR naci\u00f3 para estimar el efecto de la carga semanal sobre el riesgo de lesi\u00f3n de nuestro deportista. Dicho \u00edndice eval\u00faa la asociaci\u00f3n entre la carga de entrenamiento reciente (aguda) en relaci\u00f3n con la carga de entrenamiento pasada a largo plazo (cr\u00f3nica) y el riesgo de lesiones<\/strong>. En este art\u00edculo nos centraremos en la carga aguda de entrenamiento, pero puedes encontrar en nuestro blog otros temas en los que nos centramos en la carga cr\u00f3nica de entrenamiento y en la relaci\u00f3n entre ambas.<\/p>\n\n\n\n\n\n

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<\/span>\u00bfQu\u00e9 es la carga aguda de entrenamiento?<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

El control de la carga aguda de entrenamiento garantiza el m\u00e1ximo rendimiento del atleta a la vez que disminuye dr\u00e1sticamente el riesgo de lesiones.<\/strong> Dicha carga aguda de entrenamiento es el estr\u00e9s al que un deportista se ve sometido a lo largo de una semana, aunque algunos autores hablan de carga aguda de entrenamiento como la carga de un solo d\u00eda (Bache-Mathiesen et al., 2023). Nuestro jugador puede venir de d\u00edas anteriores en los que ha entrenado muy poco (carga cr\u00f3nica de entrenamiento), no desarrollando la aptitud suficiente para que el tejido tolere los pr\u00f3ximos niveles de carga aguda de entrenamiento.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

En el otro extremo, el deportista puede haber entrenado demasiado en los d\u00edas previos, da\u00f1ando potencialmente el tejido y no dando tiempo a que se regenere a tiempo para la pr\u00f3xima sesi\u00f3n o partido. Cada d\u00eda el atleta se somete a una carga aguda de entrenamiento, que se puede medir como la carga de ese d\u00eda o de esa semana, seg\u00fan el autor seleccionado. El objetivo del entrenador a la hora de controlar la carga aguda de entrenamiento es tener los datos de la fatiga y el cansancio f\u00edsico y mental que acumula el jugador en relaci\u00f3n a lo que ven\u00eda haciendo. <\/p>\n\n\n\n

Imagina a un jugador profesional de baloncesto de primer nivel que entrena a diario y completa una gran cantidad de kil\u00f3metros cada semana. Este deportista est\u00e1 adaptado a ese volumen habitual (carga cr\u00f3nica de entrenamiento), y puede aumentarlo ligeramente en la semana siguiente sin que le suponga mayor problema. Sin embargo, los tejidos blandos de un jugador de baloncesto amateur no est\u00e1n adaptados a esos vol\u00famenes elevados porque tiene una carga cr\u00f3nica de entrenamiento baja (no est\u00e1 acostumbrado a altos vol\u00famenes). Si subimos dr\u00e1sticamente la carga aguda de entrenamiento de una semana para otra, estaremos aumentando por mucho el riesgo de lesi\u00f3n en ese deportista. <\/p>\n\n\n\n

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<\/span>\u00bfC\u00f3mo se mide la carga aguda de entrenamiento?<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

El consenso de la literatura cient\u00edfica se\u00f1ala que la carga aguda de entrenamiento es la que se acumula en los \u00faltimos siete d\u00edas, mientras que la carga cr\u00f3nica de entrenamiento es la media de las tres a seis semanas anteriores (Gabbett et al., 2016; Gabbett & Whiteley, 2017). Por lo tanto, la carga aguda de entrenamiento se establece recopilando diferentes par\u00e1metros de una semana de entrenamiento y competici\u00f3n como las cargas internas (p. ej., frecuencia card\u00edaca, \u00edndice de esfuerzo percibido de la sesi\u00f3n [sRPE] \u00d7 duraci\u00f3n, medidas de creatina o lactato\u2026) y cargas externas (p. ej., distancia total, velocidad de carrera y\/o la aceleraci\u00f3n mediante sistemas de posicionamiento global [GPS], peso levantado, lanzamientos realizados\u2026) (Malone et al., 2017).<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n se puede obtener de cuestionarios autoinformados de la fatiga, el nivel de estr\u00e9s, el dolor muscular de aparici\u00f3n tard\u00eda (DOMS) y la calidad\/trastornos del sue\u00f1o. El an\u00e1lisis tanto de la carga percibida como del estado de bienestar puede resultar interesante debido a su potencial para integrar diferentes tipos de est\u00edmulos, as\u00ed como por su facilidad de uso y su bajo coste (Clemente et al., 2019). <\/p>\n\n\n\n

En este apartado tienen cabida todas y cada una de las variables que el entrenador quiera medir porque sean indicadores clave del rendimiento en su deporte. Un lanzador de b\u00e9isbol tendr\u00e1 que analizar la cantidad de lanzamientos, un velocista deber\u00e1 controlar las carreras que ha realizado a m\u00e1xima intensidad y un powerlifter<\/em> tendr\u00e1 que analizar las series que ha realizado de cada movimiento y la intensidad con las que lo ha hecho. El objetivo final para medir la carga aguda de entrenamiento es medir todo aquello que sea medible y \u00fatil para la mejora del rendimiento y la prevenci\u00f3n de lesiones.<\/p>\n\n\n\n

A d\u00eda de hoy existen puestos espec\u00edficos de analistas de datos que se encargan de compactar todos esos datos de GPS y tecnolog\u00eda de todo tipo. Estos datos dar\u00e1n forma a la carga aguda de entrenamiento de cada semana, teniendo una herramienta sencilla y muy fiable a la hora de programar las semanas siguientes de entrenamiento en funci\u00f3n de la media de la carga de las semanas anteriores (carga cr\u00f3nica de entrenamiento). Cada variable se medir\u00e1 de una manera distinta y con tecnolog\u00eda espec\u00edfica. La idea de la carga aguda de entrenamiento es que se pueda hacer la meda de los kilos levantados esa semana, los kil\u00f3metros recorridos, el esfuerzo percibido de las sesiones, etc. Esos par\u00e1metros son los que luego se utilizar\u00e1n en el \u00edndice de carga de trabajo aguda: cr\u00f3nica, para comprobar que lo que hemos hecho en esta \u00faltima semana no se ha alejado mucho de lo que ven\u00edamos haciendo en las anteriores.<\/p>\n\n\n\n

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<\/span>\u00bfC\u00f3mo se interpreta la carga aguda de entrenamiento?<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

La carga aguda de entrenamiento no es una medida que se interpreta en s\u00ed misma. Si ves datos sobre un jugador de f\u00fatbol que ha recorrido determinada distancia a diferentes velocidades, o que ha realizado 9 series de sentadillas no te dir\u00e1 nada. Esta medida ser\u00e1 \u00fatil cuando se compare con la carga cr\u00f3nica de entrenamiento, que es la media de lo que se lleva haciendo en las semanas anteriores. El objetivo es que la carga aguda de entrenamiento sea inferior, igual o ligeramente inferior de la carga cr\u00f3nica. Las investigaciones exponen una ratio ACWR que oscile entre 0,8 y 1,3 (Malone et al., 2017; Windt & Gabbett, 2017). Estos n\u00fameros hacen referencia a la divisi\u00f3n de la carga aguda de entrenamiento entre la carga cr\u00f3nica. Es imposible e interminable entrar a valorar c\u00f3mo se miden y calculan cada una de las variables mencionadas anteriormente, por lo que debemos quedarnos con que la utilidad de medir la carga aguda de entrenamiento es para poder compararla con la carga cr\u00f3nica de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

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Poniendo un ejemplo muy simple, si un corredor de fondo ha hecho 80 kil\u00f3metros esta semana (carga aguda de entrenamiento) y viene haciendo de media unos 100 kil\u00f3metros en las semanas anteriores (carga cr\u00f3nica de entrenamiento) tendr\u00e1 una ratio ACWR de 0,8, ya que es el n\u00famero que obtenemos al dividir 80 km \/ 100 km. Si en esta semana hemos completado 100 kil\u00f3metros y ven\u00edamos haciendo esa media en semanas anteriores, la ratio ACWR es de 1, que es el dato que obtenemos al dividir 100 km \/ 100 km. La siguiente figura extra\u00edda de (Gabbett, 2016) muestra ese \u201cpunto dulce\u201d coloreado en verde en la ratio ACWR entre 0,8 \u2013 1,3. A medida que esa ratio crece nos acercamos m\u00e1s a la \u201czona de peligro\u201d en la que aumenta exponencialmente el riesgo de lesi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

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Si la ratio ACWR \u2265 1,5, se considera que el atleta no est\u00e1 bien preparado y probablemente tenga un mayor riesgo de sufrir lesiones agudas porque la carga aguda de entrenamiento excede demasiado a la carga cr\u00f3nica (Malone et al., 2017; Windt & Gabbett, 2017). Volviendo a los ejemplos anteriores de un corredor de fondo, si esta semana corre 150 kil\u00f3metros (carga aguda de entrenamiento) y viene corriendo 100 kil\u00f3metros de media en semanas anteriores (carga cr\u00f3nica), la ratio ACWR ser\u00e1 de 1,5. Si la ratio ACWR \u2265 1,8 se dispara dr\u00e1sticamente el riesgo de lesi\u00f3n llegando incluso a ser un 50% mayor (Gabbett, 2016). <\/p>\n\n\n\n

La asociaci\u00f3n entre la carga aguda de entrenamiento y la carga cr\u00f3nica ofrece informaci\u00f3n valiosa para que los entrenadores gestionen el proceso de entrenamiento de manera efectiva, adquieran mejoras y prevengan adaptaciones deficientes que pueden interferir con la calidad del sue\u00f1o, el estr\u00e9s y el DOMS y, por lo tanto, perjudicar el rendimiento y aumentar el riesgo de lesiones (Gabbett, 2016).<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Referencias bibliogr\u00e1ficas<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

Bache-Mathiesen, L. K., Andersen, T. E., Dalen-Lorentsen, T., Tabben, M., Chamari, K., Clarsen, B., & Fagerland, M. W. (2023). A new statistical approach to training load and injury risk: separating the acute from the chronic load. Biology of Sport<\/em>, 41<\/em>(1), 119\u2013134. https:\/\/doi.org\/10.5114\/BIOLSPORT.2024.127388<\/p>\n\n\n\n

Blanch, P., & Gabbett, T. J. (2016). Has the athlete trained enough to return to play safely? The acute:chronic workload ratio permits clinicians to quantify a player\u2019s risk of subsequent injury. British Journal of Sports Medicine<\/em>, 50<\/em>(8), 471\u2013475. https:\/\/doi.org\/10.1136\/BJSPORTS-2015-095445<\/p>\n\n\n\n

Clemente, F. M., Mendes, B., Bredt, S. D. G. T., Pra\u00e7a, G. M., Silv\u00e9rio, A., Carri\u00e7o, S., & Duarte, E. (2019). Perceived Training Load, Muscle Soreness, Stress, Fatigue, and Sleep Quality in Professional Basketball: A Full Season Study. Journal of Human Kinetics<\/em>, 67<\/em>(1), 199\u2013207. https:\/\/doi.org\/10.2478\/hukin-2019-0002<\/p>\n\n\n\n

Gabbett, T. J. (2016). The training\u2014injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine<\/em>, 50<\/em>(5), 273\u2013280. https:\/\/doi.org\/10.1136\/BJSPORTS-2015-095788<\/p>\n\n\n\n

Gabbett, T. J., Hulin, B. T., Blanch, P., & Whiteley, R. (2016). High training workloads alone do not cause sports injuries: how you get there is the real issue. British Journal of Sports Medicine<\/em>, 50<\/em>(8), 444\u2013445. https:\/\/doi.org\/10.1136\/BJSPORTS-2015-095567<\/p>\n\n\n\n

Gabbett, T. J., & Whiteley, R. (2017). Two Training-Load Paradoxes: Can We Work Harder and Smarter, Can Physical Preparation and Medical Be Teammates? International Journal of Sports Physiology and Performance<\/em>, 12<\/em>(Suppl 2), 50\u201354. https:\/\/doi.org\/10.1123\/IJSPP.2016-0321<\/p>\n\n\n\n

Hulin, B. T., Gabbett, T. J., Blanch, P., Chapman, P., Bailey, D., & Orchard, J. W. (2014). Spikes in acute workload are associated with increased injury risk in elite cricket fast bowlers. British Journal of Sports Medicine<\/em>, 48<\/em>(8), 708\u2013712. https:\/\/doi.org\/10.1136\/BJSPORTS-2013-092524<\/p>\n\n\n\n

Malone, S., Owen, A., Newton, M., Mendes, B., Collins, K. D., & Gabbett, T. J. (2017). The acute:chonic workload ratio in relation to injury risk in professional soccer. Journal of Science and Medicine in Sport<\/em>, 20<\/em>(6), 561\u2013565. https:\/\/doi.org\/10.1016\/J.JSAMS.2016.10.014<\/p>\n\n\n\n

Soligard, T., Schwellnus, M., Alonso, J. M., Bahr, R., Clarsen, B., Dijkstra, H. P., Gabbett, T., Gleeson, M., H\u00e4gglund, M., Hutchinson, M. R., Janse Van Rensburg, C., Khan, K. M., Meeusen, R., Orchard, J. W., Pluim, B. M., Raftery, M., Budgett, R., & Engebretsen, L. (2016). How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. British Journal of Sports Medicine<\/em>, 50<\/em>(17), 1030\u20131041. https:\/\/doi.org\/10.1136\/bjsports-2016-096581<\/p>\n\n\n\n

Windt, J., & Gabbett, T. J. (2017). How do training and competition workloads relate to injury? The workload-injury aetiology model. British Journal of Sports Medicine<\/em>, 51<\/em>(5), 428\u2013435. https:\/\/doi.org\/10.1136\/BJSPORTS-2016-096040<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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