{"id":3056,"date":"2020-05-23T13:13:25","date_gmt":"2020-05-23T11:13:25","guid":{"rendered":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/blog\/perfiles-de-velocidad-de-carga-individualizados\/"},"modified":"2026-02-27T11:00:58","modified_gmt":"2026-02-27T10:00:58","slug":"perfiles-de-velocidad-de-carga-individualizados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/blog\/perfiles-de-velocidad-de-carga-individualizados\/","title":{"rendered":"Perfiles de fuerza \/ velocidad individualizados: consideraciones de aplicaci\u00f3n para aumentar la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Los perfiles de fuerza\/velocidad individualizados se utilizan com\u00fanmente para predecir el 1RM<\/strong>. Sin embargo, los resultados son mixtos: algunos estudios demuestran que pueden predecir con precisi\u00f3n 1RM; sin embargo, otros estudios revelan lo contrario. Acomp\u00e1\u00f1ame a comentar cu\u00e1les son las caracter\u00edsticas individuales<\/span>\u00a0<\/span>que deben considerarse para llevar a la pr\u00e1ctica aumentando la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n de 1RM.<\/span><\/p>\n

<\/span>Puntos claves<\/span><\/h2>\n
    \n
  1. Las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal individualizada<\/strong> son los perfiles de velocidad m\u00e1s comunes utilizados para predecir 1RM<\/span><\/li>\n
  2. Los hallazgos generales de la literatura son mixtos<\/strong> en cuanto a la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n de 1RM<\/span><\/li>\n
  3. Hay varias consideraciones de aplicaci\u00f3n<\/strong> para aumentar la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n de 1RM<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    Cuando alguien dice, \u00abEntrenamiento basado en la velocidad\u00bb<\/strong> lo que t\u00edpicamente viene a la mente para la mayor\u00eda de los individuos es el perfil de carga y velocidad. Luego, la mayor\u00eda t\u00edpicamente piensan en un perfil de carga-velocidad como una ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n que involucra velocidad en el eje x y carga en el eje y con una extrapolaci\u00f3n de la velocidad para predecir 1RM. Las ecuaciones de regresi\u00f3n se utilizan t\u00edpicamente para predecir 1RM con el fin de monitorear 1RM a lo largo del tiempo o como un m\u00e9todo en el que basar la prescripci\u00f3n de la sesi\u00f3n de entrenamiento. Hay innumerables estudios que incluyen perfiles de carga y velocidad de la ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n; por lo tanto, en lugar de abordar todos y cada uno de los estudios, esta breve rese\u00f1a ofrecer\u00e1 una breve instant\u00e1nea de las consideraciones m\u00e1s importantes y consideraciones\u00a0<\/span>\u00a0para aumentar la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n de 1RM. \u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

    En resumen, estos estudios investigan la validez y\/o fiabilidad de los perfiles de fuerza\/velocidad <\/strong>para la predicci\u00f3n de 1RM. La validez se refiere a la exactitud de los m\u00e9todos de predicci\u00f3n de 1RM. La fiabilidad se refiere a la consistencia de los m\u00e9todos de predicci\u00f3n de 1RM. Es importante investigar tanto la validez como la fiabilidad, ya que un m\u00e9todo de predicci\u00f3n de 1RM puede ser inv\u00e1lido (no predecir con exactitud 1RM), pero puede seguir siendo fiable, lo que significa que constantemente sobre o predecir por debajo 1RM por una magnitud espec\u00edfica. Por ejemplo, digamos que un m\u00e9todo particular de predicci\u00f3n de 1RM predice consistentemente un exceso de 1RM en 10 kilos. Aunque no es v\u00e1lido (sobre-predice 1RM en 10 kilos), es fiable (sobre-predice consistentemente 1RM en 10 kilos). Por lo tanto, en este ejemplo en particular, este individuo todav\u00eda podr\u00eda usar esto como un m\u00e9todo s\u00f3lido para predecir el 1RM simplemente sabiendo que su 1RM es siempre ~10 kilos menos que la predicci\u00f3n real.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

    Personalmente, he jugado tanto con ecuaciones de regresi\u00f3n lineal como con ecuaciones de regresi\u00f3n polin\u00f3mica una buena cantidad para predecir 1RM. Para m\u00ed, ambos m\u00e9todos tienden a sobre-predicar 1RM sustancialmente, lo que es consistente con lo que se reporta en la mayor\u00eda de la literatura. Por esta raz\u00f3n, sugiero t\u00edpicamente el uso de lo que he llamado una Tabla de Velocidad de Primera Reparaci\u00f3n Individualizada para cruzar la velocidad de primera reparaci\u00f3n individualizada con el porcentaje individualizado de 1RM para la determinaci\u00f3n exacta del porcentaje de 1RM en la barra y para la predicci\u00f3n exacta de 1RM. Sin embargo, para algunos individuos he encontrado que los perfiles de velocidad de carga de la ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n t\u00edpica son capaces de predecir 1RM con una precisi\u00f3n razonablemente buena, por lo que todav\u00eda creo que vale la pena discutirlos. Simplemente ten en cuenta las importantes consideraciones que se ilustran a continuaci\u00f3n si est\u00e1s interesado en darles una oportunidad.<\/p>\n

     <\/p>\n

    <\/span>\u00bfCu\u00e1l es la mejor m\u00e9trica de velocidad a utilizar?<\/span><\/h2>\n

    Hay varias m\u00e9tricas de velocidad que pueden usarse para predecir 1RM: velocidad conc\u00e9ntrica media (ACV), velocidad media propulsiva (MPV), velocidad m\u00e1xima (PV), y muchas otras (1). La VCA es la velocidad media durante toda la porci\u00f3n conc\u00e9ntrica del ascenso (es decir, durante la porci\u00f3n en la que se asciende o se \u00abmueve hacia arriba\u00bb en la sentadilla o la press de banca). VMP es la velocidad media desde el inicio de la porci\u00f3n conc\u00e9ntrica del levantamiento hasta el punto en que la aceleraci\u00f3n de la barra es menor que la aceleraci\u00f3n de la gravedad (esto puede ser particularmente \u00fatil para evaluar la tasa de desarrollo de la fuerza; tambi\u00e9n se conoce com\u00fanmente como RFD). PV es la velocidad pico (por lo tanto, m\u00e1xima) que se alcanza durante la porci\u00f3n conc\u00e9ntrica del levantamiento.\u00a0<\/span><\/p>\n

    En un estudio muy reciente en el que se investigaba qu\u00e9 m\u00e9trica de velocidad pod\u00eda determinar la carga relativa de la press de banca con la mayor fiabilidad, la ACV ten\u00eda el mayor coeficiente de correlaci\u00f3n persa (R = 0,993) y el menor error est\u00e1ndar de la estimaci\u00f3n (VER = 5,11 – 6,03%) (1). El valor R mide la fuerza de la relaci\u00f3n entre dos variables (carga y velocidad en este caso concreto) y oscila entre -1,00 y +1,00 (un valor absoluto de 1,00 indicar\u00eda que existe una correlaci\u00f3n perfecta entre carga y velocidad). El SEE representa la exactitud e ilustra la variaci\u00f3n alrededor de una l\u00ednea de regresi\u00f3n (por lo que cuanto menor sea el SEE, menor ser\u00e1 la varianza y mayor la exactitud de la predicci\u00f3n).\u00a0<\/span><\/p>\n

    <\/span>\u00bfCu\u00e1l es el mejor tipo de m\u00e9todo de predicci\u00f3n de 1RM a utilizar?<\/span><\/h2>\n

    Hay tres m\u00e9todos primarios de predicci\u00f3n de 1RM que utilizan la velocidad y que se emplean actualmente en la literatura cient\u00edfica: umbral de velocidad m\u00ednima (MVT), carga a velocidad cero (LD0) y fuerza-velocidad (FV) (2). El MVT sugiere que la repetici\u00f3n final antes del fallo es siempre en el mismo ACV. Por lo tanto, el m\u00e9todo MVT implica resolver la ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n lineal para y (1RM) con el MVT (x). El m\u00e9todo LD0 es id\u00e9ntico al m\u00e9todo MVT; sin embargo, implica la resoluci\u00f3n de la ecuaci\u00f3n lineal, ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n para una velocidad de 0 m.s-1, en lugar de la MVT. El m\u00e9todo FV implica la identificaci\u00f3n de la intercepci\u00f3n entre FV y la relaci\u00f3n peso-velocidad (en este caso el peso se determina multiplicando cada una de las cargas absolutas por la aceleraci\u00f3n est\u00e1ndar debida a la gravedad o 9,81 m.s-1). En conclusi\u00f3n, se ha demostrado que el m\u00e9todo de predicci\u00f3n del MVT 1RM es el m\u00e1s v\u00e1lido y fiable de los tres m\u00e9todos mencionados (2).\u00a0<\/span><\/p>\n

     <\/p>\n

    <\/span>Ecuaciones de regresi\u00f3n lineal individual frente a ecuaciones de regresi\u00f3n lineal de grupo<\/span><\/h3>\n

    No deber\u00eda sorprender que las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal individual sean m\u00e1s precisas para predecir 1RM que las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal de grupo (3), ya que se ha establecido que la relaci\u00f3n entre carga y velocidad debe ser individualizada (4). No veo el prop\u00f3sito de investigar las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal grupal, ni tampoco veo la eficacia de las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal grupal en entornos grupales. En entornos grupales, incluso si varios atletas utilizan el mismo dispositivo de VBT, cada uno de ellos puede seguir teniendo su ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n lineal individual (que depende de la sesi\u00f3n, ya que la ecuaci\u00f3n cambiar\u00e1, por supuesto, cada sesi\u00f3n dependiendo de la carga exacta y la velocidad exacta correspondiente). Por supuesto, utiliza tu propio perfil individualizado de velocidad de carga; no utilice un perfil gen\u00e9rico de velocidad de carga de grupo. \u00a0<\/span><\/p>\n

    <\/span>Velocidad m\u00e1xima prevista vs. no velocidad m\u00e1xima prevista<\/span><\/h3>\n

    Creo que una limitaci\u00f3n importante de la mayor\u00eda de los estudios es que casi nunca se proporciona un taco de velocidad m\u00e1xima prevista. Sin embargo, en un estudio en el que hab\u00eda una condici\u00f3n que recib\u00eda un taco de velocidad m\u00e1xima prevista y una condici\u00f3n de control (no se recibi\u00f3 ning\u00fan taco de velocidad m\u00e1xima prevista), la predicci\u00f3n de 1RM fue ligeramente m\u00e1s precisa en la condici\u00f3n que recib\u00eda un taco de velocidad m\u00e1xima prevista (errores absolutos: 3,1 \u00b1 2,3 frente a 4,1 \u00b1 1,9 kg) (5). De nuevo, l\u00f3gicamente esto no deber\u00eda sorprender, porque si a un sujeto no se le proporciona un taco para levantar cada repetici\u00f3n con la m\u00e1xima velocidad prevista, ciertas repeticiones pueden ser m\u00e1s r\u00e1pidas que las normales y ciertas repeticiones pueden ser m\u00e1s lentas que las normales. En consecuencia, esto tendr\u00e1 cambios dr\u00e1sticos en la pendiente de la l\u00ednea de regresi\u00f3n; por lo tanto, influyendo en la predicci\u00f3n de 1RM.\u00a0<\/span><\/p>\n

    <\/span>Levantadores experimentados vs. inexpertos<\/span><\/h3>\n

    Curiosamente, Banyard y otros (2017) informaron de que los estados de entrenamiento m\u00e1s duros (sujetos capaces de ponerse en cuclillas con peso libre 1,5 veces la masa corporal) ten\u00edan predicciones m\u00e1s precisas de 1RM que los estados de entrenamiento m\u00e1s bajos (6). Los autores no proporcionaron ninguna discusi\u00f3n o interpretaci\u00f3n para explicar estos hallazgos. No estoy del todo seguro de por qu\u00e9 es as\u00ed, ya que he sido testigo de resultados contradictorios con los de los \u00abestados de entrenamiento m\u00e1s duros\u00bb. Para especular, puede ser porque los \u00abestados de entrenamiento superiores\u00bb pueden \u00abmoler\u00bb (es decir, realizar repeticiones a velocidades m\u00e1s lentas); sin embargo, dado que la ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n lineal individualizada tiene en cuenta el VCA de 1RM de un individuo, esto no explica todo el panorama. \u00a0<\/span><\/p>\n

    <\/span>Ejercicios de peso libre vs. ejercicios basados en m\u00e1quinas<\/span><\/h3>\n

    Por \u00faltimo, llegamos a los ejercicios de peso libre frente a los de m\u00e1quina. Aqu\u00ed es donde las diferencias en los hallazgos realmente empiezan a entrar en juego. En su mayor parte, las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal que implican ejercicios de peso libre no son v\u00e1lidas (6, 7) ni fiables (6), y t\u00edpicamente sobreestiman el 1RM real en una magnitud significativa (6, 7). Sin embargo, en su mayor parte, las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal que implican ejercicios basados en m\u00e1quinas son t\u00edpicamente razonablemente v\u00e1lidas y confiables para la predicci\u00f3n de 1RM (5, 8). No estoy del todo seguro de por qu\u00e9 los ejercicios basados en m\u00e1quinas son t\u00edpicamente m\u00e1s precisos, pero para especular creo que puede ser porque los ejercicios de peso libre son m\u00e1s propensos a las desviaciones t\u00e9cnicas; por lo tanto, la trayectoria distintiva de la barra puede jugar un papel.<\/span><\/p>\n

    <\/span>Alto porcentaje de 1RM vs. Bajo porcentaje de 1RM<\/span><\/h3>\n

    Las ecuaciones de regresi\u00f3n lineal que utilizan un porcentaje mayor de 1RM (~80% de 1RM) son m\u00e1s precisas que las que utilizan un porcentaje menor de 1RM (~60% de 1RM), sin importar el n\u00famero de puntos de datos involucrados en la ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n lineal (6, 7). Por lo tanto, parece que la relaci\u00f3n entre la carga y la velocidad se vuelve curva (en lugar de lineal) a medida que la carga en la barra aumenta. En mi opini\u00f3n, la relaci\u00f3n carga-velocidad se parece m\u00e1s a una ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n polin\u00f3mica de segundo orden que a una ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n lineal.\u00a0<\/span><\/p>\n

    <\/span>Ecuaciones de regresi\u00f3n lineal individualizada vs. ecuaciones de regresi\u00f3n polin\u00f3mica individualizada<\/span><\/h3>\n

    Yo dir\u00eda con cautela que las ecuaciones de regresi\u00f3n polin\u00f3mica pueden ser m\u00e1s precisas que las de regresi\u00f3n lineal para predecir 1RM (9), pero lamentablemente hay muy pocas investigaciones sobre su eficacia. En realidad me sorprende que sea as\u00ed, ya que el componente que m\u00e1s tiempo consume para realizar un estudio es t\u00edpicamente la recolecci\u00f3n de datos. En otras palabras, los investigadores ya tienen los datos, por lo que s\u00f3lo es cuesti\u00f3n de ejecutar las estad\u00edsticas, informar de los resultados e integrar los resultados en la secci\u00f3n de discusi\u00f3n del documento. De hecho, el documento m\u00e1s reciente sobre la prescripci\u00f3n de carga autorregulada utiliz\u00f3 un m\u00e9todo interesante para prescribir la carga utilizando una ecuaci\u00f3n de regresi\u00f3n polin\u00f3mica (10).<\/span><\/p>\n

     <\/p>\n

    \"img-fase-3-es\"<\/a><\/span><\/p>\n

     <\/p>\n

    <\/span>Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n

    En resumen, si est\u00e1 interesado en probar las ecuaciones de regresi\u00f3n, debe utilizar una ecuaci\u00f3n individualizada (pruebe tanto lineal como polin\u00f3mica), ACV como la m\u00e9trica de la velocidad una se\u00f1al de velocidad m\u00e1xima prevista y un alto porcentaje de 1RM. Adem\u00e1s, la predicci\u00f3n puede ser m\u00e1s precisa si se tiene un estado de entrenamiento m\u00e1s alto y se utiliza para un ejercicio basado en la m\u00e1quina (lo que probablemente es poco frecuente). En el cuadro 1 se ilustra un resumen de las consideraciones pr\u00e1cticas.\u00a0<\/span><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Pero una \u00faltima pregunta puede ser: \u00abEn la literatura, \u00bfcu\u00e1n precisos son los perfiles de velocidad de carga en la predicci\u00f3n de 1RM?\u00bb<\/strong> Algunos son casi perfectos (5, 8), mientras que otros sobre-predicen 1RM hasta ~ 25 kilos (6, 7), pero es en gran medida variable inter individualmente. Sin embargo, la buena noticia es que la velocidad es fiable en cada porcentaje de 1RM (11). Por lo tanto, t\u00edpicamente sugiero usar lo que he llamado una Tabla de Velocidad de Primera Reparaci\u00f3n Individualizada y cruzar la velocidad con el porcentaje de 1RM. Como nota final, personalmente creo que la predicci\u00f3n de 1RM es m\u00e1s \u00fatil como herramienta para monitorizar 1RM en el tiempo que como un m\u00e9todo real para prescribir TODO el per\u00edodo de sesiones, simplemente porque otras estrategias de autorregulaci\u00f3n pueden prescribir y autorregular apropiadamente la carga y el volumen. El pr\u00f3ximo art\u00edculo abordar\u00e1 los m\u00e9todos de predicci\u00f3n y monitoreo de 1RM que he encontrado efectivos usando la Tabla Individualizada de Primera Velocidad de Repetici\u00f3n que he creado.\u00a0<\/span><\/p>\n

    <\/span>Puntos clave<\/span><\/h2>\n
      \n
    1. Las consideraciones de aplicaci\u00f3n para los perfiles de velocidad de carga incluyen el uso de una ecuaci\u00f3n individual, la velocidad conc\u00e9ntrica media, el umbral de velocidad m\u00ednima, la velocidad m\u00e1xima prevista y un alto porcentaje de 1RM<\/strong><\/li>\n
    2. Emplea ecuaciones de regresi\u00f3n lineal individualizada o ecuaciones polin\u00f3micas individualizadas de segundo orden s\u00f3lo si son consistentemente precisas para predecir 1RM para ti.\u00a0<\/strong><\/li>\n
    3. Emplee lo que he llamado una Tabla de Velocidad de Primera Reparaci\u00f3n Individualizada para cruzar la velocidad de primera reparaci\u00f3n individualizada con el porcentaje individualizado de 1RM como un m\u00e9todo r\u00e1pido y f\u00e1cil para determinar con precisi\u00f3n el porcentaje de 1RM en la barra y predecir 1RM<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

       <\/p>\n

      <\/span>Bibliograf\u00eda<\/span><\/h2>\n
        \n
      1. Garcia-Ramos, A, Pestana-Melero, FL, Perez-Castilla, A, Rojas, FJ, and Haff, GG. Mean velocity vs. mean propulsive velocity vs. peak velocity: which variable determines bench press relative load with higher reliability. The Journal of Strength and Conditioning Research 32<\/i>(5), 1273 \u2013 1279, 2018.<\/li>\n
      2. Hughes, LJ, Banyard HG, Dempsey, AR, and Scott, BR. Using a load-velocity relationship to predict one repetition maximum in free-weight exercise: a comparison of the different methods. The Journal of Strength and Conditioning Research 33<\/i>(9), 2409 \u2013 2419, 2019.<\/li>\n
      3. Benavides-Ubric, A, Diez-Fernandez, DM, Rodriguez-Perez, MA, Ortega-Becerra, M, and Pareja-Blanco, F. Analysis of the load-velocity relationship in deadlift exercise. Journal of Sports Science and Medicine 19<\/i>, 452 \u2013 459, 2020.<\/li>\n
      4. Helms, ER, Storey, AG, Cross, MR, Brown, SR, Lenetsky, S, Ramsay, H, Dillen, C, and Zourdos, MC. RPE and velocity relationships for the back squat, bench press, and deadlift in powerlifters. The Journal of Strength and Conditioning Research 31<\/i>(2): <\/i>292 \u2013 297, 2017.<\/li>\n
      5. Jimenez-Alonso, A, Garcia-Ramos, A, Cepero, M, Miras-Moreno, S, Rojas, FJ, and Perez-Castilla. Velocity performance feedback during the free-weight bench press testing procedure: an effective strategy to increase the reliability and one repetition maximum accuracy prediction. The Journal of Strength and Conditioning Research <\/i>[Epub ahead of print], 2020.<\/li>\n
      6. Banyard, HG, Nosaka, K, and Haff, GG. Reliability and validity of the load-velocity relationship to predict the 1RM back squat. The Journal of Strength and Conditioning Research 31<\/i>(7), 1897 \u2013 1904, 2017.<\/li>\n
      7. Ruf, L, Chery, C, and Taylor K. Validity and reliability of the load-velocity relationship to predict the one-repetition maximum in deadlift. The Journal of Strength and Conditioning Research 32<\/i>(3), 681 \u2013 689, 2018.<\/li>\n
      8. Perez-Castilla, A, Suzovic, D, Domanovic, A, Fernandes, JFT, and Garcia-Ramos, A. Validity of different velocity-based methods and repetitions-to-failure equations for predicting the 1 repetition maximum during 2 upper-body pulling exercises. The Journal of Strength and Conditioning Research <\/i>[Epub ahead of print], 2019.<\/li>\n
      9. Pestana-Melero, FL, Haff, GG, Rojas, FJ, Perez-Castilla, A, and Garcia-Ramos, A. Reliability of the load-velocity relationship obtained through linear and polynomial regression models to predict the 1-repetition maximum load. Journal of Applied Biomechanics 34<\/i>(3), 184 \u2013 190.<\/li>\n
      10. Dorrell, HF, Moore, JM, and Gee, TI. Comparison of individual and group-based load-velocity profiling as a means to dictate training load over a 6-week strength and power intervention. Journal of Sports Sciences <\/i>[Epub ahead of print].<\/li>\n
      11. Banyard, HG, Nosaka, K, Vernon, AD, and Haff, GG. The reliability of individualized load-velocity profiles. International Journal of Sports Physiology and Performance 13<\/i>(6), 763 \u2013 769.<\/li>\n<\/ol>\n

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        Los perfiles de fuerza\/velocidad individualizados se utilizan com\u00fanmente para predecir el 1RM. Sin embargo, los resultados son mixtos: algunos estudios demuestran que pueden predecir con precisi\u00f3n 1RM; sin embargo, otros estudios revelan lo contrario. Acomp\u00e1\u00f1ame a comentar cu\u00e1les son las caracter\u00edsticas individuales\u00a0que deben considerarse para llevar a la pr\u00e1ctica aumentando la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":3048,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[28],"tags":[259],"class_list":["post-3056","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-guias-vbt","tag-sportsscience"],"acf":[],"yasr_visitor_votes":{"stars_attributes":{"read_only":false,"span_bottom":false},"number_of_votes":0,"sum_votes":0},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3056","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3056"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3056\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":23965,"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3056\/revisions\/23965"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3048"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3056"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3056"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pre.vitruve.fit\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3056"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}