Scelta dei Test e delle Variabili

Capitolo V

SCELTA DEI TEST & DELLE VARIABILI

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In un contesto in cui si applica la pratica di monitoraggio degli atleti per conoscere lo stato di fitness-fatica è necessario scegliere attentamente i test da utilizzare per ottimizzare il tempo a disposizione ed avere più dati spendibili per programmare la seduta. Per questo motivo bisogna contestualizzare le variabili che si ottengono.

1) Variabile correlata alla fatica. Un suo decremento in letteratura è associato ad uno stato di fatica (es. affaticamento neuromuscolare). Ad esempio: tempo di volo in un test di salto, tempo di percorrenza in un test di sprint ecc.

2) Variabile correlata alla prestazione di gara. Una sua modifica permette di monitorare l’andamento della competizione. Ad esempio, la potenza media è altamente correlata con le prove a tempo al cicloergometro/di corsa, in particolare negli sport individuali.

3) Variabile con la precisione migliore

4) Variabile sport-specifica

Si spiega con alcuni esempi:

a) Variabile correlata al binomio fitness-fatica. Per discriminare lo stato di affaticamento bisogna avere variabili che lo riflettano. Ad esempio, se si monitora il volume di lavoro (calcolato in minuti) in Zona3 della frequenza cardiaca (<80% FCmax) o la distanza totale (metri) ed essi hanno una correlazione di r = 0,35 e r = 0,24 con una riduzione dell’altezza di salto (m) nel CMJ non ha senso utilizzarle in quanto non forniscono un feedback spendibile. In altre parole, non sono correlati con la fatica neuromuscolare agli arti inferiori. Invece, se si ottiene un r = 0,87 e = 0,91, rispettivamente, tra il volume (minuti) in Zona5 (>90% FCmax) e la distanza ad alte velocità (>6 m/s) con il decremento dell’altezza nel CMJ bisogna monitorarle ad ogni allenamento perché riflettono l’affaticamento. La correlazione si può sviluppare individualmente (intra-soggetto) o per media della squadra (inter-soggetti). Da tenere presente che la distanza totale non è necessario monitorarla per correlarla alla fatica negli sport di squadra come il rugby o il calcio (Hader et al., 2019), ma in uno sport individuale come la maratona, il tonnellaggio del volume anche a basse intensità è fondamentale, per cui ci si rifà anche alla caratteristica dello sport e del contesto in cui ci si trova.

b) Test, fitness-fatica & prestazione. Si immagini di utilizzare due test identici per caratteristiche come praticità, specificità, validità ecc. per monitorare uno sport individuale di corsa. Dal primo si estrapola solo la FCrecupero che riflette lo stato di fitness-fatica del soggetto, mentre dal secondo si ottiene la FCrecupero e, in più, è possibile avere anche una correlazione molto alta (r = 0,92) tra la potenza media ed il tempo di percorrenza su una prova ipotetica di gara sui 1000m. Nel secondo caso, oltre che monitorare lo stato di recupero si può anche conoscere l’andamento della prestazione qualora si notasse un aumento della potenza media a parità di carico interno. Per cui, in questa situazione, è meglio utilizzare il secondo test in quanto si riescono ad estrapolare più variabili che permettono di avere uno screening globale dell’atleta.

c) Precisione delle variabili. Bisogna anche considerare quale variabile ha le limitazioni minori (o, nell’altro senso, quale ha una precisione maggiore). Esempio: se si sa che la distanza percorsa ad alta intensità ha una precisione del 12,3%, mentre il numero di accelerazioni è del 4,5% è meglio monitorare e basare la programmazione sulla seconda variabile. In questo ci viene in aiuto una review sistematica recente che mostra come la distanza totale è uno delle variabili meno utili da considerare, mentre le distanze percorse > 5,5 m/s (soglia di default) sono correlate con la fatica tramite marker prestativi e biochimici (rispettivamente -0,5% nella potenza di picco del CMJ e +30% nella creatin chinasi per ogni 100m ad alta intensità) (Hader et al., 2019). Nel ciclismo su soggetti professionisti partecipanti ai grandi giri europei ogni variabile estrapolata ha un’alta precisione test-retest (ICC = 0,80-0,98), si parla della FCsubmassimale a 300W e 225W, la RPE (0-10) a 225W e 300W e la potenza di picco a 170 e 145 battiti cardiaci (Rodríguez-Marroyo et al., 2017).

d) Variabili e sport-specificità. Invece, se ci si riferisce a che muscoli o azioni monitorare per quantificare l’andamento del recupero o l’incidenza degli infortuni da non contatto bisogna conoscere quale sia il luogo che ha più “danni” dopo la partita (nel caso di sport di squadra) o della competizione (nel caso di sport individuali). Ad esempio, nel calcio è bene monitorare i muscoli posteriori della coscia perché è il distretto corporeo maggiormente interessato ai danni muscolari (creatin-chinasi) e all’affaticamento neuromuscolare (Silva et al., 2018).

e) Variabili e programmazione della seduta. In aggiunta, ci possono anche essere variabili che sono utili per prescrivere gli allenamenti. Ad esempio, il test di salto utilizzato per monitorare la fatica neuromuscolare può essere interpretato anche per ottenere feedback sulle sedute pliometriche svolte in un gruppo di pallavolisti o di specialisti nel salto in lungo/alto in quanto si riesce a capire se i soggetti stiano rispondendo alle sedute precedenti tramite un cambiamento (aumento o riduzione) statistico nell’elevazione. Questo test è meno utile nel calcio dove si utilizza solamente per conoscere lo stato di affaticamento perché è, speculativamente, meno spendibile per programmare in acuto la seduta di allenamento, dato che l’altezza di salto può essere visionata solo per conoscere indirettamente se aumentano la forza negli arti inferiori, ma quest’ultimo non è propriamente un indice “prestativo”.