Il Training Load, trattato in altri articoli sul blog e nei webinar ad esso dedicati, riveste un ruolo di fondamentale importanza nell’allenamento e nel controllo dei giocatori.
Nel corso degli anni molti sport scientist, ricercatori, allenatori e preparatori atletici hanno unito le proprie forze e le proprie idee per studiare questo argomento. Comprendere le risposte in acuto e misurare la fatica residua può aiutare allenatori e preparatori a gestire i carichi settimanali individuali dei singoli atleti.
Oggi, in questo articolo della sezione ”News Scientifiche”, abbiamo deciso di tradurre per te l’abstract del 2018 di Pappalardo et al., dal titolo Effective injury forecasting in soccer with GPS training data and machine learning.
Abstract
Gli infortuni hanno un grande impatto nel calcio professionistico, vista la loro influenza sulle performance delle squadre e i costi di riabilitazione per ogni giocatore. La letteratura esistente fornisce solo informazioni superficiali sui fattori che possono influenzare maggiormente il rischio di infortunio, mentre manca completamente una valutazione del potenziale dei modelli statistici nella previsione futura di infortuni.
In questo studio, è stato proposto un approccio multi-dimensionale alla previsione degli infortuni nel calcio professionistico, basato sull’analisi GPS e il machine learning. Attraverso l’utilizzo della tecnologia GPS sono stati rilevati i dati riguardanti il training load durante tutto l’arco della stagione competitiva. Successivamente, è stato costruito un modello previsionale il quale ha mostrato accuratezza e interpretabilità attraverso la dimostrazione in diversi casi studio.
L’approccio di questo studio fornisce una nuova prospettiva nella prevenzione infortuni, fornendo un set di semplici e pratiche regole per valutare e interpretare le relazioni complesse che vi sono tra performance di gioco e rischio di infortuni nei giocatori di calcio professionisti.
Per leggere l’articolo completo Effective injury forecasting in soccer with GPS training data and machine learning (clicca qui).
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