Monitorare il training load è necessario per gestire frequenza, volume e un’intensità di allenamento appropriata. 

Ciò è necessario per somministrare i giusti stimoli, sia fisiologici che psicologici, migliorare le performance di squadra.

La combinazione di queste variabili è comunemente chiamata “carico di allenamento”. Questo può essere suddiviso in due sottoinsiemi chiamati rispettivamente carico interno (CI o ITL (internal training load)) e carico esterno (CE o ETL (external training load)).

Training load: monitorare il carico di allenamento

Indubbiamente, la gestione del carico, training load, è considerato dai club, dagli sport scientist e dai preparatori fisici uno dei problemi più importanti nel calcio d’elite moderno.

Il mondo scientifico negli ultimi anni ha affrontato questo problema in maniera differente rispetto alla visione che vuole dare questa tesi. Autori come Chelly, Iaia, Vacz, Alves e Christos hanno voluto migliorare la performance non focalizzandosi sulle possibili variabili presenti nei micro-cicli settimali. Hanno invece portato avanti dei protocolli di allenamento a breve termine (settimane/mesi) con il fine di allenare solo alcune capacità, come ad esempio la forza esplosiva o la capacità aerobica.

I risultati hanno portato al miglioramento delle capacità prese in esame ma non sono riusciti a descrivere come questi protocolli si potessero integrare e quale importanza potessero avere nei carichi di lavoro settimanali.

Quantificare il training load 

Finora per quantificare il training load sono state utilizzate diverse variabili e metodiche.

La maggior parte degli articoli che vedremo analizzati successivamente hanno preso in considerazione le variabili di frequenza cardiaca (FC o HR (heart rate)) e di valutazione dello sforzo percepito (RPE) come variabili del carico interno. Entrambe non riescono però a quantificare il carico esterno.

Per colmare questa lacuna sono state individuate altre variabili. Tra questi abbiamo la distanza totale percorsa, la corsa a varie velocità (es. >16 km/h, >18 km/h ecc…), il numero di sprint, le accelerazioni, le decelerazioni e il dispendio energetico.

Quali sono gli indicatori del training load?

Dall’inizio degli anni 2000 fino ad oggi però lo sviluppo di accelerometri e monitoraggi. Tra questi abbiamo il sistema multi camera semi-automatico e di posizionamento globale (GPS). Questi hanno permesso un’analisi più approfondita e affidabile. 

Alcuni ricercatori come Little, Impellizeri e Gaudino nei loro lavori sul training load hanno mostrato che il monitoraggio sia del carico esterno (EL) che del carico interno (IL), è fondamentale per migliorare le performance degli atleti. Inoltre l’RPE-TL (rating of perceived exertion training load) si è dimostrato essere significativamente correlato al carico interno in allenamenti del calcio d’elite.

Per fornire però una valutazione globale del training load Kelly consiglia di monitorate anche tutte le sessioni di forza, tecnica, condizionamento e tattica.

Jeong nel 2011, Malone nel 2014 e Owen nel 2017 si sono concentrati nell’analisi pre-season dei carichi di allenamento stagionali in calciatori professionisti. I risultati sono stati contrastanti. Malone e Owen hanno rilevato che il TL (training load) è rimasto simile in tutti i giorni con l’eccezione del giorno prima del match (MD-1) dove il carico si è ridotto.

FC, RPE e GPS

Sia la FC che l’RPE analizzate sono state superiori rispetto a quella riportata da Jeong. Per quanto riguarda la distanza totale, i risultati mostrano che è maggiore all’inizio della stagione. Questo può esser spiegato dalla maggior attenzione e risalto dato sia alle esercitazioni tecnico-tattiche che a quelle fisiche.

L’utilizzo del GPS infine ha mostrato ulteriori prove della propria efficacia per valutare appieno i modelli di allenamento durante una stagione competitiva. Castellano ha voluto utilizzare queste metodiche in esercitazioni quali gli SSG (small sided games). Gli indicatori del carico interno come l’HR hanno avuto molte correlazioni con la TD.

L’RPE, invece, è stato fortemente correlato con la %HR media, ma non ha mostrato nessun’altra correlazione significativa con gli indicatori associati al carico esterno, come la distanza totale percorsa, le distanze coperte ad alta velocità >18 km/h e quelle percorse in sprint con velocità >21 km/h. Viceversa Mc-Laren nella sua meta-analisi e Al Haddad nel suo lavoro hanno mostrato che l’intensità delle relazioni con le misure di TL esterno (TD e TD a varie velocità di percorrenza) è più forte con la sRPE-TL (sessionRPE- trainingload).

A che punto è la ricerca sul training load?

Negli ultimi anni sono stati fatti dei passi avanti sul training load, apportando delle modifiche e incrementando le variabili all’analisi. Una di queste come già detto in precedenza è l’accelerazione.

Con la tecnologia GPS sono state misurate le seguenti variabili:

• tempo di allenamento; (TD).
• distanza di corsa ad alta velocità (HSR [> 5.8 m/s]).
• distanza percorsa in sprint (SPR [> 6.7 m/s]).
• variabili di accelerazione.

I risultati hanno dimostrato numerose differenze tra i giorni in diverse variabili del training load(P <0,05).

Solo la distanza totale, l’accelerazione e la distanza di decelerazione sono stati in grado di distinguere i ruoli dei giocatori in campo. Le variabili relative al tempo di allenamento e alla TD (total distance), invece, hanno ridotto le differenze tra i giorni e cambiato l’ordine delle sessioni all’interno del micro-ciclo. Questo è stato dimostrato mettendo in evidenza il secondo giorno di allenamento settimanale in cui si sono registrati i valori più alti in tutte le variabili rispetto al giorno prima della partita.

La review di Jasper sul training load

Jasper et al del 2016 hanno pubblicato una systematic review. Sono stati esaminati 11 articoli e i risultati sono stati che:

• è presente una relazione inversa tra carico muscolare percepito e i cambiamenti individuali del
  fitness aerobico.
• maggiore è il tempo trascorso a frequenze cardiache elevate maggiore sarà il rischio di infortuni.
• maggiore è il tempo acccumulato in allenamenti e partite durante la pre-season e la prima
  settimana di campionato minori saranno le prestazioni di sprint e CMJ (countermovement jump).

La review di Barlett

Infine Barlett nel 2016 ha provato a risolvere questo problema in modo differente. Lo scopo del suo studio era di quantificate e prevedere le relazioni tra RPE e le variabili di carico di allenamento ricavate dai dati GPS utilizzando il metodo statistico dei machine learning in giocatori professionisti di football Australiano.

I risultati hanno mostrano che la distanza percorsa durante la sessione sia la variabile più importante nel determinare l’RPE.

Però, quest’ultima è influenzata dal ruolo ricoperto in campo e dall’esperienza del giocatore. Questo approccio è risultato essere un’ulteriore possibilità di individuazione del training load con una possibile valutazione più accurata dell’allenamento.

Tuttavia, un aspetto fondamentale che si può dedurre dall’analisi della letteratura appena fatta è che l’applicazione di un programma di periodizzazione e di carichi di allenamento in squadre professionistiche è molto complesso. Ciò a causa delle differenze tra i giocatori, dalla varietà degli obiettivi giornalieri e dal periodo molto lungo di competizione. Una programmazione accurata se ben mantenuta durante l’anno potrebbe prevenire una diminuzione degli infortuni.

L’approccio di Gabbet al training load

Pigott, Gabbett e Jasper hanno esaminato il rapporto tra training load e l’incidenza di infortuni in giocatori professionisti di Rugby, Football Australiano e calcio.

Gli studi hanno indagato questo rapporto nel corso di diverse stagioni competitive. Hanno quindi dimostrato un rapporto significativo tra carico di allenamento, distanza totale e incidenza di infortuni. Il monitoraggio accurato del carico e della programmazione, quindi, può aiutare a prevedere dove e quando potrebbero verificarsi lesioni o infortuni. 

Riassumendo, la grande diversità di questi articoli presi in considerazione limita la possibilità di paragonarli nel migliore dei modi. Le variabili prese in considerazione per monitorare gli allenamenti sono sempre state solo HR, RPE, accelerazioni, distanza totale percorsa, corsa a varie velocità spesso analizzate attraverso tecnologia GPS e accelerometri. 

Tuttavia, la validità delle misure dell’HR per monitorare la quantità di lavoro nel calcio non è una misura adeguata del carico a causa del diverso profilo di attività che ha il calcio. Infatti, la sua caratteristica è quello di essere caratterizzato da moltissime attività intermittenti.

Tutti gli studi invece sono concordi nel dire che l’uso dell’RPE come misura globale del carico è diventata una valutazione comune negli sport di squadra. Questo a causa della facilità di esecuzione e della possibile comparazione con una vasta gamma di parametri di allenamento. Le variabili prima citate, potrebbero non essere sufficienti per comprendere la complessità della performance.

La nostra idea

Il continuo monitoraggio di tutte le sessioni di allenamento e del training load e delle partite con un aumento delle variabili analizzate tramite tecnologia GPS, potrebbe essere una raccomandazione per le future ricerche.

In questo modo è possibile un visione più ampia e comprensibile del carico di lavoro eseguito. 

Matteo Mura

Vuoi scoprire tutto sul training load?

Scopri il corso GPS o abbonati al Canale Calcio per scoprire tutto sul monitoraggio dei carichi.