Miranda-Mendoza, J.; Reynoso-Sánchez,
L.F.; Hoyos-Flores, J.R.; Quezada-Chacón, J.T.; Naranjo, J.; Rangel-Colmenero,
B. y Hernández-Cruz, G. (2020)
Stress Score and LnrMSSD as Internal Load
Parameters During Competition. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de
la Actividad Física y el Deporte vol. 20 (77) pp. 21-35 Http://cdeporte.rediris.es/revista/revista77/artstress1105.htm
DOI:
10.15366/rimcafd2020.77.002
ORIGINAL
STRESS SCORE Y LnrRMSSD COMO PARÁMETROS DE CARGA INTERNA DURANTE
UNA COMPETICIÓN
STRESS SCORE AND LnrMSSD AS INTERNAL LOAD
PARAMETERS DURING COMPETITION
Miranda-Mendoza, J.1;
Reynoso-Sánchez, L.F.2; Hoyos-Flores, J.R.3;
Quezada-Chacón, J.T.4; Naranjo, J.5; Rangel-Colmenero, B.6
y Hernández-Cruz, G.7
1 Doctor
en Ciencias de la Cultura Física. Profesora Facultad de Organización Deportiva,
Universidad Autónoma de Nuevo León. Nuevo León (México) mmj5-7_12@hotmail.com
2 Doctor
en Ciencias de la Cultura Física. Programa Educación Física y Ciencias del
Deporte, Universidad Autónoma de Occidente, Sinaloa (México) felipe.reynoso@udo.mx
3 Maestría
en Actividad Física y Deporte con orientación en Alto Rendimiento. Profesor
Facultad de Organización Deportiva, Universidad Autónoma de Nuevo León. Nuevo
León (México) raul9991NBP@hotmail.com
4 Doctor
en Ciencias de la Cultura Física. Programa de Entrenamiento Deportivo,
Instituto de Ciencias Biomédicas, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.
Chihuahua (México) minaquezada21@gmail.com
5 Doctor
en Medicina. Departamento de Deporte e Informática. Universidad Pablo de
Olavide. Sevilla
(España) jonaore@gmail.com
6 Doctora
en Morfología. Facultad de Organización Deportiva, Universidad Autónoma de
Nuevo León. Nuevo León (México) blanca.rangelc@uanl.mx
7 Doctor
en Actividad Física y Calidad de Vida. Facultad de Organización Deportiva,
Universidad Autónoma de Nuevo León. Nuevo León (México) german.hernandezcrz@uanl.edu.mx
AGRADECIMIENTOS
Este
proyecto fue financiado por PRODEP DSA/103.15/15/6797.
Los autores agradecen al entrenador y
los atletas por su apoyo para llevar a cabo la investigación.
Código UNESCO / UNESCO
Code: 241106
Fisiología del Ejercicio / Exercise Physiology
Clasificación
Consejo de Europa/Council of Europe Classification: 2. Bioquímica
del Deporte / Biochemistry of Sport; 6. Fisiología del Ejercicio / Exercise Physiology;
17. Otras: Estrés fisiológico / Others: Physiological Stress.
Recibido 8 de marzo
de 2018 Received March 8, 2018
Aceptado 21 de julio
de 2018 Accepted June 21, 2018
RESUMEN
El objetivo del estudio
fue analizar el comportamiento del stress score (SS) y el logaritmo neperiano
de la media de la raíz cuadrada de las diferencias de los intervalos sucesivos
R-R (LnrMSSD) de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) como
indicadores de la carga interna mediante la modulación simpática y
parasimpática, apoyado con parámetros bioquímicos de carga interna. Se
evaluaron 14 atletas universitarios de balonmano (edad 22.30
± 1.83 años). Se monitoreó la VFC
y marcadores bioquímicos en seis momentos. Se analizaron las diferencias entre
las tomas de cada variable mediante estadística descriptiva convencional y el
tamaño del efecto con la d de Cohen y
la magnitud de Hopkins. Se examinaron las correlaciones de Pearson entre
variables. El LnrMSSD, SS y cortisol presentaron cambios significativos (p < .05). Se encontraron
correlaciones entre los parámetros de la VFC (SS y LnrMSSD) con creatin kinasa
(CK) respectivamente. Los resultados del estudio muestran que el SS puede ser
una metodología fiable para la evaluación de la carga interna durante una
competición.
PALABRAS
CLAVE: Estrés
fisiológico, Sistema nervioso autónomo, Variabilidad de la frecuencia cardíaca,
Marcadores biológicos, Carga interna, Balonmano.
ABSTRACT
The aim of this study
was to analyse the behaviour of the stress score (SS) and the Neperian
logarithmof
the Root Mean Square of Successive R-R Interval differences(LnrMSSD) of heart rate variability (HRV) as indicators of internal load
throughout sympathetic and parasympathetic modulation, supported by biochemical
parameters of internal load. 14 handball university athletes (age 22.30 ±
1.83years) were evaluated. Six times of HRV and biochemical markers were
collected. Each variable were analyzed by conventional statistics and using the
Cohen´s d, and Hopkins magnitude for the sample size effect. It was analyzed
the Pearson correlations between variables. The LnrMSSD, SS and cortisol
presented significant changes (p< .05). Correlations were found between HRV
(SS and LnrMSSD) and CK respectively. Results of this study shows that SS can
be a reliable method for the evaluation of internal load during competition.
KEY WORDS: Physiological stress
response, Autonomic nervous system, Heart rate variability, Biological markers,
Handball, Internal load.
INTRODUCCIÓN
En
el ámbito deportivo, el control de la carga interna es fundamental para
maximizar las adaptaciones positivas al entrenamiento, las cuales ayudan en la realización de planificaciones adecuadas en competición
y entrenamiento [1], además, proporciona información útil para determinar qué
atletas están preparados para las exigencias de la competición [2]; por lo
tanto,
la cuantificación de la carga interna es considerado un tema relevante en el deporte
[3].
Para
la evaluación de la carga interna se han propuesto diferentes métodos, algunas
investigaciones muestran relación entre CK y la urea con parámetros de
intensidad y volumen del ejercicio [4]. La CK puede ser un
determinante en la dosificación individual del entrenamiento en deportes intermitentes,
en los cuales existen cargas elevadas y componentes de contracciones
excéntricas [5]. Por otro lado, la urea indica el catabolismo de las proteínas
lo que refleja que el volumen de la sesión de entrenamiento ha sido alto [5],
también ha sido sugerido para el control del entrenamiento y evitar posibles
adaptaciones negativas de las cargas físicas tanto en entrenamiento como en
competición [4, 6]. Otro indicador de carga interna utilizado es el cortisol
como uno de los principales glucocorticoides que prepara al organismo para
responder a un estímulo interno o externo [7].Estos estímulos pueden ser
ocasionados por estresores psicofisiológicos que se presentan por esfuerzos
altos y continuos, los cuales han sido observados antes de un entrenamiento o de
una competición como un indicador de respuesta anticipatoria [8, 9]. La respuesta
ante el estrés y las variaciones de cortisol pueden funcionar o no en sincronía
dependiendo del grado de estrés psicofisiológico que se presente, y al mismo
tiempo de la relación que tenga con el sistema nervioso autónomo [10, 11].
Estas
evaluaciones bioquímicas (CK, urea y cortisol) han sido utilizadas en diversas
investigaciones con éxito, sin embargo son de carácter invasivo, implicando
cuidado especial en el manejo de las muestras sanguíneas y equipo especializado
de alto costo [12].Por tal motivo, en la actualidad se están utilizando otros métodos
no invasivos como la VFC, la cual se ha propuesto como una herramienta para la
evaluación de la actividad del sistema nervioso autónomo (SNA) a través de la
interacción entre el sistema simpático y parasimpático, manifestando la
respuesta del corazón en diferentes demandas fisiológicas [13]. De esta forma
la VFC proporciona información sobre la adaptación al entrenamiento [14], la
fatiga y el estrés generado por las altas demandas físicas tanto en condiciones
de entrenamiento como de la competición [15].
La
VFC es un indicador sensible que mide las alteraciones provocadas por el estrés
fisiológico y psicológico, ya que durante el ejercicio la actividad simpática
se incrementa, mientras que en el período de recuperación se presenta una
reactivación de la actividad parasimpática, este equilibrio refleja la
restauración de la homeostasis cardiovascular importante en la recuperación
global [16].En la práctica los índices más utilizados para monitorear las
cargas de entrenamiento son la media de
la raíz cuadrada de las diferencias de los intervalos sucesivos R-R (rMSSD) y el
diámetro transversal del diagrama de dispersión de Poincaré(SD1)que reflejan la
actividad parasimpática [17], junto con el logaritmo neperiano de la rMSSD (LnrMSSD),
que se está utilizando con gran frecuencia en valoraciones de equipo[1, 18]. Por
parte de la actividad simpática el parámetro que se acercan a una posible
interpretación es el diámetro longitudinal del diagrama de dispersión de Poincaré
(SD2) que es inverso a la actividad simpática. Para evitar este carácter
inverso, Naranjo, et al. [13] propusieron en su
lugar dos indicadores para la interpretación del diagrama de poincare denominados
(SS) con el intención de obtener un valor directamente proporcional con la
actividad simpática y el ratio simpático parasimpático (S:PS ratio), con el
propósito de obtener una clara relación entre la actividad simpática y
parasimpática que refleje el balance autonómico. Los autores mencionan que
estos indices pueden servir como una herramienta para evaluar la asimilacion de
las cargas de entrenamiento y competiciones en jugadores de futbol profesional[17].Dicho
lo anterior, resaltamos que aunque existen estudios en diferentes deportes con
el LnrMSSD, a la fecha no hay datos de aplicación del SS en otros deportes.
Por otra parte, en deportes de equipo donde las muestras
suelen ser heterogeneas y de pequeño tamaño, se ha sugerido utilizar otro tipo
de abordaje estadistico más útil que los valores de ppara la evaluación de los cambios significativos en un contrste de
hipotesis [19], como el minimo cambio apreciable (SWC) de Hopkins, Marshall, Batterham, & Hanin [20] y el tamaño del efecto (d) de Cohen.
El objetivo de nuestro estudio fue analizar el comportamiento
del SS y el LnrMSSD como indicadores del estrés fisiologico simpático y
parasimpático y su relación con marcadores bioquimicos durante una competición nacional
en jugadores de balonmano y ver el aporte que brindanlos estadisticos de Cohen
y Hopkins en el analisis de estas variables.
MATERIAL
Y MÉTODOS
SUJETOS
14 atletas universitarios
de balonmano(edad: 22.30 ± 1.83 años; estatura: 180.74 ± 6.59 cm; peso: 83,86 ±
14.80 kg; porcentaje de grasa corporal: 18.51 ±8.22 %) pertenecientes al equipo
representativo de la Universidad Autónoma de Nuevo León, todos con experiencia
en competiciones nacionales participaron voluntariamente, fueron previamente informados del
procedimiento a seguir y firmaron una carta de consentimiento contando con la
aprobación del comité de bioética en Investigación en Ciencias de la Salud COBICIS (COBICIS-801/2015/124-01HCG)
PROCEDIMIENTO
Previo al estudio todos los sujetos fueron sometidos a un
examen completo rutinario que incluía un historial clínico, exploraciones y
composición corporal mediante el método de absorciometría con rayos X de doble
energía (DXA) con la finalidad de descartar alguna enfermedad que afectara el
propósito de la investigación.
Todas las evaluaciones se realizaron durante el campeonato universitario nacional, que es
la competición más importante del equipo en su ciclo anual de entrenamiento. El
LnrMSSD, SS, CK,
urea y cortisol fueron evaluadosen las siguientes etapas: una semana antes a la
competición (REP), la segunda se llevó a cabo un día previo al inicio de la
competición (PRE), la tercerase tomó tras el último partido de la competición (FIN),
la cual tuvo una duración de una semana acumulando seis partidos incluyendo la
final a razón de un juego por día, la cuarta se realizó a la mañana siguientede
finalizada la competición (24H), la quinta al segundo día (48H) y la sexta al
tercer díade finalizada la competición (72H).
La cuantificación de CK, urea y cortisol se realizó
mediante la recolección de muestras sanguíneas matutinas (8:00 a 9:00 horas con
excepción de la toma Final la cual se realizó a las 16:00 horas por motivos del
horario de la competición)las cuales se obtuvieron por veno punciónen tubos con
anticoagulante EDTA (BD Vacutainer K2E/K2 de EDTA) de 4mL siguiendo el
procedimiento del CLSI (Clinical and LaboratoryStandardsInstitute, 2007), se
centrifugaron a 3000 rpm durante 5 minutos para separar el plasma y se
almacenaron a -70º hasta su procesamiento.
ANÁLISIS DE LA CK Y UREA
Se utilizaron tiras reactivas de creatin kinasa y de urea
(Roche, Rotkreuz, Switzerland). Se utilizó el analizador Reflotron Plus
(Reflotron Plus Roche,Rotkreuz, Switzerland).
ANÁLISIS DE CORTISOL
Se utilizó el método ELISA con el Kit Cortisol Human ELISA
(abcam ab108665-Cortisol Human ELISA Kit). Para el análisis se utilizó el
protocolo establecido por el kit. Se preparó la curva de calibración y se
colocaron junto con el control y las muestras de plasma en los pocillos
específicos de la placa de ELISA. Los resultados del cortisol han sido
previamente presentados en un estudio que analizó la relación entre el balance
de estrés-recuperación psicológico y los niveles de cortisol [21].
VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA
CARDIACA
Los registros de la VFC se realizaron en un ambiente
controlado, utilizando el equipo Polar Team 2 (Polar Electro OY, Kempele,
Finland), durante 15 minutos en posición supina, por la mañana, controlando el
consumo de alimentos o medicamentos que pudieran alterar laVFC. Los datos
obtenidos fueron examinados a través del software KUBIOS (University of Eastern
Finland, Kuopio, Finland) utilizando el LnrMSSD(como variable del dominio de
tiempo) y los ejes SD1 y SD2 del diagrama de dispersión de Poincaré.El cálculo del
SS se realizó mediante la siguiente ecuación: 1000 × 1 / SD2. Siguiendo el
procedimiento propuesto por Naranjo et al.[13].
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Para el análisis estadístico de los datos se utilizó la
versión 21 del paquete estadístico para ciencias sociales (SPSS Inc., Chicago,
IL. USA). Los datos se presentan en media (M)
y desviación estándar (DE), se
realizó la prueba de normalidad utilizando el test de Shapiro-Wilk. Para
realizar el análisis de comparación de medias se utilizó la prueba de ANOVA con
el test de Tuckey como la prueba post-hoc y se realizó un análisis de
correlación de Pearson para determinar las interrelaciones entre las variables.
Para todos los análisis estadísticos se utilizó un nivel de significación p<.05. Se midió el tamaño del efecto
(SE)mediante la d de Cohen, considerando los siguientes umbrales según Hopkinset
al. [20]:0.1, cambio pequeño; 0.3moderado; 0.5 grande; 0.7 muy grande y 0.9
extremadamente grande.Siguiendo a Hopkins et al. [20] se consideró una d=0.2
como Mínimo Cambio Apreciable.
RESULTADOS
Tabla 1. Medias y DE de los resultados de las
variables medidas en diferentes momentos.
LnrMSSD |
SS |
CK |
Urea |
Cortisol |
|
REP |
4.22* ± 0.40 |
7.51** ± 3.22 |
202.88 ± 119.32 |
24.57 ± 4.32 |
189.48 ± 72.90 |
PRE |
4.00 ± 0.31 |
10.74 ± 3.17 |
283.55 ± 157.23 |
29.22 ± 9.06 |
242.94 ± 37.80 |
FIN |
3.62 ± 0.61 |
14.08 ± 4.87 |
788.50 ± 706.68 |
32.37 ± 6.51 |
162.22∆ ± 69.83 |
24H |
4.16* ± 0.40 |
9.46* ± 3.07 |
641.31 ± 560.50 |
28.0 ± 5.3 |
150.09∆∆
± 53.05 |
48H |
4.20* ± 0.50 |
9.02* ± 4.01 |
428.89 ± 302.94 |
30.48 ± 9.87 |
198.42 ± 66.92 |
72H |
4.30** ± 0.49 |
8.89* ± 4.34 |
284.57 ± 114.94 |
28.38 ± 8.77 |
175.18 ± 64.10 |
Note: Se muestra medias (M) y desviación estándar (DE) de todas las variables analizadas.
CK = CreatinKinasa; REP = reposo; PRE = precompetición; FIN = final de la
competición; 24H = 24 horas posteriores al final de la competición; 48H = 48
horas posteriores al final de la competición; 72H = 72 horas posteriores al
final de la competición. * = p < .05, ** = p ˂ .01 diferencias significativas con respecto a la toma FIN.
∆ = p < .05. ∆∆
= p ˂ .01 diferencias
significativas con respecto a la toma PRE.
Tabla 2. Muestra el tamaño del efecto a través de la
d de Cohen en las diferentes tomas de las variables analíticas.
Variable |
REP |
PRE |
FIN |
24H |
48H |
|
CK |
PRE |
-0.58 |
||||
FIN |
-1.42 |
-1.17 |
||||
24H |
-1.29 |
-1.00 |
0.23 |
|||
48H |
-1.07 |
-0.63 |
0.71 |
0.49 |
||
72H |
-0.70 |
-0.01 |
1.23 |
1.06 |
0.69 |
|
UREA |
PRE |
-0.70 |
||||
FIN |
-1.44 |
-0.40 |
||||
24H |
-0.71 |
0.17 |
0.74 |
|||
48H |
-0.83 |
-0.13 |
0.23 |
-0.33 |
||
72H |
-0.58 |
0.09 |
0.52 |
-0.05 |
0.23 |
|
CORTISOL |
PRE |
-0.97 |
||||
FIN |
0.38 |
1.50 |
||||
24H |
0.63 |
2.04 |
0.20 |
|||
48H |
-0.13 |
0.85 |
-0.53 |
-0.43 |
||
72H |
0.21 |
1.33 |
-0.19 |
-0.43 |
0.35 |
Nota: REP = Reposo; PRE =
precompetición; FIN = final de la competición; 24H = 24 horas posteriores al
final de la competición; 48H = 48 horas posteriores al final de la competición;
72H = 72 horas posteriores al final de la competición. 0.1 = Efecto pequeño;
0.3 = Efecto moderado; 0.5 = Efecto largo; 0.7 = Efecto muy largo; 0.9 = Efecto
extremadamente largo.
En la Tabla 1 se muestranlos datos descriptivos obtenidos
de las variables durante las diferentes tomas, incluyendo medias (M), desviaciones estándar (DE) y las respectivas significaciones de
las variables analizadas, encontrando cambios principalmente en las variables LnrMSSD
y SS, encontrando el mayor descenso y aumento respectivamente de sus valores en
la toma FIN. En relación al cortisol se observaron diferencias en la toma FIN y
24H, con respecto a la PRE, la cual presenta el pico más alto de este
parámetro. En la Figura 1 se observa gráficamente el comportamiento de la
LnrMSSD y SS a lo largo del registro.
La Tabla 2 muestra el tamaño del efecto de las variables analíticas
(CK, urea y cortisol) en todas las tomas, en la CK se observan cambios en el
tamaño del efecto en todas las toma, sin embargo los cambios más relevantes con
tamaños de efecto extremadamente grandes (< 0.9) se presentaron en la toma
FIN, 24H y 48H con respecto a la toma REP. Mientras que la urea encontró el
cambio más relevante en la toma FIN con respecto a la toma REP con un tamaño
del efecto de 1.44 considerado como extremadamente grande. Y por último en lo
que respecta a la variable del cortisol este mostro diferentes cambios en el
tamaño del efecto con cambios extremadamente grandes en la toma PRE con
respecto a la REP y en la toma FIN y 24H con respecto al PRE. Por otra parte en
la Tabla 3 encontramos también el tamaño del efecto con respecto a los
parámetros de VFC (LnrMSSD y SS). El LnrMSSD mostro cambios extremadamente
grandes (< 0.9) en las toma FIN con respecto a la toma REP y a las 24H, 48H
y 72H con respecto a la toma FIN. Mientras que el SS mostro sus mayores cambios
en la toma PRE y FIN con respecto a la toma REP y 24H, 48H y 72H con respecto a
la toma FIN.
Se encontraron correlaciones significativas de la CK con el
SS (r= 0.265; p=.001) y el LnrMSSD
(r=0.329; p= .002). El resto de las
variables no presentaron ninguna correlación significativa.
Tabla 3. Muestra el tamaño del efecto a través de la
d de Cohen en las diferentes tomas de las variables de VFC (SS y LnrMSSD).
Variable |
|
REP |
PRE |
FIN |
24H |
48H |
|
LnrMSSD |
|
PRE |
0.62 |
||||
|
FIN |
1.19 |
0.83 |
||||
|
24H |
0.15 |
-0.44 |
-1.06 |
|||
|
48H |
0.04 |
-0.49 |
-1.05 |
-0.09 |
||
|
72H |
0.04 |
-0.75 |
-1.24 |
-0.31 |
-0.20 |
|
SS |
|
PRE |
-1.01 |
||||
|
FIN |
-1.62 |
-0.83 |
||||
|
24H |
-0.62 |
0.41 |
1.16 |
|||
|
48H |
-0.42 |
0.48 |
1.14 |
0.12 |
||
|
72H |
-0.37 |
0.49 |
1.13 |
0.15 |
0.03 |
Nota: REP = Reposo; PRE =
precompetición; FIN = final de la competición; 24H = 24 horas posteriores al
final de la competición; 48H = 48 horas posteriores al final de la competición;
72H = 72 horas posteriores al final de la competición. 0.1 = Efecto pequeño;
0.3 = Efecto moderado; 0.5 = Efecto largo; 0.7 = Efecto muy largo; 0.9 = Efecto
extremadamente largo.
DISCUSIÓN
La principal contribución del estudio fue a) presentar
datos de SS y LnrMSSD en atletas de alto nivel universitario de balonmano
durante una competición y b) mostrar una
correlación significativa en los parámetros LnrMSSD y SS con la CK.
Con respecto al SS encontramos en la toma REP valores que
están dentro de los parámetros que Naranjo et al. [13] sugieren como normales (SS
˂ 8). Al finalizar la competición se registró el mayor aumento de SS
pudiendo considerarse como el período de mayor estrés fisiológico probablemente
ocasionado por la acumulación de partidos, ya que conforme trascurrían los días
de recuperación, los valores fueron descendiendo sin alcanzar el rango de
normalidad propuesto por Naranjo et al. [13] para futbolistas.
Aunque no hay valores de referencia en el balonmano nuestros datos mostraron un
comportamiento similar al presentado por futbolistas los cuales tuvieron un
seguimiento con estos parámetros durante una temporada completa, por lo cual coincidimos
con Naranjo et al. [17] que el SS puede ser un
indicador eficaz también en balonmano para el seguimiento de la carga de
trabajo tanto en competición como en entrenamiento ya que el estrés generado
por las cargas físicas a las que se someten los deportistas influyen
directamente en el comportamiento de la actividad simpática.
Con respecto al LnrMSSD como indicador parasimpático se
encontró una relación inversa con el SS como era de esperar puesto que reflejan
actividades contrarias, notando también que los valores más bajos durante todas
las mediciones fueron tomados al finalizar la competición reflejando el menor
nivel de tono parasimpático, esto ocurre tras la acumulación de seis partidos
en un corto periodo de tiempo incluyendo el partido de la semifinal y final, lo
cual podría reflejar la acumulación de fatiga, no obstante en una medición
única (como en este caso) no es posible diferenciar el estrés inducido por el
partido previo de la suma de toda la carga de la competición.
En la literatura encontramos artículos centrados en la
monitorización de los cambios sobre el rendimiento en deportes de equipo como
el fútbol y balonmano mediante el LnrMSSD [22, 23].No encontramos estudios en
situaciones posteriores a una competición para evaluar el comportamiento de la
actividad parasimpática mediante esta variable, que resulta fiable para el
seguimiento de atletas [24].Por lo contrario, sí hay estudios que reportan un
descenso en la rMSSD al finalizar una competición de bádminton de máximo nivel
por la acumulación de partidos [25], así como en sujetos tanto activos como
sedentarios tras realizar una prueba de esfuerzo de 80% de intensidad [26]. Por
otra parte consideramos importante analizar la recuperación en un periodo de
descanso posterior a la competición, donde los resultados obtenidos sugieren
que 72 horas es tiempo suficiente para regresar a condiciones basales,
coincidiendo con Carvalho et al. [27], quienes proponen el mismo tiempo de
recuperación para reducir el estrés fisiológico en jugadores de balonmano. Igualmente,
Saboul et al.[3] recomiendan la medición pre
y post competición de la rMSSD como un método de cuantificación de las cargas
en condiciones reales de competencia. El LnrMSSD puede aportar información
relevante y diferente sobre el estudio de la recuperación posterior a
situaciones reales de competencia, sobre la de estudios que se enfocan sobre la
respuesta del sistema nervioso autónomo en situaciones controladas [28].
El ejercicio intenso desencadena el aumento de marcadores
biológicos, uno de los más utilizados en el deporte para la evaluación de la
carga interna es la CK, que se libera al plasma cuando las fibras del músculo
sufren un daño ocasionado por contracciones repetidas e intensas [29]. En
nuestro estudio se encontró que los
valores medios más elevados (Tabla 1) se registraron en la toma realizada al
finalizar la competición en afinidad a lo reportado por Chatzinikolaou et al. [30]
y de Moura et al. [31] en situaciones de
competición o en entrenamientos, aunque estos valores no mostraron diferencia
significativa entre ninguna de las tomas. Sin embargo, dado que la medida
muestra alta variabilidad entre los sujetos con un Coeficiente de variación (CV)
medio del 79.0%, es poco útil la información basada en un contraste de
hipótesis en una muestra tan pequeña y con tanta variabilidad. Este problema,
muy frecuente en los deportes de equipo, fue analizado por Buchheit [19] sugiriendo el uso del
tamaño del efecto de Cohen junto con el mínimo cambio apreciable propuesto por Hopkins et al.[20].
Aplicando estos estadísticos encontramos cambios relevantes
en la CK, con tamaños de efecto extremadamente grande, en las tomas FIN, 24H y
48H con respecto a la toma de reposo (Tabla 2), por lo cual deducimos que los
cambios entre estas tomas independientemente de los valores de p, son relevantes y brindan información
útil sobre el estado en que los atletas de balonmano se encontraban al
finalizar la competición y en la recuperación.
Por otra parte, la CK mostró correlación con parámetros de
VFC (SS y LnrMSSD), lo cual es un hallazgo importante debido a que son pocas
las investigaciones que se han enfocado en analizar estas relaciones y en las
que se han hecho no encontraron relación entre los parámetros de VFC y CK [6, 32].
Este hallazgo aunque no vienen a sustituir las mediciones de la CK por los de
VFC, si muestra una mayor fuerza en la fiabilidad de los índices de VFC
(LnrMSSD y SS) para el control de las cargas y la detección de fatiga.
En el estudio no se pudieron evaluar los distintos
parámetros utilizados en la investigación (LnrMSSD, SS, CK urea y cortisol) durante
toda la competición (partido a partido), por ello resulta difícil saber si la
fatiga evaluada después del último partido era producto de una fatiga aguda que
reflejaba el estímulo del partido final o la fatiga crónica por la acumulación de
partidos. Considerado esto, se tomó en cuenta evaluar la urea, la cual se
encuentra más ligada al volumen que a la intensidad [33], y aumenta sus valores
en sangre cuando el ejercicio intenso se prolonga en el tiempo [34].
Los resultados dela urea en este estudio mostraron un
comportamiento estable sin mostrar diferencias significativas en ninguna de las
tomas. Sin embargo, al igual que ocurrió con la CK, el SE mostro cambios
extremadamente grandes (d=1.44) en la
toma FIN con respecto a la REP. Por tanto si aceptamos que existe un aumento
relevante de la urea tras la final, podernos suponer que en el estrés y/o
fatiga registrada tras la final tiene influencia la acumulación previa de
partidos.
La competición deportiva, implica una carga física, lo cual
se ve reflejado en el incremento de estrés en los deportistas. Dicho estrés
afecta al organismo a nivel hormonal, provocando un desequilibrio en el eje
hipotalámico-pituitario-adrenal (HPA) y el sistema nervioso autónomo lo que
puede reflejarse en un incremento en los niveles de cortisol y la respuesta
cardíaca [10, 11]. En el presente estudio, los valores basales de cortisol se
encuentran dentro de los valores normales de reposo coincidiendo con lo
reportado en otros estudios [8, 35].
Entre las tomas REP y PRE no hay cambio significativo, pero
nuestros resultados muestran un tamaño de efecto extremadamente grande (d = .97) posiblemente relacionado con una
respuesta anticipatoria para de adaptar al organismo a las exigencias que
demandará dicha competición, como se ha reportado en tenistas, jugadores de voleibol,
baloncesto y golfistas [7, 9, 36]. Este comportamiento mostrado por los
jugadores de balonmano se puede ver asociado al grado de dificultad de la
competición, tal y como ocurre en jugadores de rugby [37].
Los niveles de cortisol disminuyen en la toma FIN de la
competición significativamente (p <.05)
y con tamaño de efecto extremadamente grande (d =1.50) con respecto a PRE, así mismo una disminución con un tamaño
de efecto pequeño (d =0.38) con
respecto a REP. En resumen, la toma REP se encuentra valores basales, posteriormente
un aumento en la toma PRE (d = .97) y
después un descenso en la toma FIN con respecto a REP (d =0.38)y PRE (p <.05; d =1.50) pudiendo reflejar una variación
del patrón del ciclo circadiano de la secreción del cortisol, que manifiesta
sus valores máximos en la mañana y disminuyendo constantemente durante el día [10],
puesto que toma FIN tiene lugar a una
hora diferente al resto (12:00pm).
Sin tener en cuenta la hora de la toma, no sería lógico un
descenso del cortisol tras el partido, ya que los jugadores deberían
encontrarse bajo el estrés desencadenado por la competición. Es necesario por
tanto, corregir de alguna forma este efecto. Si consideramos que los valores de
normalidad del cortisol plasmático a las 8:00am llegan hasta 250ng/dL y a las
12:00pm hasta 150ng/dL, podemos observar (Tabla 1) que el valor medio de reposo
(REP) se encuentra al 80% del límite de normalidad, el PRE al 97% y el valor FIN
se encuentra al 108% de su límite de normalidad. Esto indicaría que con
independencia de la hora, el cortisol en la toma FIN puede considerarse
cualitativamente más elevado que el PRE. Esto sería coherente con el análisis
de Weitzman y colaboradores en 1971 (como se citó en Chan & Debono [38] y Maidana,
Bruno & Mesch [39]), con la idea de que no son comparables cifras tomadas a
diferentes horas [40].
Por otra parte, las respuestas fisiológicas a través de los
niveles de cortisol y los parámetros LnrMSSD y SS no presentaron correlación
estadísticamente significativa entre ellos, aunque el comportamiento del SS y
de cortisol es similar entre las tomas REP y PRE, pudiéndose deber dicho
comportamiento en ambas variables a una respuesta adaptativa del estrés
fisiológico [40].
De acuerdo con McLean, Coutts, Kelly, McGuigan, y Cormack [41]
acentuamos la importancia que tiene el balance entre la fatiga y la recuperación
de los atletas para disminuir el riesgo de un descenso en el rendimiento
deportivo, especialmente en periodos de competición. En nuestro estudio
posterior a una competición los marcadores de estrés fisiológico se ven
altamente comprometidos, por lo que es importante la evaluación de marcadores
de fatiga para el monitoreo de la carga interna.
El presente estudio no estuvo exento de limitantes, dentro
de las cuales las principales fueron: (1) La toma FIN realizada al finalizar la
competición en un horario diferente al de las demás tomas, sin embargo medir el
estado en el que terminaban los atletas era una de las prioridades del estudio,
por lo cual asumimos esta limitación.(2) En este estudio no fue posible
realizar un seguimiento de los diferentes parámetros en cada uno de los
partidos, debido a las características de la competencia, donde los atletas
disponen de poco tiempo para el análisis.
CONCLUSIONES
El comportamiento del SS pudo utilizarse como un buen
indicador para la evaluación del estrés fisiológico simpático, al igual que el
LnrMSSD nos proporcionó información sobre la recuperación mediante la actividad
del tono parasimpático tras una competición nacional en los jugadores de
balonmano de este estudio. Los parámetros de VFC no mostraron correlación con los
marcadores biológicos a excepción de la CK. El análisis estadístico
convencional por hipótesis nula no da información relevante sobre los cambios
significativos de una competición a diferencia de los estadísticos de Cohen y
Hopkins que aportan información sobre los cambios relevantes.
REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
1.
Buchheit M, Racinais S, Bilsborough JC, Bourdon PC, Voss SC, Hocking J, Cordy
J, Mendez-Villanueva A, Coutts AJ. Monitoring fitness, fatigue and running
performance during a pre-season training camp in elite football players. J Sci
Med Sport. 2013;16(6): 550-555. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2012.12.003
2.
Halson SL. Monitoring training load to understand fatigue in athletes. Sports
Med.2014;44(supp 2): 139-147. https://doi.org/10.1007/s40279-014-0253-z
3.
Saboul D, Balducci P, Millet G, Pialoux V, Hautier C. A pilot study on
quantification of training load: The use of HRV in training practice. Eur J Sport
Sci.2016;16(2): 172-181. https://doi.org/10.1080/17461391.2015.1004373
4. Díaz V, Díaz E,
Peinado AB, Benito PJ, Calderón FJ, Sampedro J. Control biológico del
sobreentrenamiento en un mesociclo precompetitivo en triatletas de élite: un
estudio piloto. Archivos de Medicina Del Deporte. 2010;27(135), 31-40.
5. Calderon FJ, Benito
PJ, Melendez A, González M. Control biológico del entrenamiento de resistencia.
Revista Internacional de Ciencias del Deporte. 2006;2(2), 65-87. https://doi.org/10.5232/ricyde2006.00205
6. Sarabia E, de la
Cruz B, Naranjo J. Estudio comparativo de los perfiles semanales de creatin
kinasa, urea y variabilidad de la frecuencia cardiaca en remeros de élite
españoles. Archivos de Medicina Del Deporte. 2012;29(152), 952-958.
7. Edwards DA, Wetzel K,
Wyner DR. Intercollegiate soccer: Saliva cortisol and
testosterone are elevated during competition, and testosterone is related to
status and social connectedness with teammates. Physiol Behav. 2006;87(1),
135-143. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2005.09.007
8.
Coetzee N. Measurement of heart rate variability and salivary cortisol levels
in beginner scuba divers. African Journal for Physical, Health Education,
Recreation and Dance. 2011;17(4), 719-742.
9.
Edwards DA, Kurlander LS. Woman's intercollegiate volleyball and tennis:
Effects of warm-up, competition, and practice on saliva levels of cortisol and
testosterone. Hormones and Behavior. 2010;58(4), 606-613. https://doi.org/10.1016/j.yhbeh.2010.06.015
10.
Looser RR, Metzenthin P, Helfricht S, Kudielka BM, Loerbroks A, Thayer JF,
Fischer JE. Cortisol is significantly correlate with cardiovascular responses
during high levels of stress in critical care personnel. Psychosomatic
Medicine. 2010;72(3), 281-289. https://doi.org/10.1097/PSY.0b013e3181d35065
11.
Marques AH, Silverman MN, Sternberg EM. Evaluation of stress systems by
applying noninvasive methodologies: Measurements of neuroimmune biomarers in
the sweat, heart rate variability and salivary cortisol.
Neuroimmunomodulation.2010;17(3), 205-208. https://doi.org/10.1159/000258725
12.
Bocanegra OL, Diaz MM, Teixeira RR, Soares SS, Espindola FS. Determination of
the lactate threshold by means of salivary biomarkers: Chromogranin A as novel
marker of exercise intensity. Eur J Appl Physiol. 2012;112(9), 3195-3203. https://doi.org/10.1007/s00421-011-2294-4
13. Naranjo J, De La
Cruz B, Sarabia E, De Hoyo M, Domínguez-Cobo S. Two new indexes for the
assessment of autonomic balance in elite soccer players. Int J Sports Physiol Perform. 2015;10(4), 452-457. https://doi.org/10.1123/ijspp.2014-0235
14.
Buchheit M, Mendez-Villanueva A, Quod MJ, Poulos N, Bourdon P. Determinants of
the variability of heart rate measures during a competitive period in young
soccer players. Eur J Appl Physiol. 2010;109(5), 869-878. https://doi.org/10.1007/s00421-010-1422-x
15.
Wallace LK, Slattery KM, Coutts AJ. A comparison of methods for quantifying
training load: Relationships between modelled and actual training responses.
Eur J Appl Physiol. 2014;114(1), 11-20. https://doi.org/10.1007/s00421-013-2745-1
16. Almeida AC, Machado
AF, Albuquerque MC, Netto LM, Vanderlei FM, Vanderlei LC. Junior JN, Pastre CM. The effects of cold water immersion with different
dosages (duration and temperature variations) on heart rate variability
post-exercise recovery: A randomized controlled trial. J Sci Med Sport.
2015;2440(15), 676-681. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2015.10.003
17.
Naranjo J, De la Cruz B, Sarabia E, De Hoyo M, Dominguez-Cobo S. Heart rate
variability: a follow-up in elite soccer players throughout the season. Int J
Sports Med.2015;36(11), 881-886. https://doi.org/10.1055/s-0035-1550047
18.
Plews DJ, Laursen PB, Kilding AE, Buchheit M. Evaluating training adaptation with
heart-rate measures : A methodological comparison. Int J Sports Physiol
Perform.2013;8(6), 688-691. https://doi.org/10.1123/ijspp.8.6.688
19.
Buchheit M. Monitoring training status with HR measures : do all roads
lead to Rome? Front Physiol. 2014;5, 1-19. https://doi.org/10.3389/fphys.2014.00073
20.
Hopkins WG, Marshall SW, Batterham AM, Hanin J. Progressive statistics for
studies in sports medicine and exercise science. Med Sci Sports Exerc.
2009;41(1): 3-13. https://doi.org/10.1249/MSS.0b013e31818cb278
21. Reynoso-Sánchez LF,
Hoyos JR, García-Dávila M, Rosas AG, Jaenes JC, López-Walle J, Hernández-Cruz
G. Cortisol y estrés-recuperación durante un periodo competitivo en jugadores
de balonmano. Revista de Psicología del Deporte. 2017;26(suppl. 2):
125-131.
22.
Buchheit M. Sensitivity of monthly heart rate and psychometric measures for
monitoring physical performance in highly trained young handball players. Int J
Sports Med.2015;36(5):351-356. https://doi.org/10.1055/s-0034-1385882
23.
Thorpe R, Strudwick A, Buchheit M, Atkinson G, Drust B, Gregson W. Monitoring
fatigue during the in-season competitive phase in elite soccer players. Int J
Sports Physiol Perform.2015;10(8): 958-964. https://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0004
24.
Al Haddad H, Laursen PB, Collet D, Ahmaidi S, Buchheit M. Reliability of
resting and postexercise heart rate measures. Int J Sports Med.
2011;32(8): 598-605. https://doi.org/10.1055/s-0031-1275356
25. Garrido A, de la
Cruz B, Garrido MA, Medina M, Naranjo J. Variabilidad de la frecuencia cardiaca
en un deportista juvenil durante una competición de máximo nivel. Rev Andal Med
Deporte. 2009;2(2): 70-74.
26. Bonet J, Parrado E,
Capdevila L. Efectos agudos del ejercicio físico sobre el estado de ánimo y la
HRV. Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte. 2017;17 (65): 85-100. https://doi.org/10.15366/rimcafd2017.65.006
27.
Carvalho L, Milanez VF, Oliveira RS, Ramos SP, Leicht A, Nakamura FY. The
influence of a weekend with passive rest on the psychological and autonomic
recovery in professional male handball players. Kinesiology. 2015;47(1):
108-114.
28.
Kaikkonen P, Hynynen E, Mann T, Rusko H, Nummela A. Can HRV be used to evaluate
training load in constant load exercises? Eur J Appl Physiol. 2010;108(3):
435-442. https://doi.org/10.1007/s00421-009-1240-1
29.
Mougios V. Reference intervals for serum creatine kinase in athletes. Br J
Sports Med. 2007;41(10): 674-678. https://doi.org/10.1136/bjsm.2006.034041
30.
Chatzinikolaou A, Christoforidis C, Avloniti A, Draganidis D, Jamurtas A,
Stampoulis T, Ermidis G, Sovatzidis A, Papassotiriou I, Kambas A, Fatouros I. A
microcycle of inflammation following a team handball game. J Strength Cond Res.
2014;28(7): 1981-1994. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000330
31.
de Moura NR, Cury-Boaventura MF, Santos VC, Levada-Pires AC, Bortolon J,
Fiamoncini J, Pithon-Curi TC, Curi R, Hatanaka, E. Inflammatory response and
neutrophil functions in players after a futsal match. J Strength Cond Res.
2012;26(9): 2507-2514. https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e31823f29b5
32.
Buchheit M, Voss SC, Nybo L, Mohr M, Racinais S. Physiological and performance
adaptations to an in-season soccer camp in the heat: Associations with heart
rate and heart rate variability. Scand J Med Sci Sports. 2011;21(6): 477-485. https://doi.org/10.1111/j.1600-0838.2011.01378.x
33.
Souglis A, Bogdanis GC, Giannopoulou I, Papadopoulos C, Apostolidis N.
Comparison of inflammatory response and muscle damage indices following a
soccer, basketball, voleyball, & handball game at an elite competitive
level. Res Sports Med. 2015;23(1): 59-72. https://doi.org/10.1080/15438627.2014.975814
34.
Hartmann U, Mester J. Training and overtraining markers in selected sport
events. Med Sci Sports Exerc. 2000;32(1): 209-215. https://doi.org/10.1097/00005768-200001000-00031
35.
Olveira T, Gouveia MJ, Oliveira RF. Testosterone responsiveness to winning and
lossing experience in female soccer players.
Psychoneuroendocrinology.2009;34(7): 1056-1064. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2009.02.006
36.
Moreira A, Arati F, Lima-Arsati YB, Frachini E, de Araújo VC. Effect of a
kickboxing match on salivary cortisol and immunoglobulin A. Percept Mot Skills.
2010;111(1): 158-166. https://doi.org/10.2466/05.06.16.25.PMS.111.4.158-166
37.
Cunniffe B, Morgan KA, Baker JS, Cardinale M, Davies B. Home vs away
competition: Effect on psychophysiological variables in elite rugby union. Int
J Sports Physiol Perform. 2015;10(6): 687-694. https://doi.org/10.1123/ijspp.2014-0370
38.
Chan S, Debono M. Replication of cortisol circadian rhythm: New advances in
hydrocortisone and replacement therapy. Ther Adv Endocrinol
Metab.2010;1(3): 129-138. https://doi.org/10.1177/2042018810380214
39. Maidana P, Bruno
OD, Mesch V. Medición de cortisol y sus fracciones: Una puesta al día. Medicina (B Aires).2013;73(6): 579-584.
40.
Klaperski S, von Dawans B, Heinrichs M, Fuchs R. Effects of a 12-weeks
endurance training program on the physiological response to psychosocial stress
in men: A randomized controlled trial. J Behav Med. 2014;37(6): 1118-1133. https://doi.org/10.1007/s10865-014-9562-9
41.
McLean BS, Coutts AJ, Kelly V, McGuigan MR, Cormack S. Neuromuscular,
endocrine, and perceptual fatigue responses during different length
between-match microcycles in professional rugby league players. Int J Sports
Physiol Perform. 2010;5(3): 367-383. https://doi.org/10.1123/ijspp.5.3.367
Número
de citas totales / Total references: 41
(100%)
Número
de citas propias de la revista / Journal's own references: 1 (2,43%)
Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 20 - número
77 - ISSN: 1577-0354