Nieto-Jiménez, C.; Pardos-Mainer, E.; Ruso-Álvarez, J.F. y
Naranjo-Orellana, J. (2020) Training Load and HRV in a Female Athlete: A Case Study. Revista
Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte vol. 20 (78) pp. 321-333 Http://cdeporte.rediris.es/revista/revista78/artcarga1143.htm
DOI: http://doi.org/10.15366/rimcafd2020.78.009
ORIGINAL
CARGA DE ENTRENAMIENTO Y VFC EN
UNA ATLETA FEMENINA: ESTUDIO DE CASO
TRAINING LOAD
AND HRV IN A FEMALE ATHLETE: A CASE STUDY
Nieto-Jiménez, C.1;
Pardos-Mainer, E.2; Ruso-Álvarez, J.F.3 y
Naranjo-Orellana, J.3
1 Ejército de Chile, Santiago (Chile) c.nieto@udd.cl
2 Universidad San Jorge. Villanueva
de Gállego, Zaragoza (España) epardos@usj.es
3 Universidad Pablo de Olavide, Sevilla, España.
joserusoalvarez@gmail.com, jonaore@gmail.com
AGRADECIMIENTOS
Los autores de esta investigación quieren agradecer a la participante
del estudio su colaboración en el diseño del proceso de entrenamiento.
Código UNESCO/ UNESCO Code: 2411 Fisiología Humana/ Human Physiology
Clasificación Consejo de Europa/
Classification Council of Europe: 11. Medicina del deporte / Sports
Medicine.
Recibido 12
de junio de 2018 Received June 12, 2018
Aceptado
2
de febrero de 2019 Accepted February 2, 2019
RESUMEN
El objetivo de este estudio fue describir una metodología de seguimiento en
una atleta que combina el Ultra Trail Running (UTR) y el Ironman durante 16
semanas, mediante variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC).
La carga de entrenamiento (CE) diaria se programó y se cuantificó el
sumatorio semanal. Se registraron los intervalos RR (ms) en reposo cada mañana
durante 5 minutos y a partir de ellos se midió la RMSSD (raíz
cuadrada de la media de las diferencias de la suma de los cuadrados entre
intervalos RR adyacentes) como medida de la actividad
parasimpática y el índice de estrés (SS) como actividad simpática.
Los registros diarios de VFC matutinos parecen ser una forma útil para
monitorizar el estado de equilibrio simpático-parasimpático en deportistas
antes de abordar las sesiones de entrenamiento. Esta monitorización serviría
para detectar precozmente estados de fatiga y para poder monitorizar la
planificación de las cargas.
PALABRAS
CLAVES:
Actividad simpática-parasimpática, Trail Runners, Ironman, Mujer
ABSTRACT
The purpose of
this study was to describe a follow-up methodology in a female athlete who
combines Ultra Trail Running (UTR) and Ironman during 16 weeks, using Heart
Rate Variability (HRV). The daily training load (TL) was previously programmed
and the weekly summation was recorded.
The RR (ms)
intervals at rest were recorded every morning for 5 minutes. The RMSSD (root
mean square of the successive differences between adjacent RR intervals) was
measured as an index of the parasympathetic activity and the stress score (SS)
as a measure of sympathetic activity.
Daily HRV
morning records appear to be a useful way to monitor
sympathetic-parasympathetic balance in athletes before tackling training
sessions. This monitoring would serve to detect early fatigue states and to be
able to monitor the planning of the loads.
KEY WORDS: Sympathetic and parasympathetic
Activity, Trail Runners, Ironman, Female.
INTRODUCCIÓN
Dado que la
variabilidad de la frecuencia cardiaca es una herramienta no invasiva que
permite evaluar la modulación simpática y parasimpática (Sandercock, Bromley, & Brodie, 2005; Stanley, Peake, & Buchheit,
2013), se ha
propuesto como un método válido para valorar la respuesta individual a una
carga de trabajo y, por tanto, la carga de entrenamiento (Kiviniemi, Hautala, Kinnunen, & Tulppo, 2007; Pichot et al., 2000). Así como para
determinar la implicación del sistema nervioso autónomo en estados de
sobre-entrenamiento, fatiga y asimilación de cargas de trabajo (Cachadiña, de
la Cruz Torres & Orellana., 2012).
A este respecto, y de
acuerdo con la literatura, en el dominio del tiempo (Task Force, 1996) la RMSSD (raíz cuadrada de la media de las
diferencias de la suma de los cuadrados entre intervalos RR adyacentes) ha sido
el estadístico más utilizado al evaluar la actividad parasimpática (Buchheit, Papelier, Laursen, & Ahmaidi, 2007; Halson, 2014). Además, el gráfico de
dispersión de Poincaré proporciona información acerca de las ramas simpática y
parasimpática del sistema nervioso autónomo (Tulppo, Makikallio, Takala, Seppanen, & Huikuri, 1996) a través de sus
diámetros transversal (SD1) y longitudinal (SD2). A partir de aquí, dado que el
SD2 es un indicador inverso de actividad simpática, se puede calcular el índice
de estrés (SS) como el inverso de SD2 multiplicado por 1000 como un indicador
directo de actividad simpática (Naranjo Orellana, De la Cruz Torres, Sarabia Cachadiña, De Hoyo, &
Dominguez Cobo, 2015).
En esta línea, existe
un gran interés por controlar la carga de entrenamiento en los deportistas (Bourdon et al., 2017), distinguiéndose por
una parte la carga administrada o carga externa (CE) y por otra, la forma en
que cada sujeto asimila esa carga administrada y responde a ella, lo que se
conoce como carga interna (CI) (McLaren et al., 2018). Recientemente
algunos autores han propuesto que los cambios de VFC durante el ejercicio y la
fase de recuperación pueden verse afectados tanto por la intensidad como por el
volumen (Michael, Graham, & Davis, 2017) permiten diferenciar
los períodos de recuperación inmediata a diferentes intensidades (Kaikkonen, Hynynen, Mann, Rusko, & Nummela, 2010;
Michael, Jay, Halaki, Graham, & Davis, 2016).
Existen pocos datos
sobre las modificaciones producidas en la VFC por los diferentes tipos de
ejercicio en atletas que están regularmente expuestos a altas cargas de
entrenamiento, pero parecen sugerir que las variaciones diarias pueden ser
medidas útiles de la progresión hacia una buena o mala adaptación (Plews, Laursen, Kilding, & Buchheit, 2012). Así, Stanley et al.,
(2015) reportaron en
un estudio de caso que la disminución del LnRMSSD en la semana previa a una
competición en un triatleta de elite, era un indicador de rendimiento óptimo.
Sin embargo, la preparación simultánea de un deportista para un periodo
competitivo de Ultra Trail Running (UTR) y Triatlón de larga distancia
(Ironman) ofrece la posibilidad de combinar volúmenes e intensidades de entrenamiento
adecuados a cada tipo de competición, simultaneando su ejecución en el mismo
periodo de tiempo. En la bibliografía revisada, no hemos encontrado ningún
estudio que integre el efecto de la CE sobre las mediciones basales diarias de
VFC en deportistas que preparen un periodo de competición de Ironman y UTR
(distancia 75 km).
El objetivo de
este estudio de caso es describir una metodología de seguimiento en una atleta
que combina el UTR y el Ironman durante un periodo de 16 semanas (entrenamiento
y competición), basada en medidas diarias de VFC. Se han seleccionado
mediciones sencillas (LnRMSSD y el LnSS) que permitan
que esta metodología sea fácil de utilizar durante el entrenamiento, tratando
de diferenciar la CI de la CE.
MATERIAL Y
MÉTODOS
Sujeto
Se monitorizó a una atleta femenina de
categoría amateur nacional (edad 34 años; talla 157 cm; peso 46,5 kg) durante
una temporada competitiva de 16 semanas que incluyó una competición de 75 km de
UTR con 3.293 m de desnivel positivo en la semana 6 y una competición de
Ironman (3,8 km de natación, 180 km de ciclismo y 42,195 km de carrera) en la
semana 15. El tiempo de entrenamiento semanal para el período de monitorización
fue de 15 ± 3 horas que incluyó 15,6% de natación, 35,4% de
ciclismo y 25% de carrera y 24% de UTR.
La atleta recibió un cuestionario
médico para descartar que estuviera recibiendo tratamientos o que sufriera
trastornos cardiovasculares o de otro tipo que pudieran alterar el estado del
sistema nervioso autónomo. La sujeto fue informado del procedimiento que se
seguiría y dio su consentimiento por escrito para participar en el estudio, que
siguió los principios expresados en la Declaración de Helsinki (The
World Medical Association, 2018).
Procedimiento
Durante 92
días consecutivos se realizaron mediciones basales de VFC a las 06:00 am en
posición supino durante 5 minutos. Se utilizó un pulsómetro Polar V800 (Polar,
Kempele, Finland) con banda torácica, validado para mediciones de VFC (Giles,
Draper, & Neil, 2016). La serie de tiempo RR de este
dispositivo fue descargada mediante cable USB utilizando la correspondiente
aplicación de la marca Polar FlowSync (versión 3.0.0.1337) y posteriormente
analizada con en el software Kubios HRV (versión 3.1.0, University of Eastern
Finland, Kuopio, Finland). Cada registro se analizó previamente para
detectar la posible presencia de artefactos y/o latidos anómalos, aplicando los
filtros correspondientes en caso necesario.
Como
variable del dominio de tiempo para evaluar la actividad parasimpática se
calculó la RMSSD en ms (Task
Force, 1996) y su logaritmo natural (LnRMSSD).
Por otra parte, a partir del SD2 del gráfico de dispersión de Poincaré (Tulppo
et al., 1996) se calculó el SS (Naranjo
Orellana et al., 2015) y su logaritmo natural (LnSS) como
indicador de actividad simpática. Por último, el cociente entre el SS y SD1 nos
informó de la relación entre simpático y parasimpático (Ratio S/Ps) (Naranjo
Orellana et al., 2015).
Diseño de la CE
La
CE se programó y administró de acuerdo a la planificación de los mesociclos y
su cuantificación quedó representada por el sumatorio semanal (en cada microciclo).
En términos generales la carga de entrenamiento es el producto de la intensidad
por el volumen (Halson, 2014), pero el entrenamiento de esta atleta constaba
de cuatro modalidades diferentes para las que había que cuantificar la CE.
Para
la carrera, la intensidad viene dada por la velocidad mientras que el volumen
es la duración; luego en este caso el producto de intensidad por volumen viene
dado por la distancia recorrida expresada en km. En el caso de la carrera
continua se utilizó directamente la distancia recorrida, mientras que en el
entrenamiento de series en pista atlética se utilizó como CE la distancia total
acumulada (km). Para las sesiones de UTR, la distancia recorrida (km) se
multiplicó por la pendiente media. En el caso de la natación, dado que todo el
entrenamiento se realizó mediante series, se utilizó como CE la distancia total
acumulada (km).
En
las tareas realizadas en cicloergómetro o pedaleando en ruta igualmente se tomó
como medida de CE la distancia total recorrida (km). Sabemos que lo más
habitual en ciclismo es utilizar la potencia en vatios, pero dado que en las
otras disciplinas se midió la CE en distancia recorrida, optamos por hacerlo
igual con el propósito de homogeneizar y poder comparar las medidas.
Análisis Estadístico
Los
datos se presentan como media y desviación estándar (DE) con su correspondiente
coeficiente de variación (CV). Se midió el tamaño del efecto (TE) mediante el
cálculo de la “d” de Cohen para un intervalo de confianza del 90% y utilizando
los rangos de interpretación propuestos por Hopkins (Hopkins, Marshall,
Batterham & Hanin, 2009): trivial (menor de 0.2); pequeño (de 0.20 a 0.59);
moderado (de 0.6 a 1.2) y grande (mayor de 1.2).
Para
analizar correlaciones entre variables se utilizó el coeficiente de correlación
de Pearson (r).
RESULTADOS
La
Tabla 1 muestra las CE semanales para cada una de las actividades, así como el
total, a lo largo de los tres mesociclos y de las dos competiciones.
Tabla 1. Promedio
de Carga Externa (CE) semanal expresada en kilómetros para cada uno de los
mesociclos. Los resultados se expresan como media ± desviación estándar.
|
Natación |
Ciclismo |
Carrera |
UTR |
CE TOTAL |
||||||
|
Semanas |
Media |
DE |
Media |
DE |
Media |
DE |
Media |
DE |
Media |
DE DE |
|
(1 a 6) M1 |
2,83 |
10,99 |
55,40 |
37,19 |
18,89 |
29,48 |
92,50 |
36,81 |
275, 85 |
120,56 |
|
(7 a 11) M2 |
4,00 |
2,31 |
71,11 |
52,77 |
38,03 |
25,41 |
111,20 |
94,68 |
359,78 |
141,05 |
|
(12 a 16) M3 |
2,67 |
1,15 |
56,18 |
39,55 |
22,67 |
25,63 |
37,80 |
26,74 |
224,25 |
133,05 |
M1-M3:
indica cada uno de los mesociclos estudiados.
La
Tabla 2 muestra los valores (media ± DE) de las variables de VFC para cada uno
de los mesociclos, incluyendo el CV de las medidas.
Tabla 2.
Variables de VFC en los 3 mesociclos.
|
|
Mesociclo 1 |
Mesociclo 2 |
Mesociclo 3 |
||||||
|
|
(semanas 1-6) |
(semanas 7-11) |
(semanas 12-16) |
||||||
|
Media |
DE |
CV |
Media |
DE |
CV |
Media |
DE |
CV |
|
|
SD1(ms) |
83 |
14,87 |
18% |
89 |
12,95 |
15% |
95,9 |
16,00 |
17% |
|
SD2(ms) |
156,5 |
64,18 |
41% |
235 |
88,94 |
38% |
194,0 |
88,16 |
45% |
|
SS |
7,2 |
2,36 |
32% |
5,0 |
2,39 |
47% |
6,1 |
2,83 |
47% |
|
LnSS |
1,9 |
0,36 |
19% |
1,5 |
0,42 |
28% |
1,7 |
0,46 |
27% |
|
Ratio S/PS |
0,09 |
0,04 |
46% |
0,0 |
0,03 |
51% |
0,07 |
0,03 |
49% |
|
RMSSD( ms) |
117,7 |
20,93 |
18% |
126 |
19,10 |
15% |
135,6 |
22,56 |
17% |
|
LnRMSSD |
4,7 |
0,21 |
5% |
4,8 |
0,15 |
3% |
4,9 |
0,16 |
3% |
|
FC (l/m) |
36,0 |
1,51 |
4% |
38 |
3,60 |
9% |
37,8 |
2,80 |
7% |
VFC: Variabilidad
de la Frecuencia Cardiaca; SD1: eje transversal del gráfico de dispersión de
Poincaré SD2: eje longitudinal del gráfico de dispersión de Poincaré. SS:
Índice de estrés; LnSS: logaritmo neperiano del SS; Ratio S/Ps: Ratio
simpático-parasimpático; FC: frecuencia cardiaca; RMSSD: raíz cuadrada del
valor medio de la suma de las diferencias al cuadrado de todos los intervalos
RR sucesivos. CV: coeficiente de variación. DE: desviación estándar
La
tabla 3 muestra los valores de CE, RMSSD, SS y Ratio S/PS expresados en sus
respectivos logaritmos naturales. Se presentan las medias, DE y el valor del TE
(d) de cada semana con respecto a la anterior.
Tabla 3 Variables
de CE y VFC en los tres mesociclos.
|
|
|
LnCE (km) |
LnRMSSD (ms) |
LnSS |
Ratio S/PS |
||||||||
|
MESO |
Semana |
MEDIA |
DS |
d |
MEDIA |
DS |
d |
MEDIA |
DS |
d |
MEDIA |
DS |
d |
|
1 |
1 |
5,70 |
4,91 |
4,76 |
0,06 |
2,15 |
0,26 |
0,11 |
0,02 |
||||
|
2 |
5,85 |
4,58 |
0,33 |
4,69 |
0,21 |
2,29 |
2,13 |
0,22 |
0,32 |
0,11 |
0,03 |
0,24 |
|
|
3 |
5,93 |
4,80 |
0,23 |
4,86 |
0,05 |
0,69 |
1,79 |
0,29 |
1,52 |
0,07 |
0,02 |
1,93 |
|
|
4 |
5,95 |
4,69 |
0,26 |
4,81 |
0,11 |
0,80 |
1,47 |
0,51 |
1,71 |
0,06 |
2,00 |
1,28 |
|
|
5 |
4,95 |
3,65 |
1,02 |
4,62 |
0,44 |
1,70 |
1,96 |
0,37 |
0,69 |
0,12 |
0,08 |
0,86 |
|
|
Competición |
6 |
4,70 |
3,90 |
0,51 |
4,77 |
0,10 |
0,52 |
1,64 |
0,48 |
0,25 |
0,07 |
0,03 |
0,45 |
|
2 |
7 |
5,81 |
4,92 |
0,02 |
4,86 |
0,08 |
0,38 |
1,81 |
0,44 |
0,81 |
0,08 |
0,04 |
0,04 |
|
8 |
5,82 |
4,70 |
0,63 |
4,75 |
0,15 |
1,14 |
1,45 |
0,37 |
0,51 |
0,06 |
0,02 |
0,51 |
|
|
9 |
5,11 |
3,87 |
0,22 |
4,92 |
0,20 |
0,95 |
1,24 |
0,26 |
0,34 |
0,04 |
0,01 |
0,73 |
|
|
10 |
6,32 |
5,07 |
0,31 |
4,94 |
0,12 |
0,11 |
1,35 |
0,30 |
0,30 |
0,04 |
0,02 |
0,28 |
|
|
11 |
6,01 |
4,77 |
0,26 |
4,88 |
0,19 |
0,42 |
1,48 |
0,45 |
0,72 |
0,05 |
0,03 |
0,41 |
|
|
3 |
12 |
5,39 |
4,37 |
0,51 |
4,91 |
0,17 |
0,14 |
1,85 |
0,36 |
0,41 |
0,07 |
0,03 |
0,59 |
|
13 |
5,86 |
4,91 |
0,33 |
4,96 |
0,15 |
0,25 |
2,02 |
0,35 |
0,41 |
0,08 |
0,03 |
0,26 |
|
|
14 |
5,66 |
4,34 |
0,27 |
4,90 |
0,10 |
0,37 |
1,63 |
0,33 |
1,09 |
0,06 |
0,02 |
0,66 |
|
|
Competición |
15 |
3,71 |
2,93 |
0,40 |
4,79 |
0,15 |
0,96 |
1,91 |
0,29 |
0,63 |
0,08 |
0,03 |
0,91 |
|
|
16 |
3,40 |
2,98 |
0,16 |
4,71 |
0,19 |
0,42 |
2,23 |
0,25 |
0,78 |
0,11 |
0,02 |
0,78 |
VFC: variabilidad de la frecuencia cardiaca;
MESO: mesociclo; LnCE: logaritmo natural
de la carga externa; LnRMSSD: logaritmo
natural de la raíz cuadrada de la media de las diferencias de la suma
de los cuadrados entre intervalos RR adyacentes en ms.; LnSS: logaritmo natural
del índice de estrés; Ratio S/Ps: Ratio simpático-parasimpático; DS: desviación estándar; d: Tamaño de efecto.
Se calcularon los coeficientes de correlación de Pearson entre la CE y las variables utilizadas de VFC, mostrando un
valor de r = 0,42 para el LnRMSSD; r = -0,39 para el LnSS y r = -0,42 para la
Ratio S/PS.
En la figura 1 se presenta la evolución de los registros diarios matutinos
de las variables de LnRMSSD y LnSS mostrando los rangos de normalidad para
ambas variables. Se indican las competiciones de UTR y Ironman
realizadas los días 34 y 91.
Figura 1.
Evolución de los registros diarios matutinos de las variables de LnRMSSD y LnSS.
LnRMSSD: logaritmo natural de la raíz cuadrada de la media
de las diferencias de la suma de los cuadrados entre intervalos RR adyacentes
en ms.; LnSS: logaritmo natural del índice de estrés. Se indica las
competiciones de UTR y Ironman los días 34 y 91.
DISCUSIÓN
La
principal contribución de este estudio fue establecer una rutina de seguimiento
diario de la VFC tratando de diferenciar la CI de
la CE
en una atleta que combina las disciplinas de UTR y Ironman.
Uno de los principales problemas metodológicos de la VFC es la variación
inter-día e incluso la variación intra-sujeto, presentando CV de hasta un 30%.
Por ello, algunos autores recomiendan la medición durante varios días a la
semana para posteriormente realizar un análisis del promedio (Buchheit et al., 2013; Le Meur et al., 2013; Plews,
Laursen, Stanley, Kilding, & Buchheit, 2013) y otros
aconsejan utilizar como herramienta de valoración el coeficiente de variación
de los valores obtenidos (Flatt, Esco, & Nakamura, 2017; Plews et al.,
2012). En nuestro caso, el CV
para el LnRMSSD fluctúo entre el 3 y el 5% y para el LnSS entre el 19 y el 28%.
Por tanto, en este caso no es el CV el que aporta la mejor información
cuando se trata de valorar el estado del sistema parasimpático, ya que CV del 3
o el 5% son perfectamente asumibles. Sin embargo, como se observa en la figura
1, la evolución diaria de ambas variables presenta una gran sensibilidad a los
cambios durante el periodo de entrenamiento. Aun así, siguiendo la propuesta de
Buchheit et al. (2013), Le Meur et al. (2013) y Plews et al. (2013), se realizaron los promedios
semanales, como se muestra en la tabla 2.
Dado que no existe ninguna relación aceptable entre las CE y las variables
medidas de VFC, es razonable pensar que estas medidas están valorando
fundamentalmente la CI. Hay trabajos que han utilizado los cambios de RMSSD y
SS como medidas de la CI en deportes de equipo (Miranda-Mendoza
et al., 2019). De esta forma, El LnRMSSD medido diariamente en situación basal nos está
indicando el grado de recuperación del tono parasimpático tras la carga
realizada el día anterior. Del mismo modo, el valor del LnSS nos indicará si el
tono simpático observado en situación basal se encuentra dentro de lo esperable
en una recuperación completa o, por el contrario, muestra alguna alteración
secundaria al impacto estresor ocasionado por la carga anterior. Por ese
motivo, la tabla 3 muestra los cambios relativos (valorados mediante el TE)
entre cada semana y la anterior.
En las semanas de competición se observó que la CE presentó pequeñas
disminuciones (d = 0,51) paralelamente a un pequeño incremento del LnRMSSD (d =
0,52) y pequeña disminución del LnSS (d = 0,25) en UTR. Y para el caso del
Ironman se observó un pequeño incremento (d = 0,40) en la CE, una moderada
disminución del LnRMSSD (d = 0,96) y un moderado incremento del LnSS (d = 0,63)
(tabla 3). Nuestros datos, por tanto, no coinciden con Stanley et al. (2015) ya que
encontramos que los cambios ocurridos en la semana previa a la competición no
resultan relevantes y, por tanto, difícilmente pueden ser indicadores de nada
relacionado con la competición. Al tener nuestra atleta un doble perfil
UTR-Ironman desconocemos cuanto podría afectar esta situación a algunas de las
variables analizadas en relación a estudios realizados solo con triatletas.
La estrategia de medir basalmente cada mañana nos permitió conocer en qué
condiciones nuestra atleta enfrentaba la nueva sesión de trabajo. No
encontramos en la bibliografía rangos de normalidad de los Ln de RMSSD o de SS.
Sin embargo, existen tablas de percentiles para todas las variables de los
diferentes dominios de la VFC (Corrales, de la Cruz Torres, Garrido Esquivel,
Garrido Salazar, & Naranjo Orellana, 2012) de las
cuales puede extraerse el valor de los correspondientes Ln. De esta forma,
podemos establecer que los valores medios semanales del LnRMSSD de nuestra
deportista (tabla 3) se encuentran comprendidos entre los percentiles 75 (4,69
ms) y 95 (5,24 ms) para mujeres deportistas. En el caso del Stress Score (SS)
como medida de estrés simpático (Naranjo Orellana et al., 2015) sus
autores recomiendan la utilización de los percentiles 75 al 90 como zona de
alarma (Naranjo, De la Cruz, Sarabia, De Hoyo, &
Dominguez-Cobo, 2015) lo que
equivale a un SS entre 8 y 10, cuyos Ln serían 2,08 y 2,30. Los valores medios semanales del LnSS que
muestra esta deportista (tabla 3) se encuentran en general por debajo de 2,23
(percentil 75).
Parece ser que la respuesta parasimpática y simpática que presentó esta
atleta a las cargas administradas indicaría adaptaciones positivas al proceso
de entrenamiento al estar sus valores en rangos normales sin señales de alarma
para fatiga o sobreentrenamiento. Por tanto, las CI que supusieron las
diferentes sesiones no fueron anormalmente altas en ninguno de los registros a
pesar de las variaciones observadas en las CE.
En este estudio el CV del LnRMSSD (tabla 2) tiene valores entre el 3 y el 5
%, muy inferiores a los reportados por
Buchheit et al., (2014) entre el
10 y el 20%. Sin embargo, otros estudios encuentran fluctuaciones entre el 4 y
9% durante los bloques de entrenamiento en remeros de élite (Plews et al., 2013) y
triatletas de élite (Plews et al., 2012) (Le Meur et al., 2013), lo que
es más coincidente con nuestros datos.
Por último, los valores de la Ratio S/PS (tabla 3) se encuentran muy por
debajo del valor de 0,25 propuesto por Naranjo et al (2015), lo que
reflejaría un balance autónomo totalmente equilibrado en los registros
basales..
CONCLUSIONES
Los registros diarios de VFC matutinos y de 5 minutos de duración parecen
ser una forma útil para monitorizar el estado de equilibrio
simpático-parasimpático en deportistas antes de abordar las sesiones de
entrenamiento. Esta monitorización sirviría para detectar precozmente estados
de fatiga y para poder modificar en caso necesario la planificación de las
cargas.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Bourdon, P. C., Cardinale, M., Murray, A., Gastin, P.,
Kellmann, M., Varley, M. C., … Cable, N. T. (2017). Monitoring Athlete Training
Loads : Consensus Statement. International Journal of Physiology and
Performance, 12(S2), 161–170.
https://doi.org/10.1123/IJSPP.2017-0208
Buchheit, M. (2014). Monitoring training status with HR
measures: Do all roads lead to Rome? Frontiers in Physiology, 5 FEB(February),
1–19. https://doi.org/10.3389/fphys.2014.00073
Buchheit, M., Papelier, Y., Laursen, P. B., &
Ahmaidi, S. (2007). Noninvasive assessment of cardiac parasympathetic function :
postexercise heart rate recovery or heart rate variability? American Journal
of Physiology. Heart and Circulatory Physiology, 293(1), 8–10.
https://doi.org/10.1152/ajpheart.00062.2007.5.
Buchheit, M., Racinais, S., Bilsborough, J. C.,
Bourdon, P. C., Voss, S. C., Hocking, J., … Coutts, A. J. (2013). Monitoring
fitness, fatigue and running performance during a pre-season training camp in
elite football players. Journal of Science and Medicine in Sport, 16(6),
550–555. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2012.12.003
Cachadiña, E. S., de la Cruz Torres, B., & Orellana, J. N. (2012).
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: revista de
la Federación Española de Medicina del Deporte y de la Confederación
Iberoamericana de Medicina del Deporte, 152,
952-958.
Corrales, M. M., de la Cruz Torres, B., Garrido Esquivel, A., Garrido
Salazar, M. A., & Naranjo Orellana, J. (2012). Normal values of heart rate variability at rest in a young,
healthy and active Mexican population. Health, 4(7), 377–385.
https://doi.org/10.4236/health.2012.47060
Flatt, A. A., Esco, M. R., & Nakamura, F. Y.
(2017). Individual heart rate variability responses to preseason training in
high level female soccer players. Journal of Strength and Conditioning
Research, 31(2), 531–538.
https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001482
Giles, D., Draper, N., & Neil, W. (2016). Validity
of the Polar V800 heart rate monitor to measure RR intervals at rest. European
Journal of Applied Physiology, 116(3), 563–571.
https://doi.org/10.1007/s00421-015-3303-9
Halson, S. L. (2014). Monitoring Training Load to
Understand Fatigue in Athletes. Sports Medicine, 44, 139–147.
https://doi.org/10.1007/s40279-014-0253-z
Hopkins, W. G., Marshall, S. W., Batterham, A. M.,
& Hanin, J. (2009). Progressive statistics for studies in sports medicine
and exercise science. Medicine and Science
in Sports and Exercise, 41(1),
3-1.
Kaikkonen, P., Hynynen, E., Mann, T., Rusko, H., &
Nummela, A. (2010). Can HRV be used to evaluate training load in constant load
exercises? European Journal of Applied Physiology, 108(3),
435–442. https://doi.org/10.1007/s00421-009-1240-1
Kiviniemi, A. M., Hautala, A. J., Kinnunen, H., &
Tulppo, M. P. (2007). Endurance training guided individually by daily heart
rate variability measurements. European Journal of Applied Physiology, 101,
743–751. https://doi.org/10.1007/s00421-007-0552-2
Le Meur, Y., Pichon, A., Schaal, K., Schmitt, L.,
Louis, J., Gueneron, J., … Hausswirth, C. (2013). Evidence of parasympathetic
hyperactivity in functionally overreached athletes. Medicine and Science in
Sports and Exercise, 45(11), 2061–2071.
https://doi.org/10.1249/MSS.0b013e3182980125
McLaren, S. J., Macpherson, T. W., Coutts, A. J.,
Hurst, C., Spears, I. R., & Weston, M. (2018). The Relationships Between
Internal and External Measures of Training Load and Intensity in Team Sports: A
Meta-Analysis. Sports Medicine, 48(3), 641–658.
https://doi.org/10.1007/s40279-017-0830-z
Michael, S., Graham, K. S., & Davis, G. M. (2017).
Cardiac Autonomic Responses during Exercise and Post-exercise Recovery Using
Heart Rate Variability and Systolic Time Intervals — A Review. Frontiers in
Physiology, 8(May), 1–19. https://doi.org/10.3389/fphys.2017.00301
Michael, S., Jay, O., Halaki, M., Graham, K., &
Davis, G. M. (2016). Submaximal exercise intensity modulates acute
post-exercise heart rate variability. European Journal of Applied Physiology,
116(4), 697–706. https://doi.org/10.1007/s00421-016-3327-9
Miranda-Mendoza, J., Reynoso-Sanchez, L. F.,
Hoyos-Flores, J. R., Quezada-Chacón, J. T., Naranjo, J., Rangel-Colmenero, B.,
& Hernandez-Cruz, G. (2019). Stress score and LnRMSSD as internal load
parameters during competition. Revista Internacional
de Medicina y Ciencias de La Actividad Física y El Deporte, en prensa. Accedido
en: http://cdeporte.rediris.es/revista/inpress/artstress1105e.pdf
Naranjo, J., De la Cruz, B., Sarabia, E., De Hoyo, M., &
Dominguez-Cobo, S. (2015). Heart
Rate Variability : a Follow-up in Elite Soccer Players Throughout the
Season. International Journal of Sports Medicine, 36, 881–886. https://doi.org/10.1055/s-0035-1550047
Naranjo Orellana, J., De la Cruz Torres, B., Sarabia Cachadiña, E., De
Hoyo, M., & Dominguez Cobo, S. (2015). Two New Indexes for the Assessment of Autonomic Balance in
Elite Soccer Players. International Journal of Sports Physiology and
Performance, 10, 452–457. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1123/ijspp.2014-0235
Pichot, V., Roche, F., Gaspoz, J. M., Enjolras, F.,
Antoniadis, A., Minini, P, Barthélémy, J. C. (2000). Relation between heart
rate variability and training load in middle-distance runners. Medicine and
Science in Sports and Exercise, 32(10), 1729–1736.
https://doi.org/10.1097/00005768-200010000-00011
Plews, D. J., Laursen, P. B., Kilding, A. E., &
Buchheit, M. (2012). Heart rate variability in elite triathletes, is variation
in variability the key to effective training? A case comparison. European
Journal of Applied Physiology, 112(11), 3729–3741.
https://doi.org/10.1007/s00421-012-2354-4
Plews, D. J., Laursen, P. B., Stanley, J., Kilding, A.
E., & Buchheit, M. (2013). Training adaptation and heart rate variability
in elite endurance athletes: Opening the door to effective monitoring. Sports
Medicine, 43(9), 773–781. https://doi.org/10.1007/s40279-013-0071-8
Sandercock, G. R. H., Bromley, P. D., & Brodie, D.
A. (2005). Effects of exercise on heart rate variability: Inferences from
meta-analysis. Medicine and Science in Sports and Exercise, 37(3),
433–439. https://doi.org/10.1249/01.MSS.0000155388.39002.9D
Stanley, J., D’Auria, S., & Buchheit, M. (2015).
Cardiac parasympathetic activity and race performance: An elite triathlete case
study. International Journal of Sports Physiology and Performance, 10(4),
528–534. https://doi.org/10.1123/ijspp.2014-0196
Stanley, J., Peake, J. M., & Buchheit, M. (2013).
Cardiac parasympathetic reactivation following exercise: Implications for
training prescription. Sports Medicine, 43(12), 1259–1277.
https://doi.org/10.1007/s40279-013-0083-4
Task Force of The European Society of Cardiology and
The North American Society of Pacing and Electrophysiology. (1996). Heart rate
variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and
clinical use. European Heart Journal, 17, 354–381.
https://doi.org/10.1161/01.CIR.93.5.1043
Tulppo, M. P., Makikallio, T. H., Takala, T. E. S.,
Seppanen, T., & Huikuri, H. V. (1996). Quantitative beat-to-beat analysis of
heart rate dynamics during exercise. American Journal of Physiology, 271,
H244–H252. https://doi.org/https://doi.org/10.1152/ajpheart.1996.271.1.H244
The World Medical Association. (2018). WMA Declaration
of Helsinki – Ethical Principles for Medical Research Involving Human Subjects.
Recuperado en enero de 2019 en:
https://www.wma.net/policies-post/wma-declaration-of-helsinki-ethical-principles-for-medical-research-involving-human-subjects/
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Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 20 - número 78 -
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