Ramos Verde, E.J.;
García Manso, J.M.; Díaz Díaz, R. (2022). COVID-19 Effects in
External Load in High Level Football. Revista
Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte vol. 22 (88)
pp. 949-968 Http://cdeporte.rediris.es/revista/revista88/artefectos1412.htm
DOI: https://doi.org/10.15366/rimcafd2022.88.014
ORIGINAL
EFECTOS
DEL COVID-19 EN LA CARGA EXTERNA EN EL FÚTBOL DE ALTO NIVEL
COVID-19 EFFECTS
IN EXTERNAL LOAD IN HIGH LEVEL FOOTBALL
Ramos Verde, E.J.;
García Manso, J.M. y Díaz Díaz,
R.
Universidad de Las Palmas de Gran
Canaria (España) eduardo.ramos@ulpgc.es; jgarciamanso@gmail.com; romulo.diaz@ulpgc.es
Código UNESCO / UNESCO Code: 5312.99
Deporte profesional / Professional sport.
Clasificación Consejo
de Europa / Council of Europe classification: 17 (otras: Deporte profesional) / (other:
Professional sport).
Recibido 2 abril de 2021 Received
April 2, 2021
Aceptado 22 de octubre de 2021 Accepted
October 22, 2021
RESUMEN
Analizamos
el efecto del cese de la competición por COVID-19 en el rendimiento físico de
jugadores de fútbol de
la 1ª división española). La muestra se estratificó en tres grupos: rondas
1ª-3ª; 25ª-27ª y 28ª-30ª. Las comparaciones por pares fueron Student-t y
Mann-Whitney U. Usamos un valor p de ≤0.05 como criterio para la
significación estadística. Los valores de umbral para evaluar las magnitudes
del tamaño del efecto se realizaron a través (d de Cohen). Tras el parón, las
distancias recorridas aumentaron en los equipos locales y visitantes. Hubo un
ligero descenso de los esfuerzos de alta intensidad entre el post-confinamiento y las jornadas (25ª-27ª). Comparados el 1er y 3er
periodo, los valores fueron ligeramente superiores (rondas 28ª-30ª). Eso
mismo se observó en las de aceleraciones y desaceleraciones, con mayores
diferencias entre los periodos (1º
y 3º). Hubo diferencias, cuando se comparó la reanudación con las jornadas
previas al parón.
PALABRAS
CLAVE: Covid-19, Fútbol, Alto Rendimiento, Parámetros Físicos.
ABSTRACT
We analyzed the effect of
the cessation of competition for COVID-19 on the physical performance of soccer
players in the 1st Spanish division). The sample was stratified into
three groups: 1st-3rd rounds; 25th-27th and 28th-30th.
Pairwise comparisons were Student-t and Mann-Whitney U. We used a p-value of
≤0.05 as the criterion for statistical significance. Threshold values
for evaluating effect size magnitudes were made using (Cohen's
d). After the break, the distances traveled increased for the local and
visiting teams. There was a slight decrease in high intensity efforts between
post-confinement and the days (25th-27th). Comparing the 1st
and 3rd period, values were slightly higher (rounds
28-30). The same was observed in those of accelerations and decelerations, with
greater differences between the periods (1st and 3rd).
There were differences when the resumption was compared with the days before
the break.
KEYWORDS: Covid 19, Football, High performance, Physical
parameters.
INTRODUCCIÓN
En la segunda mitad de 2019, se detectó
en China un nuevo coronavirus (2019-nCov). Este virus fue denominado Coronavirus-2 del Síndrome
Respiratorio Agudo Severo (SARS-CoV-2) por el Comité Internacional de
Taxonomía de Virus (ICTV) (Rodríguez-Morales, et al., 2020). Ya, el 30
diciembre de 2019, el oftalmólogo chino Li Wenliang
había detectado en la ciudad de Wuhan (Hubei - People's
Republic of China) siete
casos de un virus que se asemejaba al Síndrome
Respiratorio Agudo Grave (SARS) que podría provocar una situación
epidemiológica similar a la de 2003 (Green, 2020; Parrish
et al., 2020). La WHO (World Health
Organization, 2020b) declaró la nueva enfermedad
(Coronavirus 2019 - COVID-19) como una pandemia el 11 de marzo de 2020 (WHO
2020). La pandemia está afectando la vida a nivel mundial, obligando a millones
de personas en todo el mundo a alterar sus rutinas y obligándolas a recluirse
durante largos períodos de tiempo afectando a su calidad de vida (Hammami et al., 2020) y alterando, en ocasiones
significativamente, sus capacidades funcionales, físicas, psicológicas y
cognitivas (Chen, et al., 2020).
Si bien la práctica regular de ejercicio
y deporte es un factor a incluir como medida de protección contra la
enfermedad y sus potenciales
consecuencias, reforzando el sistema inmunológico y reduciendo los factores de
riesgo asociados (enfermedades respiratorias, cardiovasculares y metabólicas,
incluida la obesidad y sus complicaciones), la realidad es que su práctica se
ha visto sensiblemente reducida, entre otras razones, por las medidas propias del
confinamiento (Lippi et al., 2020; Fitzgerald et al.,
2020). Entre las numerosas recomendaciones que hacen las instituciones y los
expertos en este tipo de situaciones siempre se incluyen prácticas para
mantenerse activo en casa, con actividades que puedan ayudar a contrarrestar
los efectos perjudiciales del confinamiento por el COVID-19 (Hammami et al., 2020; Paoli et al., 2020; García- Tascón et
al., 2021).
Los deportistas profesionales y los
principales eventos deportivos para disputar en 2020,
también han sufrido las enormes consecuencias de la pandemia en todos los
continentes (Davis, 2020; Almorza y Huertos, 2021).
Por ejemplo, los XXXII Olympic Summer Games, que se
deberían haber celebrado en Tokio 2020 del 24 de julio al 9 de agosto de 2020,
fueron pospuestos, hasta el 2021. Este aplazamiento se produce 122 días antes
de la Ceremonia de Apertura tras una declaración conjunta del Comité Olímpico
Internacional y el Comité Organizador por la información proporcionada por la WHO,
En la misma situación se vieron envueltos el resto de competiciones
deportivas del resto del mundo (NBA, MLB, Wimbledon, Copa del Mundo de Esquí,
MotoGP, Formula 1, Campeonato de Europa de Halterofilia, Mundial de Atletismo
en Pista Cubierta, Mundial de Media Maratón, Giro de Italia, etc.).
También, como no podría ser de otra
manera, se fueron suspendiendo todas las grandes competiciones continentales
(Champions League, Euroliga, Copa América, etc.) y
las diferentes Ligas y Competiciones Nacionales (Premier, Bundesliga, Ligue 1,
Serie A, etc.) de fútbol profesional. La Liga Nacional de Fútbol Profesional (LFP)
y la Real Federación Española de Fútbol (RFEF) acordaron, el 23 de marzo de
2020, la suspensión y aplazamiento de las competiciones profesionales de fútbol
coincidiendo con la finalización de la 27ª jornada de la competición. La Liga
española de Primera División nunca había visto alterado su calendario hasta la
temporada actual, y sólo fue suspendida durante Guerra Civil Española
(1936-1939). En la temporada actual, la competición se reanudó, a puerta
cerrada, el 11 de junio. Una parada tan prolongada, en medio de la competición,
sin duda, afecta al rendimiento de los equipos y la condición física de los
jugadores, aumentando posiblemente el riesgo de lesiones y modificando el
desarrollo del juego. Durante el confinamiento, técnicos y jugadores buscaron
soluciones alternativas para mantener el nivel de los jugadores hasta la fecha
que se pudieran incorporar a los entrenamientos (Impellizzeri
et al., 2020). Probablemente, compartir información sea más útil que proporcionar
recomendaciones genéricas de capacitación sobre el regreso al juego después del
confinamiento en el hogar de COVID-19. En
deportes de equipo es muy importante realizar un control individual de las
cargas de entrenamiento para valorar el estímulo de entrenamiento, dado que un
estímulo excesivo incrementa el riesgo de sufrir una lesión y uno insuficiente
disminuye el rendimiento (Benítez-Jiménez; Falces-Prieto; & García-Ramos, 2020).
En una primera etapa, los jugadores se vieron
obligados a entrenar vía on-line en sus domicilios, haciendo lo que les
proponían sus entrenadores, en función de sus disponibilidades. En una segunda
etapa, los jugadores comenzaron a entrenar en grupos pequeños limitando el
contacto físico por razones de seguridad (Mohr et al., 2020; Eirale et al., 2020). Con el fin de apoyar la labor de los
técnicos, la LFP (Liga de Fútbol Profesional, 2020) publicó unas pautas de cómo
debería hacerse la reanudación del entrenamiento para minimizar los posibles
efectos negativos del parón. El entrenamiento individualizado no presencial
resulta habitual en deportes individuales y colectivos, especialmente en
aquellos más dependientes de un soporte condicional (Jiménez-Barreto; &
Borges, 2021).
OBJETIVOS
El objetivo de este estudio es ver como
el parón provocado por la pandemia del COVID-19 afecta al rendimiento de
jugadores y equipos cuando se reanuda la competición. Para ello se analizan
variables físicas observadas, en todos los equipos, durante las tres primeras
jornadas posteriores a la reanudación de la competición (Jornadas 28ª, 29ª y
30ª), y se compararan con las tres primeras Jornadas del comienzo de Liga (1ª,
2ª y 3ª) y las tres Jornadas previas al parón (25ª, 26ª y 27ª). Debe tenerse en
cuenta que el sistema de competición sufre algunas modificaciones que pueden
influir sobre los resultados observados. Destacan el número de cambios que se
pueden realizar durante el partido (5 cambios por equipo), la incorporación de
un descanso, nunca superior a un minuto por cada uno de los dos periodos en
cada partido del partido (minutos 30 y 75) y la posibilidad de tener que jugar tres
partidos cada siete días.
MUESTRA
Se analizaron 90 partidos (N=90) celebrados
durante
la temporada 2019-20 de La Liga Santander, adscrita a la Liga de Fútbol
Profesional (LFP) en su 89ª edición. Para el estudio se tuvieron en cuenta nueve jornadas: 1ª-3ª,
correspondientes al comienzo de la competición, 25ª-27ª, justo antes del
COVID-19 y 28ª-30ª, coincidiendo con las jornadas disputadas tras la vuelta a
la competición (post COVID-19). En cada jornada se observaron a todos los
jugadores alineados con un rango que oscilaba entre 11 y 14 en las primeras jornadas
(1ª-3ª y 25ª-27ª) y entre 11 y 16 en las jornadas 28ª-30ª.
VARIABLES ANALIZADAS
Se registraron datos cuantitativos de las variables técnico-tácticas:
distancias totales recorridas y distancias recorridas con posesión del balón y
sin posesión del balón, recorridos de alta intensidad: sprints
y velocidad media y aceleraciones y desaceleraciones. Los datos han sido
recogidos a través del Sistema de Posicionamiento Global (GPS), mostrando el
total acumulado de todos los jugadores participantes por cada uno de los
equipos. El acceso a los datos ha sido mediante el sistema Mediacoach,
que es un sistema de series de cámaras 4K-HDR basada en un sistema posicional (Tracab—ChyronHego
VID) que graba desde diferentes ángulos y analiza la posición de las
coordenadas X e Y para cada jugador.
TRATAMIENTO ESTADÍSTICO
El análisis estadístico se realizó a través
del software IBM SPSS versión 20.0. La muestra se estratificó en tres grupos:
rondas 1ª-3ª; rondas 25ª-27ª y rondas 28ª-30ª. Todos los datos experimentales
se presentan como medias ± desviación estándar (DE). Para el cálculo de la
normalidad se utilizaron las pruebas de Kolmogorov Smirnov y Shapiro-Wilks y la
prueba de Levene para analizar la homogeneidad de las variaciones. Las
comparaciones por pares que elegimos usar fueron Student-t y Mann-Whitney U. Se
usó un valor p de ≤0.05 como criterio para la significación estadística.
Los valores de umbral para evaluar las magnitudes del tamaño del efecto (d de
Cohen) fueron 0.20, 0.60, 1.2 y 2.0 para pequeño, moderado, grande y muy
grande, respectivamente.
Para comprobar la existencia de diferencias
significativas entre las jornadas tomadas para el estudio en las diferentes
variables se usó la técnica de ANOVA unifactorial.
RESULTADOS
DISTANCIAS
RECORRIDAS
Tras el confinamiento, la distancia
total recorrida por los equipos aumentó (2.03%; p=0.019; ES: 0.435). Este
incremento se dio de forma similar en ambas fases del partido. 1ª parte y 2ª
parte (1ª P, 2ª P). (1ª P: p=0.037; ES: 0.385; 2ª P: 0.039; ES: 0.382). Algo
similar ocurrió con el resto de las variables, pero en ningún caso con
diferencias estadísticamente significativas (Tabla 1). El
comportamiento de estos parámetros fue prácticamente el mismo cuando comparamos
la reanudación del campeonato con el inicio de la Liga. Las mejoras se produjeron,
prácticamente en todos los parámetros evaluados con especial relevancia en lo
que hace referencia a la distancia total recorrida (1.68%; p=0.040; ES= 0.3797).
El hecho de jugar como local en la reanudación, supuso una moderada mejora en las
distancias recorridas (2.44%; p=0519; ES=0.508), con marcadas diferencias en
los desplazamientos que realizaban los jugadores en posesión del balón en la 2ª
P del partido (2ª P: 2.61%; p=0.0498; ES=0.4629). Se observó el mismo
comportamiento en las distancias recorridas por los equipos visitantes, aumentando
sus distancias con respecto a los equipos locales en las jornadas 25ª-27ª y 28ª-30ª.
En la tabla 1 mostramos las distancias recorridas totales, las distancias
recorridas en la 1ª P y 2ª P, las distancias recorridas con posesión y sin
posesión totales y los recorridos con posesión en la 1ª P y en la 2ª P.
En la tabla 2 mostramos
las distancias recorridas totales, las distancias recorridas en la 1ªP y 2ª P,
las distancias recorridas con posesión y sin posesión totales y los recorridos
con posesión en la 1ª P y en la 2ª P para el equipo local.
En la tabla 3 mostramos
las distancias recorridas totales, las distancias recorridas en la 1ª P y 2ª P,
las distancias recorridas con posesión y sin posesión totales y los recorridos
con posesión en la 1ª P y en la 2ª P para el equipo visitante.
RECORRIDOS DE ALTA INTENSIDAD
Los esfuerzos de AI, desplazamientos
realizados a velocidades ³24 km/h, tras el parón,
disminuyeron sensiblemente (6.01%; ns), especialmente en la 1ª P (9.01%; p=0.32; ES=0.396), aunque
sin llegar a los niveles mostrados al inicio de la temporada. Esta disminución
de la intensidad de las acciones se manifestó en la reducción del número de sprints de alta intensidad realizados (5.37%; ns) y la
disminución de la velocidad media (3.59%). Este último parámetro se redujo principalmente
en la 1ª P del partido (3.88%) (Tabla 4). Sin embargo, se observó
que, los valores mencionados, eran claramente mejores que los registrados al
inicio de la Liga. La distancia recorrida de AI en este caso fue superior
(10.72%; p=0.01; ES: 0.731), especialmente en la 2ª P (16.04%; p=0.01; ES: 0.787).
Este mismo comportamiento se detectó en la caída de sprints
(8.77%; p=0.01; ES: 0.595), especialmente en la 2ª parte (12.48%;
p≤0.000; ES: 0.595). La velocidad media se redujo (-1.59%), más en la 1ª
P del partido (1ª P: -2.04% vs. 2ª P:
-1.00%).
Esta disminución
de la intensidad de las acciones, también se manifestó en la reanudación, tras
COVID-19 en equipos locales y visitantes, con especial relevancia en la
distancia recorrida por encima de los 24 km/h durante la 1ª P (-10.77%;
p=0.053; ES=0.506) y la velocidad media de los desplazamientos (-3.59%;
p=0.001; ES=1.051) en ambos periodos de tiempo (1ª P: p=0.0002; ES= 0.557 / 2ª
P: p=0.001; ES=0.867).
Los
equipos locales presentaron valores superiores en los parámetros relacionados
con la AI. La diferencia fue sensiblemente superior en los tres periodos
analizados. Sin embargo, esta fue más acentuada cuando comparamos las tres
jornadas post COVID-19.
Cuando
los valores de la reanudación se compararon con el inicio de la temporada, se
comprobó que la distancia recorrida a alta intensidad y los sprints
realizados mejoraron. Estas mejoras fueron estadísticamente significativas en
la distancia recorrida a AI en la 2º P (14.30%; p=0.006; ES=0.733) y en el
número total de sprints (9.16%; p=0.016; ES=0.642).
Sin embargo, la velocidad media de los desplazamientos empeoró (-1.835,
p=0.016; ES=0.609), de forma más acentuada en la 1ª P (-2.27%; p=0.019;
ES=0.633).
En la tabla 4 mostramos los recorridos de alta intensidad totales, los
realizados en la 1ª Py en la 2ª P, los sprints totales, los realizados
en cada periodo, la velocidad media total y la de cada periodo para valores
>24 km/h (m).
En la tabla 5 mostramos
los recorridos de alta intensidad totales realizados en la 1ª P y en la 2ª P,
los sprints totales en cada periodo, la velocidad
media total y la de cada periodo para valores >24 km/h (m) para equipo
local.
En la tabla 6 mostramos
los recorridos de alta intensidad totales realizados en la 1ª P y en la 2ª P,
los sprints totales realizados en cada periodo, la
velocidad media total y la de cada periodo para valores >24 km/h (m) para
equipo visitante.
ACELERACIONES
VS. DESACELERACIONES DE DIFERENTE INTENSIDAD
Evaluar el rendimiento, sólo según la
intensidad de los desplazamientos, puede subestimar la verdadera carga de
trabajo a la que un jugador es sometido durante el partido, debido a que no
tiene en cuenta el gasto energético asociado con las continuas aceleraciones y
desaceleraciones que implican las diferentes acciones técnicas que ejecuta (Russell
et al., 2016; Dallen et al., 2016). Se debe tener en cuenta que, una de las
características más interesantes del fútbol es que es una modalidad deportiva,
en la que los jugadores realizan, constantemente, breves episodios de acciones
más o menos explosivas, intercalados con períodos, más o menos largos, de
actividad de baja intensidad. La velocidad que se requiere entonces, al momento
de ir al ataque o contraatacar, pone de manifiesto la necesidad de contar con
jugadores no solamente veloces, sino también fuertes (González-De los Reyes;
Fernández-Ortega; & Garavito-Peña. 2019).
El comportamiento para estos valores fue
similar, tanto en los datos generales como para las acciones en función de la localización;
es decir, cuando se reanudó la competición, se obtuvieron mejores rendimientos
en el rango de jornadas (28-30) que en el resto de los rangos (1-3 y 25-27), con
mayor énfasis en las aceleraciones y desaceleraciones más intensas (34.08%;
p=0.0001; ES= 3.887 / 23.91%; p=0.0001; ES=2.609). No hubo diferencias
significativas en las desaceleraciones 2-3 ms2, si bien, estas
fueron ligeramente superiores al inicio de la competición, comparadas con el
rango de las jornadas 25-27 (Tabla
3).
En la tabla 7 se muestran las aceleraciones y desaceleraciones totales para los valores (2-3 m/s² >3 m/s²).
Tabla 7 |
|||
ACELERACIONES
Y DESACELERACIONES - DATOS TOTALES |
|||
PARÁMETRO |
Jornadas
1ª-3ª |
Jornadas
25ª-27ª |
Jornadas
28ª-29ª |
Aceleraciones
2-3
m/s2 |
2622.3 ± 210.5 |
2826.2 ± 208.2 |
2847.3 ± 229.1 |
Aceleraciones >3 m/s2 |
912.0 ± 105.3 |
1385.4 ± 132.3 |
1383.4 ± 135.4 |
Desaceleraciones
2-3
m/s2 |
2446.1 ± 206.6 |
2396 ± 165.8 |
2438.3 204.6 |
Desaceleraciones >3 m/s2 |
1176.7 ± 117.1 |
1538.2 ± 150.8 |
1546.4 ± 162.6 |
En la tabla 8 se muestran las aceleraciones y
desaceleraciones totales para los valores (2-3 m/s² >3 m/s²) equipo local.
Tabla 8 |
|||
ACELERACIONES Y DESACELERACIONES – DATOS LOCALES |
|||
PARÁMETRO |
Jornadas 1ª-3ª |
Jornadas 25ª-27ª |
Jornadas 28ª-30ª |
Aceleraciones 2-3 m/s2 |
2629 ± 228,16 |
2792,3 ± 220,25 |
2845,3 ± 222,01 |
Aceleraciones
>3 m/s2
|
914,7 ± 113,31 |
1384,7 ± 132,62 |
1377,3 ± 129,07 |
Desaceleraciones 2-3 m/s2 |
2430,4 ± 222,17 |
2374,7 ± 170,65 |
2419,9 ±181,54 |
Desaceleraciones
>3 m/s2
|
1192,9 ± 128,97 |
1532,3 ± 146,94 |
1530,2 ± 165,81 |
En la tabla 9 se muestran las aceleraciones y
desaceleraciones totales para los valores (2-3 m/s² >3 m/s²) equipo visitante.
La prueba de
ANOVA demuestra diferencias significativas (p>0.005) sobre todo en las
Aceleraciones y Desaceleraciones (> 3m/s2), tal y como se muestra
en los gráficos 1 y 2, siendo en las jornadas (28ª a 30ª) donde mayor número de
ellas se producen.
Gráfica 1
TABLA 10
Valores de la prueba ANOVA para la variable
Aceleraciones >3m/s2
Variable
dependiente |
(I)Jornada |
J
(Jornada) |
Diferencia de medias (I-J) |
Desv. Error |
Sig. |
Intervalo de confianza al 95 % |
|
Límite Inferior |
Límite Superior |
||||||
Aceleraciones
(> 3m/s2) |
28 |
1 |
445,800* |
39,255 |
,000 |
318,21 |
573,39 |
2 |
436,800* |
39,255 |
,000 |
309,21 |
564,39 |
||
3 |
435,550* |
39,255 |
,000 |
307,96 |
563,14 |
||
25 |
-3,900 |
39,255 |
1,000 |
-131,49 |
123,69 |
||
26 |
-15,700 |
39,255 |
1,000 |
-143,29 |
111,89 |
||
27 |
-82,400 |
39,255 |
1,000 |
-209,99 |
45,19 |
||
29 |
-75,400 |
39,255 |
1,000 |
-202,99 |
52,19 |
||
30 |
-20,700 |
39,255 |
1,000 |
-148,29 |
106,89 |
||
29 |
1 |
521,200* |
39,255 |
,000 |
393,61 |
648,79 |
|
2 |
512,200* |
39,255 |
,000 |
384,61 |
639,79 |
||
3 |
510,950* |
39,255 |
,000 |
383,36 |
638,54 |
||
25 |
71,500 |
39,255 |
1,000 |
-56,09 |
199,09 |
||
26 |
59,700 |
39,255 |
1,000 |
-67,89 |
187,29 |
||
27 |
-7,000 |
39,255 |
1,000 |
-134,59 |
120,59 |
||
28 |
75,400 |
39,255 |
1,000 |
-52,19 |
202,99 |
||
30 |
54,700 |
39,255 |
1,000 |
-72,89 |
182,29 |
||
30 |
1 |
466,500* |
39,255 |
,000 |
338,91 |
594,09 |
|
2 |
457,500* |
39,255 |
,000 |
329,91 |
585,09 |
||
3 |
456,250* |
39,255 |
,000 |
328,66 |
583,84 |
||
25 |
16,800 |
39,255 |
1,000 |
-110,79 |
144,39 |
||
26 |
5,000 |
39,255 |
1,000 |
-122,59 |
132,59 |
||
27 |
-61,700 |
39,255 |
1,000 |
-189,29 |
65,89 |
||
28 |
20,700 |
39,255 |
1,000 |
-106,89 |
148,29 |
||
29 |
-54,700 |
39,255 |
1,000 |
-182,29 |
72,89 |
Gráfica 2
Tabla 11
Valores de la prueba ANOVA para la variable
Desaceleraciones >3m/s2
Variable
dependiente |
(I)Jornada |
J (Jornada) |
Diferencia de medias (I-J) |
Desv. Error |
Sig. |
Intervalo de confianza al 95 % |
|
Límite Inferior |
Límite Superior |
||||||
Desaceleraciones
(> 3m/s2) |
28 |
1 |
400,450* |
45,997 |
,000 |
250,95 |
549,95 |
2 |
350,400* |
45,997 |
,000 |
200,90 |
499,90 |
||
3 |
347,750* |
45,997 |
,000 |
198,25 |
497,25 |
||
25 |
25,400 |
45,997 |
1,000 |
-124,10 |
174,90 |
||
26 |
23,400 |
45,997 |
1,000 |
-126,10 |
172,90 |
||
27 |
-34,700 |
45,997 |
1,000 |
-184,20 |
114,80 |
||
29 |
-22,300 |
45,997 |
1,000 |
-171,80 |
127,20 |
||
30 |
11,900 |
45,997 |
1,000 |
-137,60 |
161,40 |
||
29 |
1 |
422,750* |
45,997 |
,000 |
273,25 |
572,25 |
|
2 |
372,700* |
45,997 |
,000 |
223,20 |
522,20 |
||
3 |
370,050* |
45,997 |
,000 |
220,55 |
519,55 |
||
25 |
47,700 |
45,997 |
1,000 |
-101,80 |
197,20 |
||
26 |
45,700 |
45,997 |
1,000 |
-103,80 |
195,20 |
||
27 |
-12,400 |
45,997 |
1,000 |
-161,90 |
137,10 |
||
28 |
22,300 |
45,997 |
1,000 |
-127,20 |
171,80 |
||
30 |
34,200 |
45,997 |
1,000 |
-115,30 |
183,70 |
||
30 |
1 |
388,550* |
45,997 |
,000 |
239,05 |
538,05 |
|
2 |
338,500* |
45,997 |
,000 |
189,00 |
488,00 |
||
3 |
335,850* |
45,997 |
,000 |
186,35 |
485,35 |
||
25 |
13,500 |
45,997 |
1,000 |
-136,00 |
163,00 |
||
26 |
11,500 |
45,997 |
1,000 |
-138,00 |
161,00 |
||
27 |
-46,600 |
45,997 |
1,000 |
-196,10 |
102,90 |
||
28 |
-11,900 |
45,997 |
1,000 |
-161,40 |
137,60 |
||
29 |
-34,200 |
45,997 |
1,000 |
-183,70 |
115,30 |
DISCUSIÓN
El propósito de este trabajo fue estimar
las diferencias de rendimiento en equipos profesionales de alto nivel tras la
interrupción de la competición por la pandemia del COVID-19. Además, este
lapsus de la competición ha provocado una densidad competitiva, una vez que se
ha reanudado la misma. La evidencia científica que relaciona la sobrecarga del
calendario de competiciones con el rendimiento de los equipos no es concluyente
(Lago-Peñas et. al. 2011). Existe cierta controversia sobre el rendimiento
físico y técnico-táctico de los futbolistas en breves periodos de tiempo (Lago-Peñas, García, &
Gómez-López, 2015). Por una parte, para algunos autores, un exceso de partidos, en poco tiempo, conlleva una
disminución del rendimiento (Ekstrand, Walden, & Hagglund, 2004; Reilly, 2006). Mientras que, para otros, en
la última década, ocurre lo contrario (Carling, Orhant,
& Le Gall, 2010; Rey et al., 2010; Carling, & Dupont, 2011; Lago-Peñas
et al., 2011; Carling, Le Gall, & Dupont, 2012; Dellal
et al., 2013). Estos últimos datos concuerdan con nuestro estudio, de manera
especial, con lo que ocurrió tras el confinamiento, donde los valores obtenidos
para las distancias totales recorridas no solo no disminuyeron, sino que
aumentaron, tanto en los datos globales, como cuando fueron analizados los
equipos en función de la localización del partido. En la línea de lo aportado
por Lago et al. (2009), la localización del partido se convierte en una
variable a tener en cuenta; así, jugar en casa disminuye las distancias
cubiertas por los jugadores, tal como se pudo observar en nuestro estudio,
especialmente en las jornadas 25ª-30ª, coincidentes con el último periodo de
competición, justo antes y justo después del regreso a la competición tras el
COVID-19, con respecto a los jugadores que actuaban como visitantes. Es cierto
que en este periodo de competición se modifica la norma de las posibles
sustituciones, pasando de tres, hasta un total de cinco cambios posibles, Este
aspecto parece tener relación con lo que sugieren Carling, Orhant,
& Le Gall, (2010) y Dellal et
al. (2013), los futbolistas profesionales pueden soportar una sobrecarga
de partidos sin una caída en su rendimiento físico durante un cierto periodo de
tiempo. Los datos aportados en nuestro estudio indicaron que la distancia total
recorrida aumentó en ambas partes del partido.
Con respecto a los diferentes periodos (Jornadas 1ª a 3ª, 25ª a 27ª y 28ª
a 30ª), coincidió con lo expuesto por Gómez-Díaz et al. (2013) en el primer
periodo analizado, constatándose un incremento de las distancias totales
recorridas en el periodo post confinamiento de competición. Estamos de acuerdo con la idea de Castellano (2018)
en cuanto a que la dimensión física, distancia total recorrida por el equipo
(KM), no permite establecer relación alguna al éxito o fracaso de los equipos.
Por
su parte, las acciones de intensidad máxima y los sprints
(esfuerzos intermitentes de muy alta velocidad entre 1 y 7 segundos realizados ≥19,8 km / h) se consideran como una de
las variables que pueden contribuir a determinar el rendimiento, debido a que,
en estos períodos de alta intensidad, es donde se realizan las acciones
decisivas del partido (Bishop et al., 2007). Si bien
estos eventos pueden representar solo el 0,5-3% de la actividad de un
futbolista durante un partido (Stolen et al., 2005; Buchheit et al., 2010), la repetición aleatoria de estas
puede, en algunos casos, dejar un tiempo insuficiente para la recuperación
completa; por ello, es de especial importancia el entrenamiento interválico
(IT) a la máxima intensidad, como elemento que mejora la capacidad de los
deportistas de deportes de equipo (Taylor et al., 2015). Si bien, cualquier
aplicación específica del IT exige que se tenga en cuenta el tipo de deporte
que se practica, la duración del período entre esfuerzos intermitentes de muy
alta velocidad y sprints (EMAVS) y las
características individuales de los propios deportistas (Viana et al., 2018),
aspectos que guardan estrecha relación con nuestro estudio en el periodo que
abarcaba desde la jornadas 25, hasta la 27; es decir, una vez que la
competición ya llevaba siete meses de andadura, con un único descanso de la
actividad competitiva, de una semana, coincidiendo con la celebración de la
Navidad. Sin embargo, esta circunstancia no se observó para las jornadas; 1, 2,
3, 28, 29 y 30, en el que los valores recorridos de alta intensidad totales,
tanto en la 1ª como en la 2ª P, el número de sprints
totales y la velocidad media en ambos periodos fueron ligeramente inferiores,
en ambos casos, después de una inactividad competitiva prolongada que, para los
futbolistas de la Liga de 1ª división española no ha sido inferior a ocho semanas, sin un
entrenamiento específico. por lo que los futbolistas no han podido desarrollar
tareas en las que alcanzar la variabilidad propia de la competición (Moras et
al., 2018).
Las
aceleraciones y desaceleraciones en fútbol no son completamente entendidas. Si
bien, un factor determinante en el rendimiento es el número de carreras de alta
intensidad. (Russell et al., 2016). En el caso concreto del fútbol, más del 85%
de las aceleraciones máximas no alcanzan categorías de alta velocidad de
desplazamiento (>4.17 m·s-29 ) Por
su parte, las aceleraciones máximas
>2.78 m·s-2, (Varley, & Aughey, 2013); 3 m·s-2 (Hodgson et al.,
2014) y 4 m·s-2 (Buchheit et al.,
2014) ocurren con una frecuencia superior a ocho veces respecto a las acciones
de sprint. Si bien, para garantizar
que los jugadores de élite estén preparados de manera óptima para las
aceleraciones y desaceleraciones de alta intensidad impuestas durante el juego
competitivo, es imperativo que los jugadores estén expuestos a demandas
comparables en condiciones de entrenamiento controlada (Harper, Carling, & Kielv, 2019). Estas situaciones que, en ocasiones no
atienden la demanda de los jugadores está empezando a ser muy observada, toda
vez que existen acciones a baja velocidad con un alto nivel de aceleración
(Castellano et al., 2013). En un estudio con futbolistas noruegos de
máximo nivel (Rosenborg FC), se observa un menor
número de aceleraciones en el último tercio de la temporada, menos actividad de
alta intensidad, pero más largas que en otros estudios previos realizados en
ligas de mayor nivel. Además,
se aprecia menos actividad de alta intensidad hacia el final de la temporada (Ingebrigtsen et al., 2015). Estos resultados no
concuerdan con lo observado en nuestro estudio en el apartado de aceleraciones,
que, mostraron valores relativamente más altos entre las jornadas 25ª-27ª que
en las jornadas 1ª-3ª. Sin embargo, si se relacionaron, con los datos obtenidos
tras el confinamiento por COVID 19, que fueron ligeramente superiores en las
jornadas 28ª-30ª para los mismos valores de aceleración.
CONCLUSIONES
La
reanudación de la competición tras el parón provocado por el COVID-19 tuvo
efectos diferentes en función de cada uno de los parámetros analizados.
Las
distancias totales recorridas aumentan, tanto en los equipos locales como en
los visitantes.
Se
pudo comprobar un ligero descenso de los esfuerzos de alta intensidad cuando se
comparó el periodo post- confinamiento con respecto a las tres jornadas anteriores
al parón de la competición. Cuando fueron comparados el primer y tercer periodo
analizado; es decir, aquellos que vienen después de un cese en la actividad
competitiva, se puedo comprobar como los valores fueron ligeramente superiores
en el último de ellos.
Esa
misma relación se establece cuando se analizaron los diferentes tipos de
aceleraciones y desaceleraciones, en los que las diferencias más significativas
las encontramos entre el primer periodo y el tercer periodo analizado. No así,
cuando se comparó este último con las jornadas previas al parón de la
competición.
Podemos
decir, por tanto, que los mejores valores se producen cuando existe un
recorrido en el periodo competitivo y que las pausas del cese de la competición
afectan sensiblemente a todos los parámetros analizados.
REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
Benítez-Jiménez, A.;
Falces-Prieto, M.; García-Ramos, A. (2020). Jump Performance after Different Friendly Matches Played on Consecutive
Days. Revista
Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, 20 (77) pp. 185-196.
http://cdeporte.rediris.es/revista/revista77/artrendimiento1119.htm
doi.org/10.15366/rimcafd2020.77.012
Bishop, D., Girard, O., & Mendez-Villanueva, A.
(2011). Repeated-Sprint Ability-Part
II. Recomendations for Training. Sports Med, 41(9),
741-756. doi.org/10.2165/11590560-000000000-00000
Buchheit, M., Mendez-Villanueva, A., Simpson, B. M., & Bourdon,
P. C. (2010). Repeated-sprint sequences
during youth soccer
matches. Int J Sports Med, 31(10),
709-716. doi:10.1055/s-0030-1261897
Buchheit, M., Al Haddad, H., Simpson, B.M., Palazzi, D., Bourdon, P.C., Di Salvo,
V., & Mendez-Villaneuva, A. (2014). Monitoring accelerations with GPS in football: time to slow down? Int J Sports Physiol Perform, 9:442-445. doi: 10.1123/ijspp.2013-0187
Carling, C., Orhant,
E., & Le Gall, F. (2010). Match injuries in profesional
soccer: inter-seasonal
variation and effects of competition
type, match congestion and positional role. Int J Sports Med, 31, 1-6.
https://doi.org/10.1055/s-0029-1243646
Carling, C., & Dupont, G. (2011). Are declines in physical performance associated with a reduction in skill-related performance
during profesional soccer
match-play? J. Sports Sci. Med, 29,
63-71. doi: 10.1080/02640414.2010.521945
Carling, C., Le Gall, F., & Dupont, G. (2012).
Are physical performance and injury
risk in a professional
soccer team in match-play affected over a prolonged period of fixture congestion? Int J Sports Med, 33(1), 36-42. doi.org/10.1055/s-0031-1283190
Castellano, J., & Casamichana, D. (2013). Differences in the number of accelerations between small-sided games and friendly matches in soccer. J. Sports
Sci. Med, 12(1),
209-210.
Castellano,
J. (2018). Relación entre indicadores de rendimiento y el éxito en el fútbol
profesional. Rev. iberoam.
psicol. ejerc. Deporte, 13(1), 41-49.
Chen, P.J., Mao, L.J., Nassis,
G.P., Harmer, P., Ainsworth, B.E., & Li, F.Z.
(2020). Coronavirus disease (COVID-19): The need to maintain
regular physical activity while taking precautions. J Sport Health
Sci, 9(2), 103-104. https://doi.org/10.1016/j.jshs.2020.02.001
Dalen, T., Jørgen, I., Gertjan, E., Havard, H. G., &
Ulrik, W. (2016). Player load,
acceleration, and deceleration
during forty-five competitive matches of elite
soccer. J. Strength
Cond. Res, 30(2), 351-359. doi.org/10.1519/JSC.0000000000001063
Davis, L. (2020). The adaptation
of the live PDC darts event
during the COVID-19 lockdown,
Manag. Sport Lei, doi.org/10.1080/23750472.2020.1782251
Dellal, A., Lago-Penas, C., Rey, E., Chamari,
K., & Orhant, E. (2013). The effects of a congested fixture period on physical performance, technical activity and injury rate during matches in a professional
soccer team. Br.
J. Sports Med, Advance online
publication. doi.org/10.1136/bjsports-2012-091290
Dupont, G., Nedelec,
M., McCal, A., McCormack, D., Berthoin,
S., & Wisloff, U. (2010). Effect of 2 soccer matches in a week on physical performance and injury rate. Am. J. Sports
Med, 38, 1752-8. doi.org/10.1177/0363546510361236
Eirale, C., Bisciotti, G., Corsini, A., Baudot, C., Saillant, G., & Chalabi, H. (2020). Medical recommendations for home-confined
footballers’ training during the COVID-19 pandemic:
from evidence to practical application. Biol.
Sport 37(2), 203-207. doi.org/10.5114/biolsport.2020.94348
Ekstrand, J., Walden, M., & Hagglund,
M. (2004). A congested football calendar
and the wellbeing of players: correlation
between match exposure of European footballers before the
World Cup 2002 and their injuries and performances during that World Cup. Br. J. Sports Med, 38,
493–497. doi.org/10.1136/bjsm.2003.009134
Fitzgerald, H., Stride, A., & Drury, S. (2020). COVID-19, lockdown
and (disability) sport. Manag. Sport Leis, 1-8. doi.org/10.1080/23750472.2020.1776950
García-Tascón, M.,
Mendaña-Cuervo, C., Sahelices-Pinto, C., &
Magaz-González, A.-M. (2021). La Repercusión en la calidad de vida, salud y
práctica de actividad física del confinamiento por Covid-19 en España (Effects on quality
of life, health and practice of physical activity
of Covid-19 confinement in Spain). Retos, 42, 684-695. doi.org/10.47197/retos.v42i0.88098
Gómez-Díaz, A. J., Bradley, P. S., Díaz, A., & Pallarés, J. G. (2013). Rate of perceived
exertion in professional soccer:
importance of the physical and psychological
factors for training and competition. Annals of Psychology, 29(3),
656-661. doi.org/10.6018/analesps.29.3.175791
González-De Los Reyes, Y.; Fernández-Ortega, J. y Garavito–Peña, F.
(2019) Características de fuerza y velocidad de ejecución en mujeres jóvenes
futbolistas. Characteristics
of Strength and Speed of Execution in Young Women Soccer Players. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y el
Deporte vol. (73)
pp. 167-179. doi.org/10.15366/rimcafd2019.73.012
Green, A. (2020). Li wenliang. The Lancet, 395(10225),
682. doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30382-2
Hammami, A., Harrabi, B.,
Mohr, M., & Krustrup, P. (2020). Physical activity and coronavirus disease
2019 (COVID-19): specific recommendations for home-based physical training. Manag. Sport Leis, 1-6. doi.org/10.1080/23750472.2020.1757494
Harper, D., Carling, C., & Kiely, J. (2019).
Demandas de alta intensidad de
aceleración y desaceleración en Elite Team Sports
Competitive Match Play: una revisión sistemática y metaanálisis de estudios
observacionales. Sports Med, 49 (12): 1923–1947. doi.org/10.1007/s40279-019-01170-1
Hodgson, C., Akenhead,
R., & Thomas, K. (2014). Time-motion analysis of acceleration demands of 4v4 small-sided soccer games played on different pitch
sizes. Hum. Mov. Sci, 33, 25-32. doi.org/10.1016/j.humov.2013.12.002
Impellizzeri, F. M., Franchi, M. V., Fabio, S., Tim, M., & Coutts, A. J. (2020). Sharing information is probably more helpful than providing
generic training recommendations
on return to play after
COVID-19 home confinement. doi.org/10.1080/24733938.2020.1775436
Ingebrigtsen, O., Dalen, T., Håvard-Hjelde,G., Barry, D., & Ulrik, I. (2015) Acceleration
and sprint profiles of a professional elite football team in match play, Eur. J. Sport Sci., 15(2), 101- 10. doi.org/10.1080/17461391.2014.933879
Jiménez-Barreto, I; Borges, P. (2021). Efecto de un
programa de entrenamiento en casa mediado por ZOOM, en
fútbol femenino durante la pandemia Covid-19, en la percepción subjetiva del
esfuerzo y el apoyo a las necesidades psicológicas básicas. Retos, 41, 616-627. doi.org/10.47197/retos.v0i41.82481
Lago-Peñas, C.,
Sánchez-Sánchez, F., Martín-Acero, R., Lalin-Novoa,
C., Seirul-lo- Vargas, F., Fernández-Del Olmo,
M., Hernández-Moreno, J., Álvaro-Alcalde, J., & Vizcaya-Pérez,
F.J. (2011). La Relación de la Fatiga con el Rendimiento en Deportes de Equipo.
Revista de
Entrenamiento Deportivo, 25(4), 5-15.
Lago-Peñas,
C., Rey, E., Lago-Ballesteros, J., Casais, L., & Dominguez,
E. (2011). The influence of a congested calendar on physical performance in elite
soccer. J. Strength Cond. Res, 25(21),
11-17. doi.org/10.1519/JSC.0b013e3181eccdd2
Lago-Peñas,
C., García, A., &Gómez-López, M. (2015). Efecto de un calendario
sobrecargado de partidos sobre el rendimiento físico en el futbol de elite. Cuadernos
de Psicologia del Deporte, 16, 1, 287-294
Liga de
Fútbol Profesional. LaLiga Protocol
regarding the resumption of training across La Liga Clubs. 2020.
Lippi, G., Henry, B.M., Bovo, C., & Sanchis-Gomar, F. (2019). Health risks and potential
remedies during prolonged lockdowns for coronavirus disease (COVID-19). Diagnosis (Berl). 2020;7(2):85-90. doi.org/10.1515/dx-2020-0041
Mohr, M., Nassis, G. P.,
Brito, J., Randers, M. B., Castagna, C., Parnell, D., & Krustrup,
P. (2020). Return to elite football after the COVID-19 lockdown. Manag. Sport Leis, 1-9. doi.org/10.1080/23750472.2020.1768635
Moras, G., Vázquez-Guerrero, J., Tous-Fajardo, J., Exel, J., & Sampaio J.
(2018). Entropy measures detect increased movement variability in resistance training when elite rugby players use the ball. J. Sci. Med. Sport, 21(12), 1286-1292. doi.org/10.1016/j.jsams.2018.05.007
Paoli, A., & Musumeci,
G. (2020). Elite Athletes and COVID-19 Lockdown:
Future Health Concerns for
an Entire Sector. J. Funct. Morphol. Kinesiol. 5,
30. doidoi.org/10.3390/jfmk5020030
Parrish, R. K., Stewart, M. W., & Powers, S. L.
D. (2020). Ophthalmologists are more than eye doctors—in
Memoriam Li Wenliang. Am. J. Ophthalmol 213,
A1-A2. doi.org/10.1016/j.ajo.2020.02.014
Reilly, T. (2006). The science of training–soccer: A scientific approach to developing strength, speed and endurance. UK, Routledge. doi.org/10.4324/9780203966662
Rey, E., Lago-Peñas,
C., Lago-Ballesteros, J., Casais, L., & Dellal,
A. (2010). The effect of a congested fixture period on the activity of elite soccer players. Biol.
Sport, 27(3), 181-185. doi.org/10.5604/20831862.919337
Rodriguez-Morales,
A. J., Bonilla-Aldana, D. K., Tiwari, R., Sah, R., Rabaan, A. A., & Dhama, K.
(2020). COVID-19, an emerging
coronavirus infection: current
scenario and recent developments-an
overview. J Pure Appl Microbiol, 14, 6150. doi.org/10.22207/JPAM.14.1.02
Russell, M., Sparkes, W.,
Northeast, J., Cook, C. J., Love, T. D., Bracken, R. M., & Kilduff, L.
P. (2016). Changes in acceleration and deceleration capacity throughout professional soccer
match-play J. Strength
Cond. Res, 30(10), 2839-2844. doi.org/10.1519/JSC.0000000000000805
Stolen, T., Chamari, K.,
Castagna, C., & Wisloff, U. (2005). Physiology of soccer: an update. Sports
Med, 35(6), 501-536. doi.org/10.2165/00007256-200535060-00004
Taylor, J., Macpherson, T., Spears, I., &
Weston, M. (2015). The effects of repeated-sprint
training on field-based fitness measures: a meta-analysis of controlled and non-controlled
trials. doi.org/10.1007/s40279-015-0324-9
Varley, M.C., & Aughey, R.J. (2013). Acceleration profiles in elite Australian soccer. Int J Sports Med. 34(1), 34-9. doi.org/10.1055/s-0032-1316315
Viana, R; Barbosa-de Lira, C.A., Araújo, J., Silveira,
Campillo, R., Vieira A., & Gentil, A. (2018). Draw General Conclusions from Interval Training
Studies? Sports Med, 48(9):2001-2009. doi.org/10.1007/s40279-018-0925-1
World Health Organization. (2020b). WHO advice
for international travel and trade
in relation to the outbreak of pneumonia
caused by a new coronavirus in China.
https://www.who.int/news-room/articles-detail/who-advice-for-international-travel-and-trade-in-relation-to-the-outbreak-of-pneumonia-caused-by-a-new-coronavirus-in-china.
Número
de citas totales / Total references: 43
(100%)
Número
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(0,43%)
Rev.int.med.cienc.act.fís.deporte - vol. 22 - número 88 - ISSN:
1577-0354