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Sistema Race Pace de treinamento e gerenciamento de perfomance

Depois de longos meses de trabalho, horas de desenvolvimento e muitos testes, a primeira versão do sistema de gerenciamento de performance entra em funcionamento.

O primeiro passo dado foi o sistema de planilha online desenvolvido pelo nosso treinador Geovane Krüger, que entrou em funcionamento em Janeiro/2016 e o qual já passou por várias melhorias. O segundo passo foi criar um aplicativo de sicronização com a API do STRAVA®, com o intuíto de trabalhar em conjunto com o sistema de planilhas fornecendo um feedback entre os treinos realizados/planejados diretamente na planilha dos atletas.

De posse das informações dos treinos realizados, de um quebra cabeça de scripts, códigos, funções e do conhecimento científico existente sobre quantificação de cargas de treinamento e predição de peformance, começa a surgir o sistema de gerenciamento de performance da Race Pace.

Para realizar estimativas e prever como esta o desenvolvimento da performance de um atleta (evoluindo, caminhando a um overtraining ou estagnada), é necessário estimar o quanto de estresse ao organismo um determinado treino provocou. Esta é a primeira métrica que o nosso sistema calcula. Na literatura encontramos várias formas de “medir” este estresse, como o modelo proposto por Banister et al. (1991) conhecido como Training Impulse (TRIMP), o modelo que utiliza o tempo de treino realizado em cada zona de frequência cardíaca (FC) (Summated Heart Rate Zones), classificação realizada pelo atleta da sessão de treinamento através da percepção subjetiva de esforço (Session RPE) em uma escala de 0 a 10 (Foster et al., 1996), entre muitos modelos.

Dr. Andy Coggan e Hunter Allen, baseados no modelo de Bannister (TRIMP) definiram uma nova forma de quantificar o estresse utilizando uma escala de pontos, denominada Training Stress Score® (TSS®). Está é uma maneira única de quantificar o quão duro e o tempo de trabalho realizado pelo atleta, através de um único valor. 100 pontos conquistados por um profissional é relativamente o mesmo que 100 pontos ganhos para um iniciante, porque TSS é relativo ao limite individual de cada pessoa.

Com base nesse modelo, nosso sistema calcula o TSS utilizando em primeiro lugar os dados de potência, caso existam. Na falta dos dados de potência, ele faz o calculo do TSS com base no tempo de treino realizado em cada zona de FC ponderadamente. E, caso não existam dados de FC, o sistema recorre a session RPE, fornecido pelo feedback do atleta na planilha de treinos, também de forma ponderada. Caso nenhuma dessas informações existam, torna-se impossível calculcar o TSS.

 

Utilidade do Training Stress Score – TSS

Com os valores do TSS disponíveis, é possível recorrer a modelos matemáticos para controlar a progressão da aptidão ao longo do tempo, a fadiga acumulada em curtos prazos e estimar a forma em que se encontra o atleta. Esses conceitos, também ganharam novas terminologias pelo Dr. Andy Coggan e Hunter Allen:

  • Chronic Training Load® (CTL®): representa a carga crônica ou carga acumulada de treinamento;
  • Acute Training Load® (ATL®): carga aguda de treinamento ou a fadiga acumulada pelos treinos recentes;
  • Training Stress Balance® (TSB®): representa um balanço entre a carga crônica e a carga aguda.

Estes conceitos serão tratados de modo mais aprofundado em um outro post específico.

 

 

BORRESEN, J.; LAMBERT, M. I. Quantifying training load: A comparison of subjective and objective methods. International Journal of Sports Physiology and Performance, v. 3, n. 1, p. 16–30, 2008. 

BORRESEN, J.; LAMBERT, M. I. The Quantification of Training Load , Effect on Performance. Sports Medicine, v. 39, n. 9, p. 779–95, 2009.

BANISTER EW, MACDOUGALL JD, WENGER HA, ET AL. Modeling elite athletic performance: physiological testing of the high-performance athlete. Campaign (IL): Human Kinetics Books; 1991: 403-25.

BUSSO, T. et al. Effects of training frequency on the dynamics of performance response to a single training bout. Journal of applied physiology (Bethesda, Md. : 1985), v. 92, n. 2, p. 572–580, 2002. 

BUSSO, T. et al. Modeling of adaptations to physical training by using a recursive least squares algorithm. Journal of applied physiology (Bethesda, Md. : 1985), v. 82, n. 5, p. 1685–93, maio 1997. 

FOSTER C, DAINES E, HECTOR L, ET AL. Athletic performance in relation to training load. Wis Med J 1996; 95 (6): 370-4.

HAYES, P. R.; QUINN, M. D. A mathematical model for quantifying training. European Journal of Applied Physiology, v. 106, n. 6, p. 839–847, 2009. 

The Science of the Performance Manager

 

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