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Calentamiento y potenciación postactivación (PPA): consideraciones especiales para las pruebas de potencia

«Todo lo que se puede medir se puede controlar». Uno de mis profesores me repetía a diario este «axioma de calidad» durante mis años de estudiante, y este mensaje fundamental llegó a integrarse plenamente en mi forma de abordar el entrenamiento. Como profesionales del entrenamiento de fuerza y el acondicionamiento, nuestro primer objetivo ha de ser crear y llevar a la práctica programas que den lugar a resultados deportivos óptimos. En apariencia, parece que se trata de una tarea sencilla. Siguiendo los principios de la especificidad, la sobrecarga y la progresión, podemos diseñar programas de entrenamiento de acondicionamiento y resistencia que mejoren la forma física y el rendimiento deportivo.

Desafortunadamente, aunque nuestros programas pueden dar lugar a la mejora del rendimiento de los deportistas de todos los niveles, resulta imposible saber si estas adaptaciones son las más idóneas sin la incorporación a ellas de esquemas de prueba y evaluación convenientemente elaborados. En realidad, es frecuente que un entrenador o entrenadora asegure que los programas que aplica funcionan; sin embargo, el diseño de estos programas no debe fundamentarse solamente en la consecución de una mejora del rendimiento. Más bien se ha de considerar la obtención, de forma segura, de una mejora del rendimiento que sea del mayor nivel posible para una persona determinada y para un conjunto de objetivos específico. Conseguir este nivel óptimo de mejora no es sencillamente posible si no se aplica una estrategia que siga y valore los cambios de rendimiento en el tiempo.

Históricamente, las pruebas y las mediciones realizadas en el ámbito de las ciencias del ejercicio han tendido a presentar un pronunciado sesgo dirigido hacia la población clínica, enfocándose sobre todo hacia la perspectiva de las enfermedades y de su prevención. En cambio, es mucho menor la atención que se ha prestado a las pruebas realizadas en el marco del rendimiento deportivo, y así queda de hecho reflejado en las escasas fuentes bibliográficas existentes sobre el tema. Las pruebas de potencia, velocidad, agilidad y movilidad (todas ellas tratadas en la presente obra) se centran fundamentalmente en el ámbito del rendimiento deportivo y rara vez se realizan en un contexto clínico. Este libro sirve como recurso de gran utilidad para entrenadores, preparadores físicos, estudiantes y deportistas de todos los niveles y aborda la importancia de la realización de pruebas y evaluaciones en la práctica deportiva.

El texto comienza exponiendo los fundamentos de las pruebas y el análisis de los datos y los métodos de interpretación de resultados y de deducción de las pertinentes conclusiones. Los capítulos que siguen incluyen pruebas de todo tipo, desde las más rudimentarias, como la determinación de la composición corporal y o la de la presión arterial, hasta las más complejas, como el cálculo del valor de umbral de lactato o el establecimiento de la potencia aeróbica. Aunque todas las pruebas varían en cuanto a su grado de complejidad, dicha variabilidad no se correlaciona con su nivel de importancia. Por ejemplo, la medición de la composición corporal se realiza de manera relativamente sencilla, pero sus implicaciones en lo que se refiere al rendimiento deportivo son de gran calado. Es evidente que el exceso de grasa puede resultar nocivo para el rendimiento en deportes que se fundamentan en la explotación de la velocidad, la aceleración y los cambios rápidos de dirección. A pesar de ello, los entrenadores a menudo dedican mucho tiempo al entrenamiento de la velocidad, mientras que prestan poca atención a la evaluación o la mejora de la composición corporal. Esperamos que el presente texto no sirva solo como medio formativo para la mecánica de la realización de las pruebas específicas, sino que ayude también a los entrenadores a determinar qué pruebas resultan más adecuadas para cada población específica. Por ejemplo, una prueba de potencia aeróbica puede resultar inapropiada para un lanzador cuyo rendimiento depende fundamentalmente de la fuerza y la potencia. Por el contrario, un entrenador de corredores de larga distancia obtendrá escasos beneficios de la realización de pruebas de agilidad a sus atletas. Así pues, no es necesario plantear la lectura de este libro de principio a fin, ni dar por hecho que todas las pruebas son apropiadas para todos los deportistas.

Los principios y técnicas del entrenamiento de fuerza y acondicionamiento se van haciendo cada vez más complejos, al igual que los planteamientos del diseño, la aplicación y la puesta a prueba de los correspondientes programas. Un programa de entrenamiento que no cuente con el adecuado sistema de seguimiento de los progresos con él conseguidos resulta incompleto de manera manifiesta, a pesar de lo cual este inconveniente es sorprendentemente frecuente entre los actuales entrenadores. Confiamos en que el presente texto aporte una base sólida para el desarrollo y la puesta en práctica de sus propios programas de prueba y medición, permitiendo en última instancia que crezca como entrenador y que optimice el rendimiento de sus deportistas.

Una prescripción eficaz del ejercicio comienza con un análisis que permita determinar las necesidades de nuestro paciente. Conocido como análisis de necesidades (National Strength and Conditioning Association 2000), este proceso consiste en determinar el estilo de vida y las exigencias del deporte que realiza el paciente y permite identificar las lesiones y limitaciones actuales y pasadas, la experiencia general con el entrenamiento, el nivel de acondicionamiento actual y su habilidad en varios componentes del acondicionamiento y el estado atlético. Sin estos datos, a partir de los cuales se construirán las evaluaciones en el momento inicial y durante el seguimiento, los entrenadores y los profesionales del entrenamiento de la fuerza y el acondicionamiento se inclinan por diseñar e implantar programas de ejercicio cortados por el mismo patrón, no creados para un sujeto sino para un grupo amplio de posibles clientes.

Cuando se realizan las pruebas y se evalúan los datos obtenidos se recopila una información objetiva sobre los puntos fuertes y débiles de las capacidades fisiológicas y funcionales del cliente. Cuando se realiza correctamente, este proceso permite al profesional del ejercicio desarrollar un programa de entrenamiento más eficaz y apropiado para su cliente, aunque el procedimiento es mucho más complejo que la mera recogida de datos. Para la aplicación efectiva de las pruebas en el campo del acondicionamiento o del deporte es tan importante obtener los datos apropiados como analizarlos correctamente y presentarlos de forma sucinta y precisa.

Las pruebas se realizan por varios motivos, dependiendo de la situación. A continuación, se citan algunos ejemplos que se encuentran en el entorno profesional:

Asignación y manipulación de las pautas de entrenamiento (p. ej., intensidades, cargas y volúmenes).

Los profesionales del entrenamiento de ejercicio pueden evaluar los datos para explorar la efectividad global de una rutina de ejercicio. En concreto, los datos de las pruebas de fuerza que se obtienen cada mes pueden usarse para revisar los cambios con respecto al tiempo y para definir una imagen objetiva de la efectividad global del programa de entrenamiento de la fuerza. Si el incremento de la fuerza es menor que el deseado, se pueden introducir ajustes que mejoren la adaptación del acondicionamiento durante el siguiente ciclo de entrenamiento.

Los entrenadores personales utilizan los resultados de las pruebas para demostrar y presentar las mejoras a sus clientes y ayudarles a entender el cuadro global de las alteraciones del acondicionamiento introducidas por sus programas de ejercicio. Los fisioterapeutas pueden consultar los datos de las pruebas para determinar el calendario de progresión de la rehabilitación más apropiado. Cuando se usan correctamente, los datos de estas pruebas ayudan a los profesionales del entrenamiento de ejercicio a alcanzar y mantener un nivel elevado de práctica.

El primer paso para seleccionar los componentes que deben incluirse en una batería de pruebas consiste en determinar los componentes fisiológicos que se van a evaluar. En concreto, respecto al análisis de necesidades, la evaluación preliminar debe incluir varias pruebas adicionales que permitan determinar la disposición al ejercicio del cliente. Dependiendo del cliente, este paso requiere una exploración detallada de las fuentes posibles de complicaciones físicas, que puede incluir un estudio cardiovascular o la evaluación de la movilidad o la integridad de las articulaciones y la postura. Este proceso de selección previo a la actividad es un paso fundamental del análisis de necesidades, con independencia de la edad del cliente y de su historial de entrenamiento, y es necesario para identificar los posibles riesgos que tendría la participación en un programa de ejercicio para la salud antes de comenzarlo. Evidentemente, las pruebas que se realizan para identificar riesgos para la salud son algo diferentes de las utilizadas para calibrar y vigilar sencillamente los aspectos básicos del acondicionamiento. No obstante, todas esas pruebas son necesarias para crear una programación eficaz y garantizar la seguridad del cliente.

Probablemente, después de terminar la evaluación de los riesgos para la salud esté justificado estudiar la condición física actual. Para los entrenadores personales, este proceso es relativamente sencillo e incluye una revisión minuciosa de los antecedentes médicos del cliente y de los riesgos actuales para la salud, así como el diseño de los objetivos del ejercicio y el mantenimiento del acondicionamiento. Para los profesionales del entrenamiento de la fuerza y el acondicionamiento, no solo es necesario comprender con todo detalle las pruebas necesarias para evaluar el nivel de preparación de los deportistas, sino también el acondicionamiento y los estándares comparativos de rendimiento a los que puede aspirar cada caso en particular para competir con éxito en un esfuerzo deportivo dado.

Para completar el estudio de una manera eficiente en tiempo y energía, los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento necesitan garantizar que las pruebas son válidas, es decir, que miden aquello para lo que fueron diseñadas para medir. Una prueba de fuerza debe medir la producción de fuerza, mientras que una prueba de resistencia debe medir la capacidad de ejercer una fuerza repetidamente. Entre las muchas pruebas que se han desarrollado y validado para medir los componentes específicos de la salud y el acondicionamiento, los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento deben seleccionar la más apropiada y válida para cada cliente, sin olvidar que algunas pruebas han sido validadas solo para poblaciones específicas y que pueden no ser adecuadas para personas que no encajan en esa clasificación. En consecuencia, hay que ser cauto cuando se definan las pruebas de selección, ya que es muy fácil obtener resultados no válidos.

Las pruebas no solo deben medir aquello que se supone que miden, también deben medirlo de manera coherente. Las pruebas fiables permiten obtener mediciones coherentes, con pocas posibilidades de cometer errores. Además, los terapeutas deben tener en cuenta la fiabilidad de cada observador cuando utilizan evaluadores u observadores externos para obtener las mediciones de rendimiento. Para comparar los resultados futuros de las pruebas frente a los resultados iniciales es necesario que los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento verifiquen que el mismo observador realiza ambas pruebas o que varios observadores proporcionan la misma medición para un rendimiento dado. Para verificar la coherencia entre evaluadores, los terapeutas pueden hacer que todos los evaluadores evalúen el mismo rendimiento, lo que puede poner de manifiesto tanto la existencia de diferencias en las puntuaciones como el alcance de las mismas.

Aunque muchas pruebas han demostrado ser válidas y fiables en el entorno clínico o de laboratorio, algunas no son factibles en muchos entornos laborales. Hay factores que pueden determinar la factibilidad de una prueba específica, como son los recursos financieros, el tiempo y el espacio o el personal cualificado que la supervise. No obstante, los terapeutas también deben considerar otras pruebas alternativas, ya que hay múltiples opciones para determinar el acondicionamiento específico y las características del rendimiento.

A la hora de seleccionar una prueba, la validez, la fiabilidad y la viabilidad deben ser las primeras consideraciones, y los profesionales que tengan en cuenta todas esas variables obtendrán una información mejor y más útil a lo largo de toda su carre ra.

La recopilación de los datos representa solo la mitad del proceso global de realización y evaluación de una prueba. Cuando se termina la prueba hay que proceder a evaluar e interpretar sus resultados. Muchos profesionales del entrenamiento del acondicionamiento son muy buenos realizando las pruebas y guardando la información, pero es frecuente que no lo sean tanto al evaluar la información que han obtenido y en aplicar esos resultados en el futuro para elaborar el informe de sus prescripciones de ejercicios. El verdadero alcance de una prueba de ejercicio no puede determinarse sin el análisis objetivo de los datos.

Para muchos profesionales del entrenamiento del acondicionamiento, la estadística no es más que una serie compleja de ecuaciones matemáticas inútiles. Aunque es cierto que hay muchas ecuaciones y procedimientos estadísticos complejos, y que algunos de ellos carecen de aplicaciones profesionales, la estadística aplicada ofrece una manera objetiva de evaluar los datos. El desarrollo de un conocimiento funcional de la estadística puede requerir una inversión de tiempo y esfuerzo, pero la capacidad de aplicar el análisis estadístico más básico será un valor añadido muy importante en un libro de texto sobre las habilidades de un preparador físico.

En la estadística, una parte aislada de los datos tiene muy poco interés (como la puntuación del salto vertical de un cliente o el valor del press de banca 1RM del deportista), ya que las evaluaciones estadísticas se centran en la dinámica del grupo. Por ejemplo, si un miembro de un grupo de 10 tiene un descenso del rendimiento tras participar en un programa de entrenamiento organizado, pero los otros nueve participantes incrementan su rendimiento, no querríamos valorar el programa como ineficaz solo porque una persona del grupo no ha mostrado una respuesta positiva. A pesar de todo, los que vivimos en el mundo de la prescripción y programación de ejercicios tenemos que considerar las respuestas individuales y, aunque un tratamiento pueda funcionar bien en una población amplia, puede no ser el más eficaz en una persona dada. Por el contrario, también es inadecuado promocionar un programa de entrenamiento como eficaz si solo un cliente mejora o si mejora mucho más que los demás (aunque muchos profesionales del entrenamiento del acondicionamiento lo hacen). Es necesario tener cuidado cuando se apliquen las evaluaciones estadísticas en el mundo real.

Hay dos características de los datos obtenidos que debemos considerar y entender a la hora de realizar evaluaciones estadísticas. La primera es la probabilidad de que se obtengan esos resultados. La probabilidad representa la reproducibilidad de los resultados y se presenta como un valor de probabilidad (a, o valor de p). Este valor varía entre 0 y 1 en las publicaciones sobre investigación y a menudo se describe como p ≥ 0,05 o p ≤ 0,05 y representa, además, las probabilidades de que los resultados del análisis se hayan obtenido erróneamente. Si el valor de p es igual a 0,05, solo habrá un riesgo de error del 5% y una probabilidad del 95% de que se consigan los mismos resultados si se repiten las condiciones.

El nivel de probabilidad necesario para alcanzar el nivel de significación predeterminado se establece en función de la cuantía del error aceptable. En la investigación médica, en la que las decisiones sobre los fármacos o los protocolos de tratamiento implican consecuencias que alteran la vida de los pacientes, se permite un riesgo de error menor. En general, se usan niveles de a de 0,01. En la ciencia del ejercicio, en la que las diferencias en los programas o rutinas de entrenamiento no implican consecuencias que alteren la vida de los pacientes, es frecuente aceptar niveles de error a un nivel de 0,05. En cualquier caso, es importante recordar que el nivel elegido representa cuántas veces podríamos esperar resultados diferentes si el estudio se repitiese 100 veces.

La probabilidad se basa en la potencia estadística (que depende principalmente del número de personas que forman el grupo que se está estudiando) y en la variación del rendimiento en ese grupo. Aunque es importante evaluar la reproducibilidad de un análisis estadístico, no permite medir la magnitud real de las variaciones que se produzcan en los datos. Por ejemplo, si se estudiaran 1.000 personas realizando el press de banca 1RM y después se entrenasen durante 3 meses para mejorar específicamente la fuerza mediante dicho ejercicio, el examinador tendría que tener en cuenta el tamaño de la muestra y su influencia en la probabilidad para predecir la diferencia estadística, así como la interpretación de los resultados. Si se repitiesen las pruebas en esas personas y, como grupo, se demostrase una mejoría de la fuerza de 1 kg, la probabilidad de generar los mismos resultados si se repitiesen las mismas condiciones sería alta, dado el gran número de participantes en el grupo: quizás incluso con p < 0,01. Aceptando que este grupo estuviera compuesto por personas procedentes de la población general, y aunque cabría esperar una mejoría de 1 kg 99 veces de cada 100 y, por tanto, es muy probable que se obtuviera un resultado estadísticamente significativo, esta mejoría representa en realidad un incremento muy pequeño de la fuerza. Por lo tanto, como no es infrecuente observar mejoras de hasta 15 kg en un período de 3 meses en los deportistas medios, estos resultados serían clínicamente no significativos.

Por último, para describir y evaluar la magnitud de la mejoría debemos basarnos en otro cálculo, habitualmente el tamaño del efecto (que se describe más adelante). Es necesario entender los matices de las diferencias que aportan estas informaciones, ya que se cometen muchos errores como consecuencia de la suposición, incorrecta, de que probabilidad es igual a magnitud.

El primer paso de la evaluación de un conjunto de datos solo permite obtener una perspectiva general de los datos. Para ello, se utilizan los resultados del cálculo descriptivo como la media, la mediana, la moda, el intervalo y la varianza. La puntuación promedio (la media), que se calcula sumando todas las puntuaciones y dividiendo el resultado entre el número de puntuaciones, representa la puntuación promedio. La mediana representa la puntuación central y se calcula organizando las puntuaciones en orden ascendente y encontrando la puntuación central, que representa la puntuación del percentil 50, lo que significa que la mitad de las puntuaciones se sitúan por debajo de ese valor y la otra mitad, por encima. La moda es la puntuación que se produce con mayor frecuencia. Estas tres mediciones de la tendencia central proporcionan una información amplia para interpretar cómo es la puntuación de un sujeto en relación con la de su grupo.

Las mediciones de la tendencia central se utilizan a menudo para crear datos normalizados, que se calculan a partir de pruebas realizadas en un grupo muy grande. Por ejemplo, si estudiamos un grupo de 10.000 bomberos para comprobar cuántas flexiones y abdominales pueden realizar, para calcular después la media del grupo (p. ej., 50 en 1 min), podríamos decir que lo normal para un bombero es realizar 50 flexiones en 1 min. Después, pueden estudiarse otros bomberos para comprobar cómo se comportan en relación con la puntuación normalizada en un grupo de bomberos de mayor tamaño. Aunque los datos normalizados permiten establecer una comparación de calidad entre personas parecidas, no aportan información sobre la capacidad de los sujetos de realizar una tarea determinada. ¿Es necesario que los bomberos puedan realizar 50 flexiones en 1 min para realizar su trabajo de manera segura y eficaz? ¿Es necesario que puedan realizar 100 flexiones en 1 min? Las mediciones de la tendencia central describen simplemente el rendimiento habitual de un grupo y no representan, necesariamente, el nivel óptimo de rendimiento.

Otra consideración importante que hay que tener en cuenta al comparar la puntuación de una persona con la del grupo es la evaluación de la variabilidad de las puntuaciones. Por ejemplo, se puede usar el intervalo de los datos (es decir, la puntuación más alta menos la más baja) para comprobar cuánta dispersión existe entre todas las puntuaciones. Otra medición habitual de la variabilidad es la desviación estándar, que es un cálculo de cómo se organizan los datos agrupados cerca de la media. En una distribución normal, en la que las puntuaciones se distribuyen homogéneamente por encima y por debajo de la media, el 68,26% de todas las puntuaciones entrarán dentro de ±1 desviación estándar con respecto a la media, el 95,44% en ±2 desviaciones estándar y el 99,74% en ±3 desviaciones estándar. Cuando se explora una única puntuación y después se determina cuántas desviaciones estándar se sitúan por encima o por debajo de la media obtendremos una perspectiva mayor de la calidad de esa puntuación.

La posibilidad de explorar la relación entre las variables interesa a menudo a los profesionales del entrenamiento de ejercicio. La forma en que una variable se modifica en relación con otra puede aportar una información valiosa, por ejemplo, el riesgo de enfermedad cardíaca disminuye a medida que mejora el acondicionamiento cardiorrespiratorio. Esta relación hace que los profesionales se centren cada vez más en favorecer el acondicionamiento cardiorrespiratorio y desarrollar programas de ejercicio más eficaces.

Si bien la relación entre las variables puede aportar una información útil, es importante que seamos conscientes de que tales relaciones no se traducen en una situación causa-efecto. Por ejemplo, existe una correlación fuerte entre la talla de calzado y el IC: las personas con zapatos más grandes tienden también a tener IC más altos, pero tener los pies grandes no confiere inteligencia. Esta relación refleja, sencillamente, el hecho de que las personas adquieren más conocimientos a medida que crecen y maduran.

El coeficiente de correlación puede utilizarse para determinar una relación lineal entre las variables. Piense en una relación hipotética entre el peso corporal y el salto vertical en los 10 sujetos que se presentan en la tabla 1-1 y la figura 1-1.

La fuerza gravitacional aumenta a medida que aumenta el peso corporal, haciendo más difícil impulsar el cuerpo en dirección vertical. Por tanto, las personas que tienen más peso están en desventaja. En los datos que proporcionamos, el coeficiente de correlación es r = −0,85. El cálculo para obtener este resultado es el siguiente:

La fuerza y la dirección de la relación son consideraciones importantes a la hora de evaluar los datos. La fuerza de la correlación se determina al comparar el valor con una escala que varía desde 0 a 1 (tabla 1-2; Morrow et al., 2000). El estadístico más utilizado para evaluar la relación entre dos variables en escalas de intervalos o proporciones (p. ej., la relación entre el peso corporal en kilogramos y la altura del salto vertical en centímetros) es el coeficiente de correlación del producto-momento de Pearson. El cálculo del coeficiente de correlación se basa en la varianza de los dos conjuntos de datos en los que se analiza la covarianza (es decir, el grado en el que dos variables cambian juntas). Cuando dos variables cambian simultáneamente (covarían), pueden estar correlacionadas positiva o negativamente entre sí, lo que se indica por los signos (+) o (−). Para facilitar la interpretación de los datos, digamos que un valor de correlación más alto (es decir, más cercano a 1 o a −1) representa una asociación subyacente más potente: si las magnitudes más altas de una variable se presentan a la vez que las magnitudes más altas de la otra, o si encontramos las magnitudes más bajas de ambas, estamos ante una correlación positiva. Por el contrario, las dos variables pueden covariar inversamente, o en sentido contrario, obteniéndose entonces una correlación negativa (es decir, las magnitudes más altas de una variable corresponden a las magnitudes más bajas de la otra, y viceversa). En consecuencia, la relación entre peso y salto vertical en los datos de esta muestra representa una correlación negativa fuerte.

La determinación de las diferencias entre las variables de rendimiento es un uso importante frecuente del proceso de obtención y análisis de los datos. Existen varias formas de determinar objetivamente si existen diferencias y de explorar la magnitud de la diferencia real. La técnica utilizada depende de las circunstancias de la prueba. Algunos ejemplos de los momentos en los que sería deseable determinar las diferencias entre las mediciones son un preparador que desea saber si los niveles de fuerza de los deportistas están aumentando, un fisioterapeuta que compara dos estrategias de tratamiento para ver cuál es la más eficaz, un preparador que compara las variaciones en el rendimiento del salto después de un programa de entrenamiento pliométrico y un investigador que desea conocer la diferencia del nivel de rendimiento entre los jugadores de las ligas de béisbol mayor o menor.

Si las comparaciones se hacen dentro del mismo grupo, con mediciones obtenidas antes y después de una intervención, el análisis de las variaciones debe hacerse con la prueba de la t para muestras apareadas o mediante un análisis de la varianza con mediciones repetidas. Si se introducen grupos diferentes en intervenciones distintas, se puede usar la prueba de la t para muestras independientes o el análisis de la varianza. El análisis estadístico evalúa la diferencia en las puntuaciones y la variabilidad entre sujetos o grupos y también proporciona un valor de probabilidad que ayuda a determinar el grado de coherencia de la diferencia medida que cabría esperar. Es importante analizar la variabilidad global de las puntuaciones, ya que, en términos generales, se apreciarán diferencias individuales intra- e intergrupales. Sin embargo, también es importante determinar si esas diferencias pueden extenderse a una población más grande.

Por otra parte, también es importante determinar la magnitud de la diferencia en las mediciones del rendimiento. Si nos limitamos a calcular la variación de la puntuación de rendimiento (valor obtenido después de la prueba menos el valor de antes de la prueba) y después calculamos el incremento medio del grupo obtendremos la medición bruta de esta magnitud. Sin embargo, el incremento medio puede inducir a error si, en realidad, el nivel de uno o varios miembros del grupo aumenta o disminuye en una cuantía mucho mayor que la del resto. Por ejemplo, si medimos el resultado del press de banca 1RM antes y después de un programa de entrenamiento de 12 semanas en un grupo de 10 clientes y calculamos a continuación el incremento medio del peso levantado, obtendremos una medición de la magnitud del cambio. No obstante, ¿qué sucedería si el resultado de un cliente aumentó 23 kg pero solo 2,3 kg en todos los demás? El incremento medio de todo el grupo sería de 4,5 kg, pero el incremento de uno de ellos dobla el incremento más homogéneo de todos los demás. Lo más probable es que la magnitud correcta de la variación sea de aproximadamente 2,3 kg y que los datos de un cliente hayan causado el sesgo del resultado.

Este incremento discordante de un cliente puede ser consecuencia de una diferencia existente en el punto de partida. Si nueve clientes del grupo empezaron el programa con un nivel máximo de press de banca de aproximadamente 136 kg y un entrenamiento de fondo prolongado, y el décimo cliente empezó a partir de 45 kg y un entrenamiento de fondo mínimo, el potencial de mejora de este último es mucho mayor. Una forma de abordar esta variable de confusión consiste en calcular los incrementos porcentuales, dividiendo la diferencia de los resultados antes y después de la prueba por el valor obtenido antes de la prueba, y multiplicando el resultado por 100. El incremento de 23 kg de un cliente que empezó desde 45 kg sería igual a un incremento del 50%, mientras que el incremento de 2,3 kg de otro que empezara con 136 kg representa el 2%. En este caso, el cálculo del incremento porcentual realmente empeora el problema aunque consideremos los puntos de partida diferentes de los clientes. Si no tenemos en cuenta la variación de las mejoras, corremos el riesgo de sesgar los resultados y tomar decisiones incorrectas respecto a los datos de la prueba.

Una forma de calcular la mejoría del grupo de manera que se tenga en cuenta la variación de la misma es utilizar el tamaño del efecto, un valor estandarizado que representa la mejoría del rendimiento en un grupo. Cohen (1988) propuso un método que puede ser particularmente útil para los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento: calcular la media absoluta de la mejoría del rendimiento y dividir el resultado por la desviación estándar del valor obtenido antes de la prueba. Si volvemos al comentario sobre el análisis descriptivo, podemos calcular las medias antes y después de la prueba junto con la desviación estándar de los valores obtenidos antes de la prueba, y aplicaremos el cálculo siguiente para determinar la magnitud de la variación:

Los datos de resultados, que se proporcionan como unidades de desviación estándar, se pueden comparar entre diversos grupos. Se han propuesto varias escalas para comparar el tamaño del efecto así obtenido y se puede determinar el tamaño relativo del efecto. Cohen (1988) desarrolló una escala (tabla 1-3) basada en la investigación en psicología, con intervalos que representan efectos pequeños, moderados y grandes. Otra escala (tabla 1-4), creada específicamente para evaluar el desarrollo de la fuerza (Rhea, 2004), puede ser útil para explorar la magnitud de la mejoría de la fuerza entre poblaciones.

Las pruebas de campo se han popularizado en la ciencia aplicada al ejercicio y los programas de mejora del rendimiento deportivo, debido a su simplicidad y a la posibilidad de generalizar los resultados. No obstante, son muchos los factores de confusión que pueden influir en la validez de los datos de una prueba obtenidos mediante este tipo de evaluaciones. Además del sexo, la edad, el nivel y la habilidad del acondicionamiento, el tamaño corporal es un factor de sobra conocido que influye en el acondicionamiento muscular y en el resultado de varias pruebas funcionales de rendimiento (p. ej., pruebas de fuerza, salto vertical o velocidad en el sprint). En consecuencia, a la hora de evaluar estas características funcionales parece necesario ajustar los datos en función de la masa corporal, en especial cuando se comparan con un patrón de referencia (es decir, el grupo de compañeros).

En lo que respecta a la capacidad de la fuerza muscular, la forma más sencilla de normalizar los datos es dividir la fuerza por la masa corporal. Este método de indexación proporciona un índice directo de la capacidad relativa de fuerza muscular y a menudo se considera mejor que la medición absoluta de la fuerza, en especial cuando se determina la contribución a un rendimiento de movimiento explosivo (Peterson, Alvar y Rhea, 2006). Cabe destacar que este método se basa en la suposición de que la relación entre fuerza y masa corporal es lineal.

A pesar de lo dicho, algunos investigadores han demostrado que la relación entre las pruebas de fuerza y la masa corporal puede no ser lineal, sino, por el contrario, curvilínea. También se usan otras formas de normalizar la fuerza en el levantamiento de potencia (fórmula de Wilks) y en el levantamiento de pesas en modalidad olímpica (fórmula de Sinclair), y permiten identificar un índice compuesto de fuerza en relación con la masa corporal. Esas fórmulas reducen el riesgo de obstaculizar o recompensar al deportista más grande y más pequeño, respectivamente, y proporcionan un entorno competitivo más equitativo. No obstante, al igual que sucede en la valoración de la fuerza y el acondicionamiento físico en deportes de equipos numerosos, a menudo es necesario comparar muchas personas con masas corporales diferentes. La investigación sobre la creación de escalas dimensionales indica que este tipo de comparaciones de los atributos de fuerza muscular entre las personas de tamaños corporales variables debe expresarse en relación con la masa corporal, elevando el resultado a la potencia de 0,67, es decir, (kilogramos levantados)/(kilogramos de peso corporal)^0,67 (Jaric, Mirkov y Markovic, 2005). Conocido como determinación de la escala alométrica, esta transformación estadística de los datos originales proporciona una relación apropiada entre masa corporal y el resultado de fuerza de interés.

La definición de la escala alométrica se basa en la teoría de la similitud geométrica y asume que el ser humano tiene la misma forma básica, aunque puede haber diferencias en el tamaño. En otros estudios se han demostrado otros exponentes diferentes para elaborar la escala de rendimiento en actividades no relacionadas con la producción de la fuerza máxima (p. ej., potencia aeróbica). Sea cual sea el resultado del rendimiento que se está evaluando, la escala alométrica se basa en varias suposiciones, como las siguientes:

La relación entre la dimensión corporal (normalmente, la masa corporal, la masa magra o la superficie muscular transversal) y el rendimiento es curvilínea.

La relación entre el rendimiento (P) y el tamaño corporal (S) se puede evaluar mediante la ecuación: P = aS^b, donde a y b son los multiplicadores constantes y el exponente de la escala, respectivamente (Nevill, Ramsbottom y Williams, 1992).

La relación curvilínea debe atravesar el origen para ambas variables (es decir, un deportista sin masa magra debe tener una puntuación de fuerza de 0).

La solución del exponente de la escala (b) permite eliminar las diferencias individuales en el factor de escalado (S) (es decir, el tamaño corporal) sobre el resultado del rendimiento (P) (es decir, la fuerza).

El escalado alométrico es necesario para cualquier criterio de valoración en el que la dimensión corporal y el rendimiento respectivo no comparten una relación lineal. Si la fuerza y la masa corporal compartiesen una asociación lineal, el exponente de escalado sería igual a 1 (b = 1) y el método de indexación mencionado anteriormente sería suficiente para identificar la fuerza relativa, que es igual a (kilogramos levantados)/(kilogramos de peso corporal)¹. Sin embargo, como esto no sucede, es necesario aplicar un factor de corrección para informar o explorar con precisión la relación masa corporal-fuerza ajustada. En último término, la utilización de la ecuación de escalado correcta para una población de muestra específica para una prueba basada en un rendimiento en particular reduce mucho la influencia de los factores de confusión en relación con la dimensión corporal.

Los datos de seguimiento del rendimiento obtenidos con respecto al tiempo aportan una información valiosa a los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento y a sus clientes. La capacidad de evaluar los cambios del rendimiento en un grupo de compañeros o con respecto al rendimiento previo de un sujeto permitirá al profesional alterar el entrenamiento según sea necesario o aportar evidencias de que un programa de entrenamiento dado está funcionando. En resumen, el seguimiento del rendimiento con respecto al tiempo puede demostrar que los clientes están alcanzando sus objetivos o bien puede proporcionar la información necesaria para introducir las alteraciones que garanticen el logro de los objetivos.

Hay varios factores que hay que tener en cuenta cuando se comparen las variaciones del rendimiento con respecto al tiempo. El primero es el efecto del aprendizaje, que tiene lugar cuando las personas se acostumbran a realizar una prueba en particular. En general, las pruebas deben realizarse en varias ocasiones antes de recopilar los datos iniciales, para que los clientes se familiaricen con los procedimientos. Por ejemplo, se les ofrecerá la posibilidad de intentar la prueba después de que un instructor cualificado les enseñe la técnica apropiada. Si la prueba de press de banca 1RM se está utilizando para seguir el rendimiento de la capacidad de fuerza en la parte superior del cuerpo, un instructor cualificado debe enseñar la técnica correcta y la progresión de la resistencia. El instructor también debe dar su opinión durante los intentos prácticos para garantizar que el cliente utiliza la técnica apropiada. Se realizarán varios intentos de la prueba para garantizar que el cliente está familiarizado con la técnica y que es capaz de completarla según sea necesario. Cuando ya esté familiarizado, se completará una sesión de prueba para generar los datos que servirán como valores del rendimiento inicial para comparaciones futuras.

Otro factor que influye en los cambios del rendimiento con respecto al tiempo es la madurez, un factor que es especialmente significativo en niños y adultos jóvenes cuyos cuerpos están cambiando con rapidez, ya que los factores derivados del crecimiento fisiológico pueden alterar el rendimiento. Cuando se evalúa el rendimiento es necesario tener en cuenta todas estas variables, en especial si se realizan comparaciones con respecto a períodos prolongados de tiempo (p. ej., varios años).

Las pruebas, mediciones y análisis de datos pueden parecer adiciones innecesarias a una carga de trabajo de los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento, que ya es elevada de por sí. Además, puede parecer que la comprensión e interpretación de los parámetros estadísticos quedan fuera del ámbito de la práctica o del conocimiento que deben tener los profesionales que siguen esta línea de trabajo. No obstante, la capacidad de recopilar la información adecuada de los clientes, evaluar los datos tanto del grupo como individuales e interpretar con precisión los resultados es un aspecto importante y valioso de las consultas de alto nivel. La práctica basada en la evidencia es un término del que se presume a menudo para aumentar la fiabilidad y la confianza de los clientes potenciales. Los profesionales que utilizan el proceso de prueba y análisis de datos para estudiar sus propios programas, evaluar ideas y conceptos nuevos o comparar las modalidades de entrenamiento pueden hacer ambas cosas para fomentar una base científica para sus consultas, y realmente lo hacen.

Además de facilitar la obtención de los datos, la interpretación de los números y los estadísticos de la evaluación, la comprensión entusiasta de las pruebas y mediciones puede permitir a los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento analizar e interpretar la investigación publicada de una forma más precisa y fiable. Muchos profesionales miran con respeto, o evitan totalmente, las secciones de métodos y análisis estadístico de los artículos de investigación porque no están familiarizados con la terminología y los métodos que se utilizan. A medida que los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento se familiaricen más con estos procedimientos y este lenguaje, un tanto extraño, se sentirán más cómodos con ellos y más capacitados para captar la información valiosa que contiene la investigación publicada e implantar métodos de alta calidad en su práctica diaria.

Las pruebas de rendimiento y la evaluación de los datos pueden cumplir varios propósitos útiles para los profesionales que trabajan con programas de ejercicio y para los profesionales de la salud.

Aunque el proceso debe llevarse a cabo de la forma apropiada y la evaluación de los datos requiere que el profesional esté familiarizado con varias técnicas estadísticas, la utilización de pruebas de rendimiento de calidad y de datos de evaluación recopilados con métodos objetivos aportará muchos beneficios, que bien merecen el esfuerzo.

Los profesionales del entrenamiento del acondicionamiento que se tornen partidarios del proceso de prueba y evaluación mejorarán sus habilidades y serán cada vez más eficaces.

Composición corporal es un término que describe la proporción relativa de la grasa, el hueso y la masa muscular del cuerpo humano. Antropometría es un término que describe la medición del cuerpo humano en términos de dimensiones tales como la estatura, el peso, los perímetros, las cinturas y los pliegues cutáneos. La composición corporal y las pruebas antropométricas se han convertido en práctica estándar para entrenadores, deportistas y profesionales del entrenamiento del acondicionamiento. Mediante las pruebas de composición corporal puede obtenerse una información valiosa sobre el porcentaje de grasa corporal (es decir, el cálculo de la proporción del tejido graso en el cuerpo humano), la distribución de la grasa, la masa magra (es decir, la masa de todo el tejido no graso, como los huesos o músculos y el agua) y la longitud y perímetro de los miembros.

Sujeto	Peso	Salto vertical
1	102	79
2	131	45
3	84	106
4	86	63
5	111	76
6	120	53
7	136	45
8	79	91
9	82	84
10	131,5	53

Cero	0
Baja	0-0,3
Alta	0,3-0,7
Perfecta	1

<0,41	Efecto pequeño
0,41-0,7	Efecto moderado
>0,7	Efecto grande