Variables clave de los dispositivos EPTS
Los profesionales de la medicina deportiva deben tener en cuenta variables clave al analizar los datos procedentes de dispositivos EPTS
La aparición de tecnologías wearable y de seguimiento, comúnmente agrupadas bajo el término EPTS (Electronic Performance & Tracking Systems), ha transformado la forma en que los clubes de fútbol profesional monitorizan la carga de trabajo, el rendimiento y el riesgo de lesión de los atletas. Dispositivos como WIMU Pro, Catapult, Fitogether, entre otros, proporcionan una gran cantidad de datos. Sin embargo, para que estos datos sean realmente útiles, los profesionales de la medicina deportiva deben saber qué variables priorizar y cómo interpretarlas.
Los datos EPTS suelen agruparse en dos grandes categorías. En primer lugar, las variables de carga externa (eTL), que cuantifican el estrés mecánico y locomotor al que se somete el atleta. Estas incluyen métricas como la distancia total recorrida, la distancia a alta velocidad o en sprint, el número de aceleraciones y desaceleraciones, el player load y la carga neuromuscular.
En segundo lugar, las variables de carga interna (iTL), que reflejan el estrés biológico experimentado por el atleta, como parámetros fisiológicos (frecuencia cardíaca, consumo de oxígeno, marcadores metabólicos) o el esfuerzo percibido, cuando el dispositivo o los sistemas complementarios lo permiten.
Entre las métricas de carga externa, ciertos parámetros han demostrado una especial relevancia en el fútbol de élite. Estudios que analizan la carrera a alta velocidad, la distancia en sprint, las aceleraciones y desaceleraciones, y el player load global, han encontrado correlaciones entre estas métricas y el riesgo de sobrecarga y lesión.
Por ejemplo, una carga excesiva de alta intensidad sin una recuperación adecuada puede predisponer a distensiones musculares o lesiones por sobreuso.
No obstante, no todos los sistemas de medición presentan la misma fiabilidad para todas las variables. Una revisión de los sistemas de posicionamiento local (LPS, incluidos los basados en UWB) mostró una validez aceptable para la medición de distancias (con diferencias inferiores al 3,5 % respecto a sistemas de referencia), pero una mayor variabilidad y menor fiabilidad al evaluar velocidades instantáneas, aceleraciones o desaceleraciones, especialmente en movimientos específicos del deporte con cambios de dirección.
Dadas estas limitaciones, los profesionales de la medicina deportiva deben interpretar los datos EPTS con cautela y evitar una dependencia excesiva de una única métrica. En la práctica, el análisis combinado de varias variables ofrece una visión más robusta. Por ejemplo, vincular métricas de carga externa (como la distancia a alta velocidad o el número de sprints) con indicadores de carga interna o marcadores subjetivos de fatiga refleja mejor el estrés real del atleta y su estado de recuperación.
Además, el contexto temporal es fundamental. Monitorizar datos brutos sesión a sesión resulta menos informativo que establecer líneas base individuales (por ejemplo, distribución típica de carga semanal, carga de pretemporada, carga de partido) y detectar desviaciones. Del mismo modo, el análisis de tendencias a lo largo del tiempo (carga acumulada, picos de intensidad, periodos de recuperación insuficientes) aporta más valor que instantáneas aisladas.
Por último, la calidad y la consistencia de los datos son críticas. Es recomendable mantener la misma tecnología de seguimiento (por ejemplo, el mismo tipo de dispositivo o sistema de posicionamiento) en todas las sesiones para evitar sesgos derivados de diferencias entre sistemas de medición. Algunos estudios han demostrado que distintos dispositivos o tecnologías pueden registrar valores divergentes incluso en sesiones idénticas.
En síntesis, para que los datos basados en EPTS informen adecuadamente las decisiones médicas o de rendimiento, los profesionales deben: seleccionar sistemas validados, priorizar un conjunto de métricas clave de carga externa e interna, contextualizar los datos de forma longitudinal y no solo transversal, y combinar medidas objetivas con marcadores subjetivos o fisiológicos.
Mediante la adopción de una monitorización rigurosa y basada en datos, VALITICA puede ayudar a los clubes a tomar decisiones informadas y basadas en evidencia sobre la carga de entrenamiento, los protocolos de recuperación y las estrategias de predicción de lesiones, mejorando en última instancia el bienestar del atleta y la sostenibilidad de su rendimiento.
