POWERLIFT APP. TODO LO QUE NECESITAS SABER

Por Creado: 30/10/2017 7 Comentarios Artículos relacionados : , , , ,

POWERLIFT APP. TODO LO QUE NECESITAS SABER

La aplicación PowerLift es una aplicación que únicamente está disponible para iOS (sistema operativo de Apple), y ha sido programada y diseñada por el Dr. Carlos Balsalobre-Fernández, con la colaboración de Powerexplosive. La versión utilizada tanto para el artículo como para los entrenamientos ha sido la de 2015-2016, con la última actualización del cálculo de la pérdida de velocidad.

En este artículo vamos a analizarla desde un punto de vista práctico y ofreceremos un Excel adjunto para quienes no disponen de este sistema operativo con el objetivo de que podáis ayudaros del entrenamiento por velocidad en vuestros entrenamiento ya que proporciona información suficiente y fácil de manejar para controlar el progreso.

POWERLIFT APP

La aplicación PowerLift, ha sido validada hace muy poco (Balsalobre-Fernández, Marchante, Muñoz-López & Reyes, 2017), arrojando valores muy similares a los de un transductor lineal (Imagen 1- izquierda), y estimando la RM con mucha precisión a la real (imagen 1 – derecha).

app LT

Imagen 1: correlación entre los valores de un transductor lineal y la app (izquierda), y estimación de la RM, y la RM real (derecha) (Balsalobre-Fernández et al., 2017).

La aplicación se basa en calcular el tiempo que tarda la barra en recorrer determinada distancia, para así calcular la velocidad en metros/segundos. Para ello se necesitan los siguientes datos:

Rango de recorrido de ejercicio en cm: Este punto hay que medirlo, y es muy fiable siempre y cuando la técnica de los ejercicios esté perfeccionada. De esta manera, el ROM del movimiento será siempre el mismo.

Fotogramas por segundo: Según el modelo de iPhone/Tablet utilizado en la medición, así como el modo de vídeo, se podrá grabar en diferentes FPS.

• Una vez introducido el número de FPS, hay que controlar manualmente el inicio de la fase concéntrica y el final de la misma:

app funcionamiento

Imagen 2: Inicio y fin de la fase concéntrica en sentadillas.

Hay que fijarse en el momento que la barra empieza a moverse, y el momento en el que la barra se deja de mover. De esta manera, el propio software saca el tiempo basándose en el inicio, el fin y los fotogramas.

Con esta funcionalidad, se pueden analizar 4 vídeos de cargas diferentes (> 70%1RM como consejo para aumentar la precisión) para un mismo ejercicio y generar una regresión lineal que estima el 1RM, obteniendo así un perfil de fuerza-velocidad individualizado. Para poder realizarlo de manera mucho más precisa, en el modo avanzado te pide que se utilice el umbral mínimo de velocidad (UMV), que es la velocidad a la que se consigue tu repetición máxima.

Como ya sabemos, hay una fuerte relación entre la intensidad y la velocidad (González-Badillo & Sánchez-Medina, 2010), y esta relación se puede explicar con una regresión lineal simple. La magnitud de la fuerza de esta relación entre la carga y la velocidad se puede expresar con el coeficiente de correlación (r), el coeficiente de determinación (r2), o el error estándar de estimación (SEE). El software de la aplicación muestra la regresión y proporciona el valor del coeficiente de determinación.

En el trabajo anteriormente mencionado de González-Badillo y Sánchez-Medina (2010), utilizan una regresión polinómica de segundo orden, y ven una relación muy fuerte entre la carga y la velocidad; pero en otros trabajos se ha visto que la relación es muy fuerte también utilizando una regresión lineal (Bosquet, Porta-Benache & Blais, 2010).

Aunque tengamos valores medios del UMV que nos proporcionan diferentes estudios (González-Badillo & Sánchez-Medina, 2010; Izquierdo et al., 2006), el UMV varía entre sujetos, y más si el nivel del atleta es alto. Por este motivo, es interesante calcular el UMV; una vez calculado, es muy poco modificable a lo largo del tiempo para cada sujeto (González-Badillo & Sánchez-Medina, 2010).

Una de las propuestas para calcular el UMV sería realizar una repetición máxima y grabar el vídeo con la aplicación, o realizar repeticiones hasta el fallo con cargas submáximas. La velocidad a la que se consiga la última repetición previa al fallo, será la velocidad a la que seguramente se alcance el UMV, con algo de variabilidad, aunque poca (Izquierdo et al., 2006).

Así, realizando 4 repeticiones con cargas submáximas (75, 80, 85, 90%, por ejemplo), y añadiendo el umbral mínimo de velocidad, la aplicación realizará la siguiente regresión:

app repetición

Imagen 3: Repetición máxima estimada y coeficiente de determinación.

Una vez realizado este test, se puede estimar la RM con cualquier carga, ya que la propia aplicación guardaría relación entre las diferentes intensidades relativas y la velocidad. Siendo también poco modificable a lo largo del tiempo, aunque sería recomendable volver a realizar estos tests completos después de un tiempo (un mesociclo, por ejemplo).

app diferencia

Imagen 4: Relación entre la intensidad relativa y la velocidad media propulsiva después de un entrenamiento de 6 semanas en press banca (González-Badillo & Sánchez-Medina, 2010).

Uno de los principales problemas de la aplicación, en comparación con encoder lineal u otros dispositivos móviles como Beast Sensor, es que no arroja datos momentáneos, y por lo tanto, no se puede cortar la serie dependiendo de la pérdida de velocidad en esta misma. Pero este problema estaría superado, si se hace un test previo de carga-fatiga como proponen Jovanovic y Flanagan (2014). Este test se basaría en realizar repeticiones hasta el fallo con diferentes intensidades relativas, y hacer una relación entre la pérdida de velocidad y las repeticiones en recámara (imagen 5).

app tabla

Imagen 5: Relación repeticiones en recámara y velocidad en diferentes intensidades relativas (Jovanovic & Flanagan, 2014; recuperado de Izquierdo et al., 2006).

En un estudio muy reciente de González-Badillo y colaboradores (González-Badillo, Yañez-García, Mora-Custodio & Rodríguez-Rosell, 2017), se refuerza la relación que hay entre la pérdida de velocidad y el porcentaje de repeticiones que quedan antes de llegar a la fatiga.

La utilidad principal de la aplicación es trabajar a una intensidad real dentro de la sesión de entrenamiento, que sería una de las variables más importante, si no la que más, en la mejora de la fuerza dinámica máxima (Crewther, Cronin & Keogh, 2005).

Está claro que si disponemos de un transductor lineal, la precisión y la utilidad es mayor, pero en el caso de no tener los medios suficientes, la aplicación es una de las mejores opciones.

DINÁMICA DE LA CARGA Y 1RM REAL

Uno de los puntos más interesantes es tener el registro de cada sesión para poder comprobar el rendimiento del atleta e incluso la fatiga de las sesiones previas:

app comparación

Imagen 6: Estimación RM en sentadillas, a lo largo de 19 sesiones de entrenamiento.

Como se puede ver en la imagen, la dinámica que sigue la mejora del rendimiento en sentadilla es ondulada, después de cada pico de rendimiento, viene un bajón en las marcas, volviendo a mejorar hasta conseguir una nueva marca. Podemos incluso hacer una comparación con la dinámica de la supercompensación que muestran Siff y Verkhoshansky (2004) en el libro de Superentrenamiento:

app carga

Imagen 7: Dinámica positiva del estímulo, recuperación y adaptación (Siif & Verkhoshansky, 2004).

Aparte de ver esta dinámica, se ve cómo el rendimiento en la sentadilla varía cada día. Viendo por ejemplo que en la sesión 8, el 1RM estimado sería de 184,5kg y en la siguiente sesión de 169,5, lo que suponen 15kg de diferencia. Por lo tanto, si utilizáramos como referencia en todas las sesiones el mismo 1RM (como se ha hecho tradicionalmente), en muchas sesiones el estímulo habría sido insuficiente, y en otras demasiado alto.

PÉRDIDA DE VELOCIDAD EN LA MISMA SERIE

app serie

Gráfico 1: Pérdida de velocidad en una misma serie de sentadillas.

A modo de ejemplo práctico, dentro de una sesión de sentadillas, una vez perdido el 7% de velocidad en series de 2-3 repeticiones, se planteó la idea de realizar una serie al máximo número de repeticiones, dejando 3 repeticiones en recámara. Una vez realizada la serie, se midió la velocidad de cada repetición con la aplicación, y se comparó la pérdida de velocidad con las repeticiones en la recámara.

La pérdida de velocidad en la serie es del 35% respecto a la primera repetición. Va desde 0,65 m/s, hasta 0,42 m/s.

Si comparamos la velocidad de la última repetición con los datos del estudio de Izquierdo y cols. (2006), vemos cómo esa velocidad se relaciona con 2 repeticiones en la recámara, con lo que el esfuerzo percibido del sujeto no estaba lejos de lo programado. Aunque si lo contextualizamos con su propio perfil de F-v diríamos que la estimación ha sido acertada, ya que el UMV lo consigue a velocidades inferiores (en su caso a 0,23 m/s), una velocidad inferior a la que se ven en los trabajos realizados con sentadillas (0,27-0,3 m/s).

CONCLUSIONES

La aplicación es una de las mejores opciones si hacemos un balance entre precio-calidad de todos los dispositivos que hay en el mercado, siempre y cuando se disponga de un dispositivo con el sistema operativo iOS. En caso contrario, os ofrecemos un Excel de ayuda elaborado por el equipo de Powerexplosive y algunos colaboradores externos:

 EXCEL POWERLIFT

Es útil en cualquier modalidad deportiva, pero sobre todo en modalidades donde se realicen entrenamientos de fuerza con bastante frecuencia.

Referencias

• Balsalobre-Fernández, C., Marchante, D., Muñoz-López, M., & Jiménez, S. L. (2017). Validity and reliability of a novel iPhone app for the measurement of barbell velocity and 1RM on the bench-press exercise. Journal of Sports Sciences, 1-7.

• Bosquet, L., Porta-Benache, J., & Blais, J. (2010). Validity of a commercial linear encoder to estimate bench press 1 RM from the force-velocity relationship. Journal of Sports Science and Medicine, 9(3), 459-463.

• Crewther, B., Cronin, J., & Keogh, J. (2005). Possible stimuli for strength and power adaptation. Sports medicine, 35(11), 967-989.

• González-Badillo, J. J., & Sánchez-Medina, L. (2010). Movement velocity as a measure of loading intensity in resistance training. International journal of sports medicine, 31(05), 347-352.

• González-Badillo, J. J., Yañez-García, J. M., Mora-Custodio, R., & Rodríguez-Rosell, D. (2017). Velocity Loss as a Variable for Monitoring Resistance Exercise. International journal of sports medicine.

• Izquierdo, M., González-Badillo, J. J., Häkkinen, K., Ibanez, J., Kraemer, W. J., Altadill, A., … & Gorostiaga, E. (2006). Effect of loading on unintentional lifting velocity declines during single sets of repetitions to failure during upper and lower extremity muscle actions. International journal of sports medicine, 27(09), 718-724.

• Jovanović, M., & Flanagan, E. P. (2014). Researched applications of velocity based strength training. J Aust Strength Cond, 22(2), 58-69.

• Siff, M. C., & Verkhoshansky, Y. (2004). Superentrenamiento (Vol. 24). Editorial Paidotribo.

y
  1. nicolas Toro

    Muchas gracias por el excelente aporte, es una herramienta muy utíl. Quisiera saber, cómo se puede saber que cargas utilizar para los % del RM para realizar el perfil f-v, si no se sabe el 1 RM real de esa sesión? Es decir, cómo saber si una determinada carga corresponde a un %RM en especifico y no a otro. Muchas gracias.

  2. GRACIAS, en serio gracias por cada aporte, y en especial por este. Se valora muchísimo su compromiso con las Ciencias del Ejercicio.

    GRANDES, un saludo enorme desde Argentina

  3. Jonathan P.

    Muy interesante el artículo, soy poseedor de un encoder lineal (speed4lifts) desde hace bastante tiempo, y como es de costumbre he creado varias calculadoras de trabajo mediante excel para cuantificar todo de mejor manera. Sin embargo, el excel que presenta es una herramienta muy pero muy completa, se agradece el aporte. un saludo desde chile

  4. ABEL ANDINO

    YA LA DESCARGUE AHORA NECESITO MI PROPIA CUENTA, COMO LA CONSIGO?

  5. […] sigue cogiendo fuerza, ya sea por la creciente y reciente facilidad de acceder a él a través de Apps como Powerlift o por las investigaciones que salen a la luz, ahora sí, día tras día, y que apoya la efectividad […]

  6. Christian

    Hola quiero la app para probarla y aprender, donde la puedo conseguir?

  7. Carlos

    Hace tiempo leí este artículo muy interesante también, que podría servir para ayudar Ritmo cardiaco en muñeca o banda pectoral

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