Hola, bienvenido y bienvenidas una semana más a ciclismo evolutivo.
En el episodio de hoy hablamos con Juke Montour. Juke ha investigado en el grupo de Complex System
in Sports y acaba de presentar su tesis Sport Monitoring, monitorización deportiva,
una aproximación desde los sistemas complejos. Juke, por tanto, está especializado en este
ámbito de la monitorización deportiva, de las métricas y de los datos, en especial,
visto desde el paradigma de la complejidad. Y precisamente de eso, es de lo que vamos a
hablar con él. Antes de empezar, quiero recordaros que si queréis aprender un poco
sobre algunas herramientas que tenemos para analizar datos o métricas como Gordon Chita
o WKO, pero sin humo, solamente sabiendo interpretar las cosas que de verdad son útiles,
poniéndolas en su contexto, juntando los números, los datos con la teoría, con el conocimiento,
tenéis en ciclimoevolutivo.com el curso de WKO 5 y el curso de Gordon Chita en función
del software que utilicéis para analizar vuestro entrenamiento. Y así, sin más, vamos con la entrevista.
Hola Juke, bienvenido al podcast de ciclismo evolutivo. Hola, buenos días Manu. Hola,
pues nada, es un placer tenerte por aquí, después de leer tus artículos, tus tesis recién salidas
del horno. Pero bueno, para que no te conozcas y no te haya seguido en el grupo de Telegram donde
hemos ido compartiendo tus hallazgos, me gustaría preguntarte, un poco que no expliques quién eres,
y sobre todo también, me gustaría saber, porque me resulta muy interesante, cómo has llegado al
mundo de la complejidad y más allá, cómo te das por investigar sobre estas métricas,
por estas formas de analizar los sistemas complejos, que joder, lo ves desde fuera y dices,
esto es más de matemáticas que de deporte en realidad. Sí, bueno, yo empecé a Serinés en
Barcelona y fui a las clases de Natalia Balaguer en segunda carrera y ya me despertó ese gusanillo,
bueno, me está cambiando la manera de entender el deporte, el entrenamiento, también la vida,
y a partir de ahí, pues intenté, y con mis compañeros, aplicarlo, y tanto la parte teórica,
pues aplicarlo a la práctica y para entender mejor estos procesos deportivos. Y de ahí,
pues siempre he ido haciendo investigación y esto me llevó a 2000, sí, hace tres años,
a empezar la tesis, que lo combinaba inicialmente con entrenamientos, pero luego tuve una beca y
pude dedicarme completamente a la tesis doctoral y justamente ahora, pues la he terminado y esta
tesis también me ha permitido, pues, estar trabajando con Natalia estos tres años y hacer
pues clases de fisiología ahí en el INEF. Perfecto, bueno, si te parece vamos a entrar
un poco más ya en materia, el título de tu tesis se llama monitorización deportiva, una aproximación
de los sistemas complejos y, bueno, precisamente un poco de esto te quería preguntar, sobre todo,
si te parece, vamos a ir primero por el principio, un poco que nos contase, ¿cuál ha sido la evolución,
pues, de cómo se ha abordado la monitorización deportiva en el último siglo, sobre todo,
desde el descubrimiento quizás, no sé cuál fue la primera, no sé si el pulsómetro o qué, o bueno,
imagino que antes los cronómetros, pero bueno, que nos contase un poco cuál es la evolución de esta
monitorización deportiva hasta hoy y cuál es el estado actual. Sí, de hecho empezó, ¿no?,
a todo el proceso de monitorización, nada, hace poco más de 100 años, con lo que decías tú,
las primeras tomas de tiempo, de distancia de recorrida que empezaron los noruegos a Nurmi,
que iba a los foces olímpicos para poder capturar ese tiempo que recorría la distancia de recorrida y
luego, pues, ya empezaron a monitorizar la frecuencia cardíaca, aparecieron más variables fisiológicas,
como podían ser también la aparición o la posible captura de umbrales metabólicos y
empezaron a integrarse estos datos tanto de carga externa como carga interna con algoritmos
matemáticos, al inicio pues aparecieron los streams, más adelante hemos visto otros tipos de algoritmos
como puede ser la QtChronic Workload Retio y esto ha sido un poco la evolución que ha ido tomando la
monitorización deportiva, es cierto que hacia los años 80 o así, cuando hubo un boom sobre todo de
la tecnología, esto permitió capturar muchas más variables, tanto fisiológicas como biomecánicas,
como psicológicas, y esto va un poco la tendencia en ese sentido, en el big data, en tener muchos
datos, en la inteligencia artificial, poder aprender a través de estos múltiples datos y yo creo que
en el futuro pues también oiríamos hablar de todo lo que es la ciborgización, los ciborgs como tal,
de incluir tecnología dentro del propio organismo, si estas técnicas se van mejorando,
cómo se podrán incluir dentro de nosotros, que aquí tenemos que ver a nivel legal y de normativas
de deporte como se va desarrollando esto, pero seguro que hay un futuro aquí que ni nos imaginamos.
Sí, es un futuro que no sabemos por dónde irá, y en fin, en la DSi, en vuestro punto de vista,
decir muchas veces que una cosa que creo que a la gente les resulta muy contraintuitiva, y es que no
obtener más métricas y las, no por tener más datos, estamos teniendo una visión más real de la realidad,
sino que muchas veces era el contrario y te querías preguntar por qué, por qué ocurre esto, por qué lo decís.
Exactamente, aquí viene el punto principal de la tesis, de estos trabajos que hemos hecho estos
últimos años, de decir, bueno, aunque cada vez tengamos más accesibilidad a más datos y más
información, gracias a este desarrollo de tecnología, no significa, por sé, que tengamos
mejor conocimiento o mejor comprensión de los fenómenos deportivos, y es porque la tecnología
actual y los sistemas de monetización están limitados y son insuficientes para capturar y
valorar lo que son los sistemas complejos y sus propiedades, y hay unas propiedades que se ignoran,
empezando por las propiedades más simples de los sistemas complejos, como somos los humanos,
tanto los atletas como los equipos, como es la no linealidad, esta no linealidad que nos explica
cómo estos comportamientos son no proporcionales, un mismo estímulo o una misma carga de un ciclista
no afectará, obviamente, al inicio del entrenamiento igual que al final del entrenamiento o al día
posterior, esta no linealidad hace que, obviamente, seamos cambiantes, somos sistemas no lineales,
dinámicos, y además esto provoca que seamos lo que se llama probabilísticos, o sea, no podemos
predecir el comportamiento de un sistema no lineal, pero sí tener una probabilidad de su
comportamiento cuando este es muy estable, cuando un sistema, cuando un comportamiento es muy estable,
si tú estás entrenando, y digamos que no perturbas el sistema con cargas muy elevadas, y tu
comportamiento, pues si sabes que a 430 km estás estable, seguramente tu comportamiento puede
ser a nivel de probabilidad anticipado de alguna manera, pero igualmente no puedes predecir a 100%
lo que te va a pasar, porque hay múltiples constriñamientos tanto de lo mismo como del
entorno que van a afectar este comportamiento y que provocan esta no linealidad.
Si podríamos decirlo como que, además, digamos que cada vez que implementamos algo, hay tantas
interacciones entre tantas partes, y además de formas no lineales, que al tocar una pieza como
cambian todas las demás, en realidad el efecto sobre esa misma pieza que tú tocas ni siquiera
lo puedes prever, no sé si esto tiene algo que ver también con esto que se denomina la frontera
entre el orden y el caos, el borde del caos, donde estamos, digamos, a caballo entre un
comportamiento predecible, ordenado, y un comportamiento que no llega a ser caótico,
pero que tiene viso o algo de caótico de que no se puede predecir, porque uno no puede calcular
todas las ecuaciones diferenciales y unas modifican a la otra.
Exacto, de hecho, hay estos libros de hace años que hablan de este efecto mariposa,
de cómo el aleteo de una mariposa puede crear tornados al otro punto del mundo.
Más que nada, es este concepto de que como todo está interrelacionado a múltiples niveles,
depende de la estabilidad de este sistema. Si este sistema está muy inestable y tú puedes
provocar una pequeña perturbación en un sitio, esto puede acabar con la inestabilidad de este
sistema y el cambio de estado. Y por eso tenemos que tener en cuenta que a veces,
aunque un pequeño consternimiento en un momento no te afecte, en otro momento puede inestabilizarte
tu comportamiento, por supuesto. Por eso que habláis de una falacia de completar el puzzle,
no porque sepamos el estado, y ojalá lo supiéramos, pero no porque supiéramos bien el estado de cada
parte del organismo. En realidad vamos a saber qué es lo que emerge en el comportamiento global
del organismo en su conjunto. Exacto, es un poco la limitación actual de que hablábamos de tener
más datos a múltiples niveles. Es decir, vamos a conocer datos tanto psicológicos, fisiológicos,
como biomecánicos. Como más datos de múltiples niveles tengamos, más información de la letra
del equipo tendremos. Pero no es un puzzle, no es la suma de todos esos datos que va a dar la
información de ese sistema. Esto sería un sistema complicado, no un sistema complejo. Un
sistema complejo implica que hay una interrelación entre estos múltiples niveles, que estas relaciones
son no lineales, y por eso no se pueden predecir, ni puede ser la suma de todos ellos. Y tenemos que
entender también la estructura jerárquica que hay entre todos ellos y cómo están, que se habla
añados, desde el entorno hasta tu organismo, los órganos, los tejidos, las células, y cómo
interrelación entre ellos. Y aquí viene la interesante parte de la investigación, que tiene
que ir entendiendo mejor estas interrelaciones a múltiples niveles. Exactamente. Al final,
siempre parece que en la fisiología hay un debate muy grande en cómo llamamos a los diferentes
datos fisiológicos, o por qué el comportamiento de diferentes parámetros no se correlacionan
entre sí, o no se correlacionan a veces con el efecto global del deportista. Porque si un
parámetro se dispara, el deportista no se agota más rápido. Y muchas veces seguramente sea esto,
o sea, una cosa son cómo se comporta cada parte, pero no siempre va a ser igual. No siempre un
deportista se va a auto-organizar igual, y cuando pasa su punto de máximo estado estable del actato,
no siempre se va a agotar igual de rápido. No significa lo mismo. Exacto. Pues estos índices
matemáticos, que se establecen como base del entrenamiento, como comentábamos contigo,
no tienen estas limitaciones. De decir, tú no puedes basar todo tu entrenamiento, bueno,
sí que lo puedes basar, pero que sepas que tiene limitaciones, basar todo tu entrenamiento en un
valor descontextualizado, como puede ser este umbral del actato, que ignora este comportamiento
no lineal y dinámico del sistema. Y por eso se proponen nuevas técnicas de análisis para
capturar mejor esos comportamientos de los sistemas complejos, los atletas.
¿Por qué creéis, si es que lo creéis, que las métricas más subjetivas o más globales
pueden ser mejores? El título, muchas veces el subtítulo del artículo. ¿Por qué la subjetiva
mejora o supera a la objetiva en el análisis de los datos del entrenamiento? Pues nada,
partiendo de que lo que te contaba, que hay técnicas de análisis que cada vez son más
adecuadas para capturar el comportamiento de los sistemas complejos, aunque cada vez tengamos más
herramientas para poder tener más información adecuada de la monitorización. No hay ninguna
herramienta actualmente, y no sé si la va a ver, que pueda capturar y comprimir múltiples
dimensiones, sociológicas, fisiológicas, psicológicas, etcétera, etcétera, a diferentes
escalas temporales, como lo puede hacer la monitorización subjetiva. Tu propia percepción
es la que es capaz de integrar toda esta información, tanto del entorno como del
organismo, como ninguna herramienta objetiva puede hacer. Y luego, por eso proponemos que
este potencial humano único que tenemos, tan integrador, que se busca tanto con los
sistemas de monitorización, está desvalorizado. Intendemos no darle importancia, o a veces como
algo secundario. Y por eso en este artículo el objetivo era un poco hacer una llamada de necesidad
de revalorizar este potencial de la monitorización subjetiva, de decir, vale, pues tenemos esta
información y la objetiva tendría que complementar y no reemplazar esta información, sino que se sirva
para tu poder tener la capacidad de percibir los cambios tanto internos como externos.
Sí, tenemos que explicarle a la gente eso de que a lo mejor, para que lo entienda, ninguna métrica,
ya hablemos de potencia, hablamos de frecuencia cadeaca, de lo que hablemos, ninguna refleja todo
lo que a ti te puede ocurrir en cada momento, como puede ser si te has peleado con alguien, si tienes
estrés, si tienes sueños, en fin, todo lo que ocurre y obviamente también el esfuerzo físico
tiene su reflejo en la percepción de esfuerzo o en cualquier percepción, porque hablamos de
percepción de esfuerzo muchas veces cuando también podríamos hablar de percepción de fatiga, estado de
ánimo, sensación de dolor, etcétera. Yo no sé si se podría decir que así que estas percepciones
emergen de la interacción entre todos los estresores que están ocurriendo en el organismo con nuestro
estado de ánimo, con nuestro comportamiento, con nuestras emociones. Es como que todo viene
aquí incluido y además ponderado en función del peso que tiene en cada momento en función
también de tu objetivo, que eso es otra, porque a lo mejor tu percepción de esfuerzo, si tu objetivo
durante un mismo test de esfuerzo o a unos mismos vatios, si tu objetivo es muy grande porque estás
compitiendo en una etapa, en una carrera, va a ser más baja que si tu objetivo no es ninguno,
se está saliendo por salir, entonces a esos vatios a lo mejor vais sufriendo más.
Absolutamente. Y además, esta información subjetiva que decías, que podemos o que se ha
intentado cuantificar con métodos como la percepción de esfuerzo, la percepción de fatibilidad,
cuantificar con números de 1 al 10, ¿cómo te sientes? Aquí también hay una limitación en
cuantificar esta múltipla información que estás cumpliendo con tu percepción y por eso también
hablamos de que a veces te da más información, la conversación que puedes tener con el atleta,
o no, el propio feedback verbal que te puede dar, que no es una escalera que está validada,
que obviamente sirve para mucho, pero puede tener estas limitaciones también y estas
informaciones que están, puede llegar cuando estás entrenado, cuando tienes experiencia
contigo mismo, puede tener una sensibilidad tan enorme que es lo que dices tú en función del
objetivo de las motivaciones va a cambiar absolutamente. Sí, yo creo que también al final eso es que es
como nosotros lo ponemos en categorías para un poco para poder medirlo, pero en realidad es todo
mucho más rico, quizás no se puede expresar fácilmente, por lo menos con escalas, de hecho
me gusta mucho como lo hacéis vosotros, de forma ordinaria, o sea, muchas veces es muy difícil,
yo estoy sufriendo y no sé si estoy a un 8 o un 9, aunque bueno, más o menos 8 o 9 sé como estoy,
pero lo que sí sabe muy bien es cuando sube y cuando baja, o sea, dice muy peor, muy mejor,
eso sí que lo sabe, además que varía mucho. Sí, de hecho este estudio ya hace años de Aragonés y
colaboradores, proponían esto, en vez de cuantificar la presencia de esfuerzo con números, pues pulgar
arriba, pulgar abajo, esos pequeños cambios que tienes del esfuerzo, pues indicarlos, y esto te
da información de la estabilidad dinámica del sistema, o sea, cuando tú estás en esta fase
inicial de que no hay efectos de la fatiga, que estás en una fase inestable o inestable,
irás cambiando pulgar arriba, pulgar abajo, porque te irán cambiando este esfuerzo, en cambio,
cuando los efectos de la fatiga ya sean muy obvios, tú solamente casi que irás subiendo el pulgar,
porque tu presencia de esfuerzo solo lo que hará es subir, porque cada vez será más estable este
tractor de fatiga, porque tus coordinaciones del sistema serán cada vez más rígidas y no te puedes
adaptar a la tarea como tal, y por eso esto puede ser un indicador de que tú vas a finalizar la
tarea o puedes durar muy poco ya, cuando este comportamiento de presencia de esfuerzo ya es
muy estable, siempre yendo para arriba. Sí, es ahora mismo estable. De hecho, últimamente,
esto al final parece que es complicado, pero últimamente lo hemos explicado en el grupo así
de Telegram que tenemos, con Pablo también, y la gente al final lo entiende súper bien, aunque sean
conceptos difíciles, porque es lo que pasa en la práctica, yo creo que eso entienden muchas veces
más los ciclistas que algunos incluso científicos, y es que esto es una cosa que a lo mejor quería
hablar contigo, que creo que es importante decirlo, que aunque muchas veces aquí se propongan
métricas muy difíciles y se hable de que el organismo está formado por tantas partes que es
impredecible muchas veces, la respuesta que se da en realidad es más simple que, a lo mejor,
el paradigma más reduccionista. Yo por lo menos lo veo así, ante tanta incertidumbre, respuesta muy
sencilla y al grano. Y creo que aquí dentro que estabas hablando de complejidad, simplificar
esto en decir tu percepción, tu propia información que puedes tener es lo más sencillo, natural y
bonito que puedes tener para poder controlar tu entrenamiento, pero sí, esto requiere a
obviamente pues o bien mejorar la sensibilidad de esta información, ya sea que hablamos nosotros
de, a partir de experiencias traumáticas, como las lesiones que has pasado o una enfermedad,
esto te hace ser más consciente de tus señales y cada vez ser más sensible a estos cambios y
esto es lo que pasa con los experimentados, los atletas experimentados, pues han pasado tantas
experiencias variadas, frío, calor, con enfermedad, con una lesión de isquio, con una lesión de
rodilla y esto le ha dado tanta información para percibir sus cambios que es el entrenamiento que
te da a escalas temporales largas para poder percibir mejor estos cambios y lo que proponemos
nosotros son estrategias educativas que pueden promover esto ya desde pequeños, que obviamente
sin pasar por experiencias traumáticas como puede ser una lesión, pues que mediante múltiples
experiencias en entornos variados y que te hagan vivir experiencias diferentes de movimiento,
pues esto te permita aumentar esta sensibilidad de la percepción.
Sobre todo saber interpretar las sensaciones, es una cosa que pasa mucho, yo creo que ahora
con tantos datos y a mí me pasa incluso, al tener tanta información digamos que nos olvidamos muchas
veces de cómo nos sentimos o de lo que deberíamos hacer, por ejemplo, no un deportista, imagínate
que tú te levantas y te tocas un entrenamiento importante pero estás cansado, te notas, sales y
estás flojo, pues como me ha pasado a mí tantas veces, y sales y los varios no suben, no vas bien
y por claro dices, pero es que la variabilidad frecuencial de aquí va bien, es que me tocaba
entrenar, es que según mi CTL me tocaría entrenar porque estoy recuperado, entonces muchas veces
esa información nos distrae de lo que sería la jurística, la regla fundamental,
olvídate, es tan complejo todo, como no lo vas a saber interpretar si tú estás cansado por algo,
porque eso sí que funciona. Exactamente, por eso decimos que no,
esta información no puede reemplazar tu percepción, tienes que complementarla y tienes que ser muy
inteligente en este sentido para que esto no te afecte, si le das uso a la tecnología, nosotros
hablamos de estas posibles consecuencias de cada vez tenemos más tecnología al abasto para poder
monitorizar cualquier cosa en nuestra vida y al final dependemos de lo que nos dice la información
externa para saber cómo estamos nosotros internamente y esta dependencia de información
externa y también de uso de otros agentes externos como pueden ser drogas, como pueden ser
antiinflamatorios, pues toda esta información no es anestesía, lo que es la propia percepción
subjetiva porque estás alterando tus potres sensaciones y lo mejor pues es si le das uso a
esta tecnología pues ser muy sabio en ese sentido de complementar tu percepción subjetiva cuando es
necesario y sin darle un valor más alto, lo que decías tú, que no te diga el ordenador,
que no te diga si tienes que hacer serios o no si tú no estás bien o que tienes que entrenar
cuando no estás bien, estás bien tener una periodización de nuestros objetivos hacia dónde
vamos pero luego tienes que adaptar estas cargas de entrenamiento en función obviamente de cómo
te vas encontrando porque si no no te vas a adaptar. Me gustaría compartir contigo para terminar con
esta parte, no sé si lo has leído en una parte del libro de Thinkin' Insistence de Donnera Meadops que decía
un poco que el mundo se guiaba o ahora mismo el mundo moderno iba solamente hacia objetivos
cuantificables, la típica frase de lo que no se puede medir no se puede mejorar y entonces
estos objetivos mensuales nos alejaron de la realidad porque en realidad la realidad lo que
nos importa no se puede medir, todo lo que es la justicia, el bienestar, el amor, la felicidad,
la satisfacción, el propósito son cosas que no se pueden medir y claro al crear objetivos basados
en métricas cuantificables solamente pues se hace un sistema que tiende hacia lo que tú mides si tú
mides algo y te lo pones como objetivo pues el sistema va a tender hacia conseguir eso entonces
tenemos pues a nivel de lo que sé la economía pues sistemas que tienden hacia mejorar el PIB y no
hacia mejorar la satisfacción de las personas o en deporte a mejorar que te digo yo el estado
estable la potencia crítica cualquiera en vez de mejorar mejor lo que sería el rendimiento real o
la satisfacción con el entrenamiento lo que sería que el deportista ande que eso a veces no es tan
fácil medirlo tan claramente. Sí aquí hay el peligro de que esta toda esta información pues te haga
abstenerte de la información más esencial que es esta es esta información subjetiva que te
permite pues al final es la mejor herramienta por lo que llamamos nosotros una reducción de
dimensionalidad de reducir mucha información como hablábamos antes en la información más
esencial que es tu percepción subjetiva. Luego no sé si podríamos añadir también como quizá
a lo mejor escalar un por debajo pero al nivel de la respuesta del organismo yo creo que lo que
es la potencia absoluta no sin procesar ni nada la potencia es un buen reflejo también
del comportamiento global del organismo no ocurra una cosa u otra digamos por dentro en
realidad la potencia sin más si tú das 300 vatios son 300 vatios no te parece que eso también puede
ser una buena una buena forma de medir lo que sería el comportamiento global de un organismo.
Si al final es es una variable de rendimiento igual que el ritmo de carrera es obvio si vas si no
si si tienes 20 kilómetros y vas a 200 vatios pues harás este tiempo si vas a 300 vatios pues
harás otro mejor tiempo no y esto es es lógico está claro lo que sí que yo encuentro que puede
ser pues un poco alterar no a veces tu tu capacidad del entrenamiento es decir
tu puede estar muy bien a entrenar por vatios pero si tú siempre vas a el entrenamiento en
estos vatios sin fijarte en tu información subjetiva vas pues vas a extraer o si vas
a olvidar tu información o le vas a dar menos valor y esto puede ser un peligro para provocar
efectos de sobre entrenamiento y para provocar efectos pues contrarios a tu rendimiento como tal
está muy bien mirar la potencia mirar la velocidad que vas corriendo también pero si un día tienes
a series a 350 vatios y vas a 320 porque no te sientes bien pues a 320 y no hace falta que
sigues una receta que te ha puesto tu entrenador no de forma previa a previa sin saber cómo te vas
a comportar
además una cosa que decir vosotros que nos va a servir para pasar ya la próxima parte de la
entrevista y es que al final creo que las métricas actuales se basan demasiado y tenéis
toda la razón en las medias en los mínimos y en los máximos pero sobre todo en las medias
cuando muchas veces la media es lo menos importante no cuando tú tienes una serie de potencia o sea
o una carrera o muchas veces lo que menos no lo que menos pero que la media no significa mucho
no es lo más importante no entonces quizás no explicaron lo pero medir más las frustraciones
sí de hecho no estas técnicas ya que de análisis que se promueven es esta aproximación de los
sistemas complejos ponen en duda ponen esta limitación sobre todo en estas variables y
medidas que son aisladas no normalmente y además están basadas por esto en medias o en valores
máximos o en umbrales que son valores que toda una serie temporal te reflejan solo pues no te
reflejan el comportamiento de toda esta serie temporal y por tanto no tienes información de
este comportamiento no lineal que hablábamos así que son valores estables al final solamente una
en un punto no cuando hablamos de ftp es un punto que además presuponemos que está estable con
fatiga sin fatiga con calor sin calor no es y obviamente claro que no lo va a reflejar y
todas las mécicas que vienen después de eso pues arrojan el mismo error si tú hablas del tcs si
parte por un lado de ftp pues claro ya está haciendo ese margen de error bueno la potencia
normalizada es verdad que integra un poco las frustraciones pero en fin estamos hablando de
métricas que muchas veces pues son así son lineales y basadas en medias y me gustaría hablar
porque creo que esto va a interesar mucho a la gente aunque lo hablé un poco con pablo el estudio
este de exteresis pero creo que se puede profundizar un poco más vale y bueno que no que nos explicase
este estudio y sobre todo lo que significa no porque claro al final lo que venía decir lo que
está claro es que nosotros solemos ver el mundo desde un punto de vista o del mundo que vemos
tradicionalmente en un mundo incrementar todo está basado en te incrementales pero
cuando tú eso la das la vuelta o lo haces caótico como en una carrera ya digamos que
los modelos se se desmoronan no entonces bueno me gusta preguntarte por este estudio que saca
y en claro y qué repercusiones tiene si empezando por el por el concepto inicial que hablamos antes
de estas propiedades de los sistemas complejos que son difíciles de capturar actualmente con
los sistemas de munición o que se ignoran no como hablamos de la no en realidad como hablamos de
la de ser probabilísticos como esta coordinación de múltiples niveles como hablamos de la
variabilidad que se van no van creciendo tecnologías que pueden capturarlas pero
una de ellas también es la la estrés y la estrés es un comportamiento de los sistemas
complejos que nos describe la dependencia histórica no de cómo tarda un sistema a
recuperar su estado relativamente estable inicial después de ser perturbado no cuando tú implicas
una carga de trabajo a un deportista cuando tú sacas esta carga de trabajo a la variable que
te interesa estudiar y así la frecuencia cardíaca lactato decisión de esfuerzo cuando tarda esta
variable no recuperar el estado inicial y es esta y esta esta recuperación no que nosotros la
capturamos con la ley de estrés y usted informa de esta eficiencia de recuperación en el caso
de la frecuencia cardíaca cuando los valores obviamente se recuperan antes hasta volver al
punto inicial pues está ahí de estrés es menor y como lo que encontramos nosotros era que no
los trialetas élite recuperaban de forma mucho más rápida y por lo tanto esto nos informaba de
que eran tener una eficiencia de recuperación mejor que los cremos no eran trialetas profesionales y
perdón que quería comentar también lo que hablabas de estos estos protocolos incrementales está claro
la mayoría es de esfuerzo que aplicamos siempre es de no estadios incrementales hasta la máxima
carga y luego ya que descanse y vemos alguna alguna variable de recuperación pero de hecho
primero de todo el deporte o casi ninguna modelo deportiva funciona así o comienzas a tope y tienes
que mantener el ritmo no como una contrarreloj o si es una tapa de montaña de media montaña pues
vas a incrementar ritmo vas a bajarlo si hay cambios de intensidad que son es obvio y estamos
intentando capturar con una prueba de esfuerzo descontextualizada lo que sería las variables
clave para el entrenamiento de ser deportista cuando realmente no se comporta así no y
y nosotros también proponemos decir vale con un protocolo piramidal de incrementar la carga y
luego hacer una bajada de la carga hasta el inicio pues puedes capturar mucho mejor este comportamiento
de estrés y no aunque lo puedes capturar también si realmente haces incremental luego paras o propones
una carga la paras y ves cómo vuelve al estado inicial si el estrés siempre se da lo único que
un protocolo piramidal pues puedes observar de forma más fácil y eso es para que no si alguien
se queda un poco la duda no el estudio era que hacía un te incrementa creo que no sé cuánto
minutos era pero que se subía hasta la potencia rúbica máxima me parece no iba y digamos hacía
el protocolo incrementar normal y luego en vez de parar del golpe iba bajando entonces claro ves
qué pasa con la frecuencia que hay acá y con la precisión de fuerza y tú ves que yo que sé
imagínate a 200 vatios subiendo al principio son 130 pulsaciones pero luego y no sé y un 6 de
presión de esfuerzo y espero la vuelta son 150 pulsaciones y un 8 no o depende del nivel
deportista pero lo que te quiere decir yo creo que para que no escuches que sepa que una carga
externa no se tiene porque relacionar con una misma carga interna lo digo porque muchos ciclistas
empiezan no sé es que algún lado 40 minutos en zona a 5 no dice pero es que eso me da igual porque
es que esos 40 minutos cada cada uno de esos segundos de esos 40 minutos depende de qué
fatiga previa tenía esa es muy fácil acumularlo a lo mejor si lo hacen en bloques pequeños
estando fresco pero muy difícil hacer de golpe entonces esto es lo que la gente se tiene que
dar cuenta creo yo de que una carga externa los vatios por sí solos no te quieren decir que al
nivel interno tú estás haciendo un estímulo proporcional directo porque eso no nunca va a
pasar no sé qué está haciendo un te incrementa obviamente y aquí acabas de describir la limitación
que antes hablamos de cibales los vatios con la velocidad no con cara externa nos dan información
obviamente del rendimiento de ser deportista pero no nos dan información de cómo se está comportando
de forma interna no porque esta respuesta psico biológica de la percepción de esfuerzo o de la
frecuencia cardíaca a cuando se incrementando pues son las pulsaciones y cuando más de bajada
pero has acumulado anteriormente carga pues son más pulsaciones o es más perdido después luego
pues lo has comentado perfectamente esto nos refleja esta relación no proporcional no lineal
entre la carga externa e interna y por eso no los no siempre ir a los mismos vatios significa
que tengas la misma respuesta la verdad que esto es muy interesante incluso podríais sacar de ahí
a lo mejor un pequeño protocolo para saber si el deportista está recuperado está más en forma o
menos no por hacerlo más corto obviamente no pero a lo mejor lo que sea tres minutos cuatro minutos
subiendo y bajando rápido y medirá el éxito y tres y ver si es positivo o negativo creo que ahí
podría estaría muy bien porque al final muchas veces nos falta una forma fácil de saber si el
deportista está listo o no está listo y oye si con eso que un cortillo que no sea más si
muchas se pudiese sacar pues ayudaría mucho en realidad y eso es lo que proponemos no con la tesis
pues más más a medida o más adecuadas diríamos para capturar este comportamiento de sistemas
complejos y creo que se van a ir desarrollando y esperemos que se vayan aplicando pues en sistemas
de tecnológicos de en el futuro y que nos pueden dar información pues más válida para el
entrenamiento perfecto dejar para la última pregunta quizás la que más nos va a explotar la
cabeza y es que me gustaría preguntarte un poco por las otras formas de medir o sea las métricas
en las que medir sobre toda la variabilidad en los otros artículos de la tesis y más que nada
sobre todo que nos diga un poco qué puede significar esto a nivel de deporte que aplicaciones
prácticas puede tener por lo menos que sepamos qué significa esto en el comportamiento del
deportista no que conforme nos vamos agotando no pues nos explica un poco este proceso donde
digamos nos vamos perdiendo un poco la estabilidad inicial. Si te refieres al estudio de variabilidad
en fatiga. De acuerdo, sí de hecho pues este estudio que el estudio piloto y que de momento
pues obviamente necesita mucha más investigación en este sentido para poder desarrollarse y que
esto llegue como sistemas tecnológicos a la práctica pero lo que hacíamos era normalmente
la variabilidad se captura en variables fisiológicas no como puede ser la variabilidad
y ya se está dando mucha información y muchas evidencias de que esta estabilidad
nos informa de cómo se está dando el sistema y por tanto puedes saber mejor los afectos de la
fatiga y desde aquí pues adaptar la prescripción del ejercicio pero nosotros lo que proponíamos
era ir a una variable comportamental como era la aceleración y medir la aceleración tanto en
esquivadores de montaña como en corredores en diferentes pruebas que llegaban pues digamos a
el sobreimiento y lo que veíamos era cómo esta variabilidad de la aceleración cada vez era más
rígida y nos demostraba pues que este sistema al final obviamente de las pruebas no tenía un
comportamiento muy adaptativo y que los efectos de la fatiga pues eran claros y era una medida que
nos podía no que a veces lo observamos directamente con el ojo mismo de decir cuando ya ves cuando una
persona muy fatiga muy fatigada como sus movimientos y son mucho más lo que llevamos nosotros
resistentes que son más rígidos y por lo tanto se pueden adaptar menos a diferentes cambios de
terreno o diferentes cambios de ritmo y cuando vas tranquilo cuando vas a un ritmo pues que
después de adaptarte sí que ves pues mucho más movimientos que son más más adaptativos que se
pueden adaptar fácilmente a los diferentes cambios que pueden haber y en este sentido pues capturar
la aceleración pues nos demuestra que también podemos tener mejor información de cómo nos
afecta la fatiga aguda del propio ejercicio y obviamente como decía antes requiere más
investigación porque puede complementar también pues análisis de habilidades frecuentes de
cardíaca o otras variables fisiológicas si esto es interesante porque también hace poco
lo publicamos lo de la flexibilidad y la rigidez y había gente que decía hoy que buena metáfora no
cómo se te ocurre no a mí no se me ocurrió esto no no envención hoy y luego encima es que pasen
todos los deportes no sólo en el deporte porque pasa también en el proceso creativo en el estudio
aprendizaje o sea en las relaciones yo creo que casi se puede atrapar aproximadamente todo no
si si absolutamente te describe la estabilidad dinámica de un sistema si este sistema puede
ser no lo que hablabas con el podcast de pablo no puede tener una una puede estar una fase más
estable o metastable no que se puede adaptar fácilmente a todos los cambios que puede haber y esto se
va a demostrar con una variabilidad pues más antipersistente la habilidad normalmente tiende
dependiendo del señal obviamente que estéis analizando detrás pues hay conocimiento meteorológico
que se tenía que saber pero creo que esta información te da pues te está informando si
ese sistema se está adaptando mejor o no no en cambio cuando cuando hay efectos de la fatiga pues
está claro que hay más rigidez porque el sistema hay coordinaciones del sistema no los múltiples
niveles desde el nivel celular a nivel orgánico con la relación en el entorno todo se vuelve más
más rígido y las perdiendo lo que se dice los estas sinergias no son no se no te permite pues
adaptarte a las perturbaciones que te requiere el ejercicio pues me parece fascinante y nada
te vamos a dejar ya que te merece un descanso por presentarse tú te si la semana pasada el jueves
o sea hace nada y me gustaría terminar solamente diciéndote que tienes en mente ahora te gustaría
profundizar en algo más o saber algo aprender algo de lo que has visto o que tiene que objetivo
te pone ahora diferentes objetivos uno más a nivel profesional no como puede ser esta docencia
universitaria que creo que es esencial para para promover todos estos conocimientos primero para
tener mejor los sistemas complejos y luego para esto que se pueda reflejar pues en sistemas de
comunicación más adecuados y aquí voy también con con la segunda parte no que sería la parte
más de más científica más más más más de investigación pues que tengo ganas y tenemos
ganas obviamente con el grupo pues de continuar pues proponiendo nuevas maneras de poder
monitorizar y capturar los comportamientos sistemas complejos no solamente desarrollando y hablando
de técnicas de análisis que se adecúan más a estos comportamientos sino también pues lo que
hablábamos antes no toda esta información subjetiva que educación a estrategias educativas
pues pueden ayudar a promover mejor esto y esto puede ayudar a los deportistas a entrenar de forma
más fácil y que tengan pues haya más valor y más sensibilidad de estas peticiones objetivas y por
lo tanto le podamos dejar dar un mejor uso no genial bueno y nada también para la gente para que
no sepa decir que era es podcaster así que te pueden escuchar también en el podcast que tenéis
del grupo no de link in theory and practice se llama así verdad y además que tuviste entrevistado
aquí en el primer episodio y bueno también entrevista a natalia hay un fijo en fin super
recomendado así que por ahí lo dejo el que quiere aprender más que eche un vistazo al podcast vuestro
gracias manu por la promoción la verdad que lo tenemos un poco abandonado ahora mismo con la
pandemia sí que hicimos con los podcast ahora está hace un tiempo que no publicamos nada pero
sí que tenemos ganas de retomarlo y aunque no sea con tanta profesionalidad ni tanta frecuencia
como tú pero pero poder ir haciendo algunos podcast pues esto más que nada para con el gran
valor que pones tú también no decir hay una ciencia detrás que está estudiando cómo podemos
obviamente mejorar el entrenamiento como podemos mejorar esta comprensión de los fenómenos
deportivos pero aproximarlo a la calle a la gente a veces es lo más difícil este gap que hay entre
teoría y práctica y por eso el nombre del podcast no esté link in theory and practice que esperemos
que pueda ir dando más programas y obviamente también puede ser complementario a los tuyos
y en ese sentido esperamos que pueda continuar trabajando también con contigo
aquí estáis invitados siempre que queráis muchísimas gracias y nada un abrazo
muchas gracias mano hasta pronto un abrazo