En las últimas décadas, el entrenamiento basado en potencia se ha consolidado como una de las metodologías más precisas para cuantificar y prescribir la carga en ciclismo. El entrenamiento con potencia se volvió especialmente popular tras el libro Training and Racing with a Powermeter de Coggan y hoy en día es raro ver a un ciclista sin esta herramienta. Sin embargo, la potencia es un indicador de carga externa y, por tanto, presenta limitaciones cuando se utiliza de manera aislada para la monitorización y el control del entrenamiento. La interpretación errónea de los datos o la ausencia de variables complementarias puede conducir a una evaluación incompleta del estado del deportista e incluso a errores en la planificación a corto y largo plazo.
1. Errores de calibración y fiabilidad
La validez de los datos obtenidos con un potenciómetro depende de su correcta calibración y mantenimiento. Cambios bruscos de temperatura, vibraciones, u holguras en el montaje pueden generar lecturas erróneas (Nimmerichter et al., 2010). Estas inexactitudes en la medida de la potencia alteran a su vez métricas clave como el FTP, TSS o la distribución de zonas de entrenamiento, provocando desviaciones acumuladas en el control de carga.
Se recomienda calibrar el potenciómetro con regularidad para evitar problemas en la medición.
Otro problema, y algo que no muchos consideran, es el error de medición que puede dar el propio potenciómetro. Puede haber una gran diferencia de vatios entre diferentes marcas. En mi caso, puedo decir que uso dos Rotor Inpower (en mi bicicleta de carretera y rígida de MTB) y un Favero en mi bicicleta de doble suspensión y la diferencia entre los Rotor y los Favero son de un 9%, siendo Rotor más generoso que Favero. Esto se debe de tener en cuenta para establecer datos de FTP, que deben cambiar según la bici que use así como las zonas de entrenamiento.
2. Desconexión entre carga externa e interna
La potencia refleja el trabajo mecánico realizado, pero no el coste fisiológico para el organismo. Dos sesiones con idéntica potencia media pueden generar respuestas fisiológicas divergentes debido a factores como:
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Estado de fatiga acumulada
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Condiciones ambientales (temperatura, humedad, altitud)
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Estado nutricional e hidratación
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Ritmos circadianos y calidad del sueño
Estrés
Estudios como los de Halson (2014) y Seiler & Kjerland (2006) subrayan la importancia de integrar variables de carga interna como la frecuencia cardíaca, la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) o la percepción subjetiva del esfuerzo (RPE) para contextualizar la carga externa.
3. Variabilidad diaria del rendimiento
El rendimiento mecánico no es constante a lo largo de la temporada ni siquiera dentro de una misma semana. Fluctuaciones en la disponibilidad de glucógeno, por ejemplo, pueden reducir la capacidad de producir potencia sin que exista una disminución real de la forma física.
No considerar esta variabilidad y basar la carga exclusivamente en objetivos de potencia preestablecidos puede llevar a sobreestimaciones de la capacidad real y aumentar el riesgo de sobreentrenamiento funcional (Meeusen et al., 2013).
4. Efecto del entorno sobre la producción de potencia
La producción de potencia depende de factores como viento, altitud, estado del firme y densidad del aire, que modifican la relación entre el trabajo mecánico y el coste energético real. Por ejemplo, un valor de 300 W con calor elevado puede implicar un estrés cardiovascular y térmico muy superior al mismo valor con temperatura moderada.
Así , podemos decir que el entrenamiento basado en potencia es una herramienta extremadamente útil para la cuantificación de la carga externa en ciclismo, pero su uso en aislado conlleva limitaciones importantes. La interpretación precisa del rendimiento requiere un enfoque multidisciplinar que incluya tanto variables objetivas (potencia, frecuencia cardíaca, lactato) como subjetivas (RPE, estado de ánimo, percepción de recuperación).
La integración de estos datos en un modelo de seguimiento a lo largo del tiempo permite optimizar la carga de entrenamiento, reducir el riesgo de sobreentrenamiento y mejorar la especificidad de la planificación.
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