De todas as variáveis que os sistemas de monitorização e registo nos trazem atualmente da atividade dos nossos jogadores, qual é a informação mais relevante?  Esta é uma pergunta com que provavelmente se confrontam todos os técnicos, quando começam a gerir o grande volume de informação que se gera em cada sessão de treino. No entanto, na maioria dos casos, a escolha das variáveis não obedece a um processo sistemático, mas faz-se consoante os gostos ou as preferências dos utilizadores, muitos dos quais se deixam levar pela moda de utilizar variáveis que ainda carecem de comparação.

Devido ao número elevado de variáveis que as ferramentas tecnológicas atualmente disponíveis nos proporcionam, torna-se necessário estudar e reduzir o número de variáveis a gerir no processo de treino. É por essa razão que devemos procurar as opções mais válidas, de entre as que tivermos à nossa disposição, para conhecer as exigências da atividade física em questão. Temos de ser práticos e conseguir que este difícil processo de registo seja sustentável, ou seja, temos de ter em atenção os recursos temporais, materiais, humanos e tecnológicos disponíveis, de modo a que o binómio custo-benefício seja o mais eficaz possível.

De entre as diferentes opções, a implementação da análise das principais componentes permite identificar as variáveis que fornecem mais informação, distinguindo as que fornecem informação complementar das que fornecem informação redundante, o que pode reduzir drasticamente o número de variáveis ou dimensões representativas do que se estuda. No trabalho que se apresenta, os autores registaram diferentes medidas de intensidade no cumprimento de tarefas de treino e jogos oficiais de futebol.

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As principais descobertas deste trabalho apontam para a necessidade de três componentes principais que possam resumir diferentes medidas de intensidade e cujo peso ou importância varie consoante o formato do jogo em estudo. Independentemente do formato de jogo estudado, a primeira componente explica entre 40 % e 45 % da variância como variável de potência metabólica média (Average Metabolic Power) com mais peso. A segunda componente explica entre 20 % e 25 % da variância representada pelas variáveis de velocidade (por exemplo, a distância percorrida a alta velocidade, a distância percorrida em sprinte em velocidade de pico). Por último, a terceira componente explica entre 10 % e 15 % da variância, agrupando as variáveis inerciais (dynamic stress load[DSL] e impactos).

Assim sendo, na aplicação prática deste trabalho, conclui-se que, para recolher grande parte da informação de carga externa, independentemente do formato de jogo em estudo, temos de contemplar variáveis locomotoras ou de força, variáveis de velocidade e variáveis inerciais. Em jeito de resumo, poderíamos dizer que devemos contemplar os seguintes indicadores:

1.- Variáveis locomotoras ou de força: potência metabólica média (AMP) oudistância total percorrida oudistância percorrida em alta intensidade de potência metabólica ou distância percorrida em aceleração e desaceleração de alta intensidade.

2.- Variáveis de velocidade: velocidade de pico alcançada oudistância percorrida a alta velocidade.

3.- Variáveis inerciais: impactos ouIMP oudynamic stress load(DSL).

No entanto, com a mudança dos formatos de jogo, muda a importância das variáveis da componente principal. No jogo de posição pequeno de 4 vs. 4 + 3 praticado num espaço de 13 x 17 m, a variável de velocidade que mais informação fornece é a velocidade de pico, seguida da distância percorrida a alta velocidade. Por exemplo, em situações de 10 vs. 10 praticadas em 105 x 65 m, a variável que mais informação fornece na segunda componente principal é a distância percorrida em sprint, seguida da distância percorrida a alta velocidade e da velocidade de pico. Dessa forma, o peso de cada variável modifica-se em função do formato de jogo estudado.

No processo de escolher variáveis para posterior gestão da carga de treino e competição, devemos evitar a duplicação da informação, selecionando apenas os indicadores necessários para fornecer informação válida e aplicável (Castellano e Casamichana, 2016).

David Casamichana – Strength and Conditioning Coach at Real Sociedad

@DavidCasamichan

Antonio Gomez – Strength and Conditioning Coach at FC Barcelona

@antoniogomezo8

Julen Castellano – Head of the Doctoral Program in Physical Activity and Sports at the University of the Basque Country (UPV/EHU)

@julencastellano

Andrés Martin – Strength and Conditioning Coach at FC Barcelona

@andresinef

Referências bibliográficas

Gestão da carga de trabalho. Barca Innovation Hub. https://elearning.barcainnovationhub.com/es/product/certificado-en-gestion-de-la-carga-de-trabajo-en-futbol/

Castellano, J. e Casamichana, D. (2016). El arte de planificar en fútbol. Futboldelibro.