Introducción

La monitorización de la carga de entrenamiento en los deportes colectivos resulta fundamental para la optimización del rendimiento y la prevención de lesiones, ya que nos permite obtener una explicación científica de los cambios aparecidos en el estado de forma del deportista y anticiparnos a la aparición del sobreentrenamiento (Halson, 2014). Para ello, deberemos diferenciar entre los conceptos de carga externa e interna. La carga externa ha sido definida como la cantidad de trabajo que genera la realización de una tarea y que puede ser objetivada a partir de parámetros cuantificables como la distancia, el tiempo, el ritmo, la potencia mecánica, la aceleración, la velocidad de realización o el número de acciones específicas, siendo su medida independiente de las características internas del deportista (Mujika, 2013; Wallace, Slattery, & Coutts, 2009). Por su parte, la carga interna es la respuesta psicobiológica generada por nuestro cuerpo a las cargas de entrenamiento o de competición y es específica de cada deportista y situación (Impellizzeri, Rampinini, Coutts, Sassi, & Marcora, 2004; Impellizzeri, Rampinini, & Marcora, 2005). Aunque en ambos casos la información proporcionada puede resultar extremadamente útil para el entrenador, solo la carga interna es la que va a regular el proceso de adaptación fisiológica y metabólica en el deportista (Halson, 2014), permitiendo conocer el efecto real que sobre el organismo tiene una tarea de entrenamiento, ya que cargas externas iguales podrían generar cargas internas muy distintas.

Diversas metodologías han sido propuestas para la valoración de la carga interna: el análisis del perfil hormonal (relación entre testosterona y cortisol) (Schelling, Calleja-González, Torres-Ronda, & Terrados, 2014); la valoración de la concentración de metabolitos en sangre (lactato o amonio) (Coutts, Reaburn, & Abt, 2003; Deustsch, Maw, Jenkins, & Reaburn, 1998; Matthew & Delextrat, 2009); el registro de diversos factores psicológicos como la percepción subjetiva de esfuerzo (PSE) (Cuadrado-Reyes, Chirosa, Chirosa, Martín-Tamayo, & Aguilar-Martínez, 2012; Fuentes, Feu, Jiménez, & Calleja-González, 2013), o la monitorización de la evolución de la FC (Casamichana & Castellano, 2010; Castagna, Impellizeri, Chaouachi, Ben Abdelkrim, & Manzi, 2011; Tan, Polglaze, & Dawson, 2009).

Entre todas ellas, destaca por su simplicidad el análisis de la intensidad a través de la valoración de la FC (Casamichana & Castellano, 2010; Castagna et al., 2011; Guével, Maïsetti, Prou, Dubois, & Marini, 1999; Stone & Kilding, 2009; Tan et al., 2009), gracias, entre otros aspectos, a la relación existente entre esta y el consumo de oxígeno en condiciones aeróbicas y a su simplicidad de registro (Hopkins, 1991; McArdle, Katch, & Katch, 1991).

Así por ejemplo, la FC ha sido utilizada para el control de la intensidad en rugby (Coutts et al., 2003); waterpolo (Tan et al., 2009); fútbol (Coutts et al., 2009; Rampinini, Impellizzeri, Castagna, Coutts, & Wisleff, 2009); fútbol sala (Casamichana & Castellano, 2010; Castagna, D’Ottavio, Granda-Vera & Barbero-Álvarez, 2009), y en baloncesto (Ben Abdelkrim, Castagna, El Fazaa, Tabka, & El Ati, 2009; Castagna et al., 2011; Matthew & Delextrat, 2009; Scanlan, Dascombe, Reaburn, & Dalbo, 2012; Rodríguez-Alonso, Fernández- García, Pérez-Landaluce, & Terrados, 2003).

Además, diversos autores han destacado la influencia que los factores psicológicos pueden tener en la variación de la FC, constatando como el estado de ánimo (Calmeiro & Tenenbaum, 2007), la percepción subjetiva del esfuerzo (Cuadrado-Reyes et al., 2012) o el nivel de estrés (Vargas, Nagy, Szirtes, & Porszász, 2016) pueden llegar a modificar su evolución, lo que demuestra la existencia de una relación directa entre los factores psicológicos y los fisiológicos.

Por su parte, el baloncesto es un deporte de colaboración y oposición caracterizado por continuas fluctuaciones en los niveles de intensidad, pudiendo llegar esta a ser máxima (Ben Abdelkrim et al., 2009; Stone & Kilding, 2009; Ziv & Lidor, 2009). Así por ejemplo, diversos estudios realizados en población femenina han descrito frecuencias cardíacas entre las 169-183 ppm (Higgs, Riddell, & Barr, 1982; McArdle, Magel, & Kyvallos, 1971) o intensidades del 84.5-89.0% de la FC máx, ambas en partidos de competición de instituto (Beam & Merrill, 1994; McArdle et al., 1971).

Pese a la gran cantidad de estudios existentes, desde que se modificó el reglamento en el año 2000. disminuyéndose el tiempo de posesión a 24 s y el tiempo para pasar a campo ofensivo a 8 s (Matthew & Delextrat, 2009) pocos son los estudios que han analizado la intensidad de juego en baloncesto femenino. Rodríguez- Alonso et al. (2003) registraron valores del 91.2% de la FC máx en jugadoras nacionales (LF1 Profesionales; n = 10) y del 94.4% FC máx en internacionales (Selección Española de Baloncesto; n= 14); Matthew & Delextrat (2009) obtuvieron valores del 92.5% de la FC máx (BUSA universitarias; n = 9) y Scanlan et al. (2012) observaron valores del 82.4% (Queensland Basketball League; n = 12).

Recientemente, Torres-Ronda, Ric, Llabres- Torres, De Las Heras y Schelling (2016) han sugerido que tanto el ratio, tiempo de juego/tiempo de descanso, como el número de intervenciones que realiza el entrenador a lo largo del partido son dos de los factores que afectan a la FC, lo que apunta a cierta relación entre la organización temporal de las acciones y la intensidad de juego. Por otro lado, Gómez, Lorenzo, Ibáñez y Sampaio (2013) sugirieron que en el baloncesto femenino el factor más importante durante los últimos 5 minutos del partido es la situación contextual en la que se desarrolla el partido (faltas de cada equipo, tiempos muertos restantes, marcador...). Todo ello, sugiere que el marcador podría influir directamente sobre la FC debido al efecto psicológico que sobre los jugadores tiene (Fessi et al., 2016) y a sus repercusiones sobre las situaciones técnicas, tácticas y estratégicas (Sullivan et al., 2014).

Por todo ello, el objetivo de este estudio es conocer la relación existente entre la FC y el marcador del partido, así como el número de acciones en cada uno de los estratos generados en función de la diferencia de puntos en el marcador en jugadoras de baloncesto femenino amateur durante una fase de descenso.

Material y método

Muestra

La muestra de este estudio estuvo formada por diez jugadoras (n = 10) de baloncesto amateur (edad: 21.3 ± 2.71 años; peso: 68.84 ± 11.21 kg; talla: 177 ± 7 cm; grasa corporal: 20.74 ± 3.51%; experiencia: 10 ± 3.12 años). Las 10 jugadoras realizaban 3 sesiones semanales de entrenamiento de 2 h cada una, con 48 h de recuperación entre estas y un partido durante el fin de semana, que se disputaba en sábado o domingo en función del calendario. Además, participaron en este estudio sin recibir recompensa económica o en especie y firmaron un documento de consentimiento informado. Ninguna de las participantes sufrió ninguna lesión durante los 6 meses previos al estudio, ni siguiendo dieta alimentaria, ni sufría alteración respiratoria y/o metabólica en el momento de su realización. Este estudio se diseñó teniendo en cuenta los principios de la Declaración de Helsinki de 1975, revisada en el año 2000.

Instrumentos

La FC durante los partidos fue registrada mediante 10 pulsómetros Suunto Team Pack®, y la información fue recogida en tiempo real por una unidad Suunto Team Pod®. Los pulsómetros fueron colocados 10 minutos antes del inicio del calentamiento siguiendo las indicaciones del fabricante. Todas las valoraciones fueron realizadas en condiciones de temperatura y humedad relativa similar.

Los partidos fueron registrados mediante 2 cámaras de filmación (JVC–GZ620SE 60GB HDD Hong Kong, China) colocadas en una posición elevada que permitiese grabar media pista. Las cámaras fueron sincronizadas con los pulsómetros mediante señal acústica y visual. La sincronización se repitió al inicio y al final de cada cuarto. El análisis del video se realizó segundo a segundo y con una precisión de 0.04 s. Para el análisis de las imágenes se utilizó el programa de software libre Kinovea 0.8.15.

Procedimientos

Dos semanas antes del inicio del estudio, se registraron las características antropométricas de cada una de las participantes: talla (m), peso (kg), porcentaje de grasa corporal (%) y FC máx mediante un test de campo incremental (Rodríguez-Alonso et al., 2003) (tabla 1).

Seguidamente, se seleccionaron los diez (10) partidos de la fase de descenso de Copa Catalunya Femenina (máxima categoría de competición catalana). Se analizaron 5 partidos como local y 5 como visitante, durante tres meses, estimando el tiempo transcurrido entre el inicio y el final del estudio en 70 días naturales.

Tabla 1

Resultados del test individual previo al estudio.

Las participantes no ingirieron comida sólida durante las dos horas previas a la competición, solo bebieron agua antes y durante el partido ad libitum.

Tras la sincronización auditiva y visual de las imágenes grabadas y de la FC, se procedió al análisis manual y segundo a segundo de lo que estaba sucediendo para cada una de las jugadoras analizadas, generándose una base de datos donde se indicaba para cada uno de los segundos del partido la FC obtenida, la actividad que estaba realizando cada jugadora y el marcador.

Para la realización del análisis temporal se utilizó la clasificación propuesta por McInnes, Carlson, Jones & McKenna (1995). Esta clasificación utiliza como unidad básica de análisis el Live Time (LT) que se define como el tiempo durante el que la jugadora se encuentra en pista con el balón en juego y el cronómetro en marcha. El LT a su vez, fue dividido en cuatro cuartos (Q) de juego (cuartos), y estos a su vez en posesiones que se diferenciaron temporalmente en posesiones cortas (0-8 s), medias (+9 s–16 s) y largas (+17 s–24 s).

Además, el LT también se estratificó en función de la diferencia de puntos en el marcador, estableciéndose la siguiente clasificación: diferencia ≤ –4 puntos (perdiendo de más de una posesión); diferencia entre (–3, +3) puntos (una posesión) y ≥ +4 puntos (ganando de más de una posesión). Esta estratificación fue seleccionada al considerarse que para una sola posesión la máxima diferencia de puntos que puede alcanzarse es de 4 (situación en la que se anote un tiro triple, el jugador reciba una falta personal y anote el tiro libre adicional). Por tanto, una diferencia mayor a 4 puntos necesitará obligatoriamente de la realización de dos posesiones ofensivas.

Finalmente, se analizaron el número de posesiones diferenciadas temporalmente y registradas en cada uno de los estratos, lo que permitió observar el tipo de posesiones que realizaba cada equipo en función de la diferencia en el marcador.

Análisis estadístico

En primer lugar, se calculó el tamaño de la muestra mediante el programa G Power 3. Asimismo, se calculó la objetividad y reproducibilidad en un total de 3614 acciones registradas con el índice kappa.

Seguidamente, se realizó un análisis descriptivo de la FC, donde se analizó la media, la desviación estándar y el rango de cada uno de los estratos estudiados. Posteriormente, se calculó el número de acciones de cada tipo de posesión para cada uno de los estratos temporales definidos.

Para comprobar la existencia de diferencias entre los diversos factores estudiados, se realizaron varios estudios de la variancia mediante Anova de una, dos o tres vías según el caso. En todos los casos, se ha utilizado el programa Matlab (versión R2009a) usando las funciones Anova 1, Anova 2 y Anova n, dependiendo del caso.

Resultados

En el cálculo del tamaño de la muestra se obtuvo que para una potencia estadística del 80% y un error α = 0.05 se necesitaban 46 registros. En este estudio, finalmente se registraron 69 unidades de análisis, lo que garantizaba la representatividad de la muestra y evitaba la pérdida de potencia, fruto de la posible existencia de valores perdidos. Por otro lado, se calculó la variabilidad inter e intraobservador, obteniéndose un valor de objetividad de 0.998 y uno de reproducibilidad de 0.996.

En la tabla 1pueden consultarse los resultados del test individual previo para cada una de los participantes.

Respecto al LT se observaron valores que fluctuaron entre el 88% y el 92% de la FC máx (tabla 2). Las FC más elevadas se situaron en el estrato de “ganando de 2 posesiones” durante el primer y segundo periodo (90.81 ± 6.64% FC máx y 91.46 ± 2.35% FC máx, respectivamente), desplazándose al estrato central en el tercero (92.29 ± 3.43% FC máx), y finalizando en el estrato de “perdiendo de 2 posesiones” en el último periodo (90.36 ± 2,49% FC máx). El análisis estadístico mostró que no se encontraron diferencias significativas respecto al cuarto (F = 1.13; p=0.3368), pero sí con respecto a la diferencia de puntos (F = 3.51; p < 0.05).

Posteriormente, se analizó el número de posesiones que se realizaban en cada uno de los estratos y de los cuartos, con la intención de poder valorar si las diferencias significativas provenían del número de acciones o de la diferencia de puntos en el marcador.

Tabla 2

Valores medios del % de la FC máx ± DE (valor máximo – valor mínimo) de los 10 partidos, para cada estrato analizado (LT) y en función de la diferencia en el marcador

Tabla 3

Número de acciones medias (media ± DE) de los 10 partidos, para cada uno de los cuartos y para cada duración de posesión: cortas (0-8 s), medias (9-16 s) y largas (17-24 s)

Los valores obtenidos (tabla 3) mostraron un predominio de las posesiones medias en todos los estratos, observándose valores de hasta 12.42 posesiones por cuarto, en el estrato de “ganando de 4 o más” del tercer cuarto. Las posesiones cortas fluctuaron entre las 3.00 y las 7.86 posesiones por cuarto, mientras que las posesiones largas, entre las 2.00 y las 6.70 posesiones por cuarto. En cuanto a las diferencias significativas, solo se encontraron diferencias significativas en el caso de las posesiones largas (p< 0.01), pero no en las posesiones cortas y medias (p > 0.3).

Discusión y conclusiones

El análisis de las demandas fisiológicas que las jugadoras de baloncesto manifiestan a lo largo de un partido aporta una información muy útil a la hora de poder adaptar los entrenamientos a las necesidades individuales de cada deportista. Para conocer dichas demandas, el análisis de la FC es una de las metodologías más utilizadas, ya que nos permite conocer el nivel de intensidad desarrollado por cada jugador, permitiendo la valoración de los efectos que los entrenamientos tienen sobre ellos y facilitando la adaptación individualizada de las cargas de entrenamiento en función de la posición de juego (Klusemann, Pyne, Foster, & Drinkwater, 2012). En este sentido, Rodríguez-Alonso et al. (2003) constataron que la FC variaba de forma significativa en función de la posición de juego, observándose los valores absolutos de FC más elevados en la posición de base (185 ± 5.9 ppm) y los más bajos en la posición de pívot (167 ± 12 ppm), y obteniéndose unos valores medios de FC del 91.2% de la FC máx. De forma similar, Matthew & Delextrat (2009) obtuvieron valores del 92.5% FC máx al analizar 9 jugadoras durante 9 partidos de liga universitaria de Inglaterra. En nuestro estudio, los valores obtenidos se situaron entre el 88% y el 92% de la FC máx, más concretamente entre el 88.57 ± 5.15% de la FC máx y el 91.53 ± 3.75% de la FC máx (Batalla, Corbi, Bofill, & Planas, 2013), siendo estos similares a los observados por otros estudios (Rodríguez-Alonso et al., 2003; Matthew & Delextrat, 2009).

Los resultados de este estudio sugieren la existencia de una relación directa entre el marcador del partido y los niveles de FC alcanzados por las jugadoras (F = 3.51; p < 0.05), no observándose dichas diferencias en función del periodo de juego (F = 1.13; p = 0.3368). Este hecho sugiere que el resultado existente en cada momento del partido no solo tendrá una repercusión directa en las decisiones técnicas, tácticas y estratégicas, sino que también influirá en los niveles de FC alcanzados. Esta relación directa sobre las acciones técnicas, tácticas y estratégicas ha sido analizada en otros deportes como el fútbol por Heuer & Rubner (2012). Estos autores, tras observar y analizar equipos de futbol masculino, constataron que las acciones de juego previas afectan directamente a las acciones posteriores y que estas ganan en repercusión a medida que nos acercamos al final del partido. Además, Sullivan et al. (2014), tras analizar diversos partidos en el fútbol australiano masculino, sugirieron que el marcador podría afectar directamente al tipo de acciones que van a desarrollarse. Por ejemplo, los autores indicaron que cuando un equipo va por delante en el marcador, el número de acciones técnicas parece que tiene tendencia a aumentar, mientras que las acciones de alta velocidad se mantienen o disminuyen. Por el contrario, cuando el equipo va por detrás en el marcador, parece que es el componente físico el que adquiere mayor relevancia (principalmente en las acciones de alta velocidad >14 km/h y en el número de esprints por minuto), observándose acciones más rápidas y de menor duración (Sullivan et al., 2014).

Además, el hecho de que el marcador modifique las acciones técnicas, tácticas y estratégicas parece condicionar directamente a las necesidades fisiológicas de los jugadores, ya que si las acciones técnicas y las acciones de alta velocidad disminuyen cuando el marcador es favorable, la FC también debería hacerlo, mientras que cuando el marcador sea desfavorable, el aumento del número de acciones cortas y de alta intensidad provocará un aumento de la FC, lo que incrementará consecuentemente sus demandas fisiológicas.

Por otro lado, parece que el momento de la temporada también parece influir en el cambio de los estados de ánimo (Fessi et al, 2016) y en el nivel de carga fisiológica (Jeong et al., 2011) la que a su vez es dependiente del nivel de importancia del partido. Moreira, McGuigan, Arruda, Freitas y Aoki (2012) compararon los niveles de cortisol sanguíneo y el nivel de percepción de esfuerzo entre partidos oficiales y simulados, en una población de jugadores de élite jóvenes, constatando que los niveles eran mayores cuando el partido era oficial. En este estudio, el hecho de que los registros se tomaran durante una fase de descenso, podría haber influido en la frecuencia cardíaca, ya que la situación en la que se encontraba el equipo podría haber tenido efectos directos sobre la modificación de los estados de ánimo. Desafortunadamente, no se puede explicar si las diferencias observadas en la frecuencia cardíaca son fruto de factores fisiológicos o psicológicos. Se necesitan más estudios en los que se analicen de forma combinada ambos efectos.

Por otro lado, en este estudio se calculó el número medio de posesiones que se producían en función del marcador, del cuarto, y del tipo de posesiones (cortas de 0-8 s, medias de 9-16 s y largas de 17-24 s), con la intención de conocer si las diferencias observadas anteriormente en la diferenciación por estratos provenían de los diferentes tipos de posesiones o si realmente eran fruto únicamente de la diferencia de puntos. Los resultados del análisis muestran que solo existen diferencias significativas en las posesiones largas respecto al número de posesiones (p < 0.01), lo que sugiere que las diferencias únicamente provienen del resultado del partido, cuando las posesiones son cortas o medias. Estos resultados deberían ser interpretados con cautela, ya que el efecto fisiológico de las acciones de corta y media duración dependerá enormemente de la intensidad a la que se desarrollen (Wiewelhove et al., 2016), de la duración de las pausas de recuperación entre acciones (Nikolaidis, Meletakos, Tasiopoulos, Kostoulas, & Ganavias, 2016; Padulo, Tabben et al., 2015), del tipo de oposición que realizan los contrarios (Sánchez-Sánchez et al., 2016), de las características del tipo de desplazamiento (acciones lineales o con cambio de dirección) (Padulo, Laffaye et al., 2015), o del tipo de patrón de movimiento realizado (Tomazin, Morin, & Milllet, 2016), lo que hace altamente variable el tipo de acciones.

Además, los resultados obtenidos en este estudio sugieren que en el primer, segundo y tercer periodo predominan las acciones medias y largas, mientras que en el último periodo las acciones que predominan son las medias y cortas siendo estas últimas más abundantes (7.86 ± 5.26 posesiones por cuarto) cuando se va perdiendo de más de 1 posesión o cuando se va por delante en el marcador por más de una posesión (5.00 ± 3.80 posesiones por cuarto), lo que podría sugerir una tendencia a que el juego se acelere cuando cualquiera de los dos equipos va por detrás en el marcador a medida que el tiempo disponible se agota.

De forma similar, el análisis del marcador en relación con los componentes técnicos y tácticos también ha sido analizado en otros deportes como el waterpolo. Recientemente, Ruano, Serna, Lupo y Sampaio (2016) observaron que el resultado al inicio de cada cuarto afectaba tanto a la colocación táctica de los deportistas como al tipo de oposición que presentaba el equipo rival. De forma parecida, Sullivan et al. (2014) constataron en fútbol, que las acciones técnicas, las acciones tácticas de alta intensidad y las pausas se modifican en función de si vas ganando o perdiendo. Todo ello sugiere que en deportes de colaboración-oposición (Ziv & Lidor, 2009), el marcador afecta al comportamiento técnico, táctico y estratégico de los equipos, lo que repercutirá en la duración de las posesiones y por lo tanto, en las demandas fisiológica de las deportistas.

Las conclusiones de este estudio sugieren que la diferencia en el marcador tiene una influencia directa sobre la FC de las jugadoras durante una fase de descenso, ya que en función de esta, la FC varia de forma significativa. Además, el conocimiento del número de acciones que se producen en cada estrato, conjuntamente con la modificación de la FC en función de la diferencia en el marcador durante cada uno de los periodos, aporta una información valiosa a la hora de poder planificar los entrenamientos, lo que permitiría realizar un trabajo altamente específico y adaptado a las situaciones reales de juego.

Por último, cabe señalar que existen ciertas limitaciones en este estudio: en primer lugar hay que recordar que la frecuencia cardíaca, aunque es un marcador válido, fiable y sencillo de valorar, puede verse modificada por multitud de factores. Así por ejemplo, aspectos como el momento del ciclo menstrual, el nivel de hidratación corporal y el nivel de estrés, entre otros, podrían influir directamente en su modificación (Pross et al., 2013; Liu et al., 2013). Borresen y Lambert (2009) constataron que fruto de la influencia de estos factores, la frecuencia cardíaca submáxima podía verse modificada hasta en un 6.5%. Este hecho conlleva que en futuros estudios sea necesaria la creación de modelos multivariantes que permitan explicar de forma más concreta la interrelación entre los diversos factores que podrían influir en la frecuencia cardíaca. Por otro lado, hubiese resultado interesante poder analizar otro tipo de variables fisiológicas como el nivel de ácido láctico o de cortisol en sangre (Coutts et al., 2009). En ambos casos se desestimó su valoración con la intención de ser lo menos invasivos posible, ya que se trataba de una competición oficial en la que ambos equipos se jugaban su permanencia en su categoría.

Referencias

Batalla, A., Corbi, F., Bofill, A. M., & Planas, A. (2013). Evolución de la frecuencia cardíaca en un equipo de baloncesto femenino durante un play-off de descenso. Revista Internacional de Deportes Colectivos (I Congreso Internacional de Actividad Física y Deporte), 111-117.

Beam, W. C., & Merrill, T. L. (1994). Analysis of heart rates recorded during female collegiate basketball. Medicine and Science in Sports and Exercise, 26, S66. doi. https://doi.org/10.1249/00005768-199405001-00373

Ben Abdelkrim, N., Castagna, C., El Fazaa, S., Tabka, Z., & El Ati, J. (2009). Blood metabolites during basketball competitions. Journal of Strength and Conditioning Research, 23(3), 765-773.doi: https://doi.org/10.1519/ JSC.0b013e3181a2d8fc

Borresen, J., & Lambert, M.I. (2009). The quantification of training load, the training response and the effect on performance. Sports Medicine, 39, 779-795. doi: https://doi.org/10.2165/11317780-000000000-00000

Calmeiro, L., & Tenenbaum, G. (2007). Fluctuations of cognitive-emotional states during competition: An idiographic approach. Revista de Psicología del Deporte, 16(1), 85-100.

Casamichana, D., & Castellano, J. (2010). Time-Motion, heart rate, perceptual and motor behavior demands in small-sides soccer games: Effects and pitch size. Journal of Sport Science, 28(14), 1615-1623. doi: https://doi.org/10.1080/02640414.2010.521168

Castagna, C., D’Ottavio, S., Granda-Vera, J., & Barbero-Álvarez, J. C. (2009). Match demands of professional futsal: A case study. Journal of Science and Medicine in Sport, 12(4), 490-494.doi: https://doi.org/10.1016/j.jsams.2008.02.001

Castagna, C., Impellizeri, F. M., Chaouachi, A., Ben Abdelkrim, N., & Manzi, V. (2011). Physiological responses to ball drills in regional level male basketball players. Journal of Sport Sciences, 29(12), 1329-1336.doi: https://doi.org/10.1080/02640414.2011.597418

Coutts, A. J., Reaburn, P., & Abt, G. (2003). Heart rate, blood lactate concentration and estimated energy expenditure in a semi-professional rugby league team during a match: A case study. Journal of Sport Sciences, 21, 97-103. doi: https://doi.org/10.1080/0264041031000070831

Coutts, A. J., Rampinini, E., Marcoca, S. M., Castagna, C., & Impellizzeri, F. M. (2009). Heart rate and blood lactate correlates of perceived exertion during small-sided soccer games. Journal of Science and Medicine in Sport, 12, 79-84. doi: https://doi.org/10.1016/j.jsams.2007.08.005

Cuadrado-Reyes, J., Chirosa, L. J., Chirosa, I. J., Martín-Tamayo, I., & Aguilar-Martínez, D. (2012). La percepción subjetiva del esfuerzo para el control de la carga de entrenamiento en una temporada en un equipo de balonmano. Revista de Psicología del Deporte, 21(2), 331-339.

Deustsch, M. U., Maw, G. J., Jenkins, D., & Reaburn, P., (1998). Heart rate, blood lactate and kinematic data of elite colts (under-19) rugby union players during competition. Journal of Sport Sciences, 16, 561-570. doi: https://doi.org/10.1080/026404198366524

Fessi, M. S., Nouira, S., Dellal, A., Owen, A., Elloumi, M., & Moalla, W. (2016). Changes of the psychophysical state and feeling of wellness of professional soccer players during pre-season and in-season periods. Research Sports Medicine, 30, 1-12. doi: https://doi.org/10.1080/15438627.2016.1222278

Fuentes, M., Feu, S., Jiménez, C., & Calleja-González, J. (2013). Perceived exertion effort in mini basketball players and its relationship with training volume. Revista de Psicología del Deporte, 22(1), 205-208.

Guével, A., Maïsetti, O., Prou, E., Dubois, J. J., & Marini, J. F. (1999). Heart rate and blood lactate response during competitive Olympic boardsailing. Journal of Sport Sciences, 17, 135-141. doi: https://doi.org/10.1080/026404199366235

Gómez, M. A., Lorenzo, A., Ibáñez, S. J., & Sampaio, J. (2013). Ball possession effectiveness in men's and women's elite basketball according to situational variables in different game periods. Journal of Sport Science, 31(14), 1578-1587.doi: https://doi.org/10.1080/02640414.2013.792942

Halson, S. (2014). Monitoring training load to understand fatigue in athletes. Sports Medicine, 44, S139-S147.doi: https://doi.org/10.1007/s40279-014-0253-z

Heuer, A., & Rubner, O. (2012). How does the past of a soccer match influence its future? Concepts and statistical analysis. PLOS ONE 7 (11): e47678. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0047678

Higgs, S. L., Riddell, J., & Barr, D. (1982). The importance of VO.max. in performance of a basketball game-simulated work task (abstract). Canadian Journal of Applied Sports Science, 7, 237.

Hopkins, W. G. (1991). Quantification of training in competitive sports. Methods and applications. Sports Medicine, 12, 161-183. doi: https://doi.org/10.2165/00007256-199112030-00003

Impellizzeri, F. M., Rampinini, E., Coutts, A. J., Sassi, A., & Marcora, S. M. (2004). Use of RPE-based training load in soccer. Medicine & Science in Sport & Exercise, 36, 1042-1047. doi: https://doi.org/10.1249/01.MSS.0000128199.23901.2F

Impellizzeri, F. M., Rampinini, E., & Marcora, S.M. (2005). Physiological assessment of aerobic training in soccer. Journal of Sports Science, 23(6), 583-592. doi. https://doi.org/10.1080/02640410400021278

Jeong, T. S., Reilly, T., Morton, J., Bae, S. W., & Drust, B. (2011). Quantification of the physiological loading of one week of “pre-season” and one week of “in-season” training in professional soccer players. Journal of Sport Science, 29(11), 1161-1166. doi: https://doi.org/10.1080/02640414.2011.583671

Klusemann, M. J., Pyne, D. B., Foster, C., & Drinkwater, E. J. (2012). Optimizing technical skills and physical loading in small-sided basketball games. Journal of Sport Science, 20(14), 1463-1471. doi: https://doi.org/10.1080/02640414.2012.712714

Liu, Q., Zhou, R., Oei, T. P., Wang, Q., Zhao, Y., & Liu, Y. (2013). Variation in the stress response between high- and low-neuroticism female undergraduates across the menstrual cycle. The International Journal on the Biology of Stress, 16(5), 503-509. doi: https://doi.org/10.3109/10253890.2013.797958

Matthew, D., & Delextrat, A. (2009). Heart rate, blood lactate concentration, and time-motion analysis of female basketball players during competition. Journal of Sport Sciences, 27(8), 813-821. doi: https://doi.org/10.1080/02640410902926420

McArdle, W. D., Magel, J., & Kyvallos, L. (1971). Aerobic capacity, heart rate, and estimated energy cost during women’s competitive basketball. Research Quarterly, 42, 178-186.

McArdle, W. D., Katch, F. I., & Katch, V. L. (1991). Exercise Physiology: Energy, Nutrition, and Human Performance. London: Lea & Febiger.

McInnes, S. E., Carlson, J. S., Jones, C. J., & McKenna, M. J. (1995). The physiological load imposed on basketball players during competition. Journal of Sports Science, 13(5), 387-397. doi:https://doi.org/10.1080/02640419508732254

Moreira, A., McGuigan, M. R., Arruda, A. F., Freitas, C. G., & Aoki, M. S. (2012). Monitoring internal load parameters during simulated and official basketball matches. Journal of Strength and Conditioning Research, 26(3), 961-966.doi: https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e31822645e9

Mujika, I. (2013). The alphabet of sport science research starts with Q. International Journal of Sports Physiology and Performance, 8, 465-466. doi: https://doi.org/10.1123/ijspp.8.5.465

Nikolaidis, P. T., Meletakos, P., Tasiopoulos, I., Kostoulas, I., & Ganavias, P. (2016). Acute responses to 10x15m repeated sprint ability exercise in adolescent athletes: The role of change of direction and sport specialization. Asian Journal of Sports Medicine, 7(2), e30255. doi: https://doi.org/10.5812/asjsm.30255

Padulo, J., Laffaye, G., Haddad, M., Chaouachi, A., Attene, G., Migliaccio, ... Pizzolato, F. (2015). Repeat sprint ability in young basketball players: One vs. two changes of direction (part 1). Journal of Sports Science, 33(14), 1480-1492.doi: https://doi.org/10.1080/02640414.2014.992936

Padulo, J., Tabben, M., Ardigò, L. P., Ionel, M., Popa, C., Gevat, C., Zagatto, A. M., & Dello Iacomo A. (2015). Repeated sprint ability related to recovery time in young soccer players. Research in Sports Medicine, 23(4), 412-423. doi: https://doi.org/10.1080/15438627.2015.1076419

Pross, N., Demazieres, A., Girard, N., Barnouin, R., Santoro, F., Chevillotte, ... Le Bellego, L. (2013). Influence of progressive fluid restriction on mood and physiological markers of dehydration in women. British Journal of Nutrition, 109, 313-321. doi: https://doi.org/10.1017/S0007114512001080

Rampinini, E., Impellizzeri, F. M., Castagna, C., Coutts, A. J., & Wisløff, U. (2009). Technical performance during soccer matches of the Italian Serie A league: Effect of fatigue and competitive level. Journal of Science and Medicine in Sport, 12, 227-233. doi: https://doi.org/10.1016/j.jsams.2007.10.002

Rodríguez-Alonso, M., Fernández-García, B., Pérez-Landaluce, J. & Terrados, N. (2003). Blood lactate and heart rate during national and international women’s basketball. Journal of Sports Medicine and Physiological Fitness, 43(4), 432-436.

Ruano, M. Á., Serna, A. D., Lupo, C., & Sampaio, J. E. (2016). Effects of game location, quality of opposition, and starting quarter score in the outcome of elite water polo quarters. Journal of Strength and Conditioning Research, 30(4), 1014-1020. doi:https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e3182aa5f59

Sánchez-Sánchez, J., Hernández, D., Casamichana, D., Martínez- Salazar, C., Ramírez-Campillo, R., & Sampaio, J. (2016). Heart rate, technical performance and session-RPE in elite youth soccer small-sided games played with wildcard player. Journal of Strength and Conditioning Research [Epub ahead of print].

Scanlan, A. T., Dascombe, B. J., Reaburn, P., & Dalbo, V. J. (2012). The physiological and activity demands experienced by Australian female basketball players during competition. Journal of Science and Medicine in Sport, 15, 341-347. doi: https://doi.org/10.1016/j.jsams.2011.12.008

Schelling, X., Calleja-González, J., Torres-Ronda, L., & Terrados, N. (2014). Testosterone, cortisol, training frequency and playing time in elite basketball players. International SportMed Journal, 15(3), 275-284.

Stone, N. M., & Kilding, A. E. (2009). Aerobic conditioning for team sport athletes. Sports Medicine, 39(8), 615-642. doi: https://doi.org/10.2165/00007256-200939080-00002

Sullivan, C., Bilsborough, J. C., Cianciosi, M., Hocking, J., Cordy, J., & Coutts, A. J. (2014). Match score affects activity profile and skill performance in professional Australian football players. Journal Science and Medicine in Sport, 17(3), 326-331.doi: https://doi.org/10.1016/j.jsams.2013.05.001

Tan, F., Polglaze, T., & Dawson, B. (2009). Activity profiles and physical demands of elite women’s water polo match play. Journal of Sport Sciences, 27(10), 1095-1104.doi: https://doi.org/10.1080/02640410903207416

Tomazin, K., Morin, J. B., & Millet, G. Y. (2016) Neuromuscular fatigue etiology after repeated sprints depends on exercise modality. International Journal of Sports Physiology and Performance, 5, 1-28.

Torres-Ronda, L., Ric, A., Llabres-Torres, I., De Las Heras, B., & Schelling I del Alcázar, X. (2016). Position-Dependent Cardiovascular Response and Time-Motion Analysis During Training Drills and Friendly Matches in Elite Male Basketball Players. Journal of Strength and Conditional Research, 30(1), 60-70.

Vargas, J., Nagy, I., Szirtes, L., & Porszász, J. (2016). Physiological strain in the Hungarian mining industry: The impact of physical and psychological factors. International Journal Occupational Medicine and Environmental Health, 29(4), 597-611. doi: https://doi.org/10.13075/ ijomeh.1896.00616

Wallace, L. K., Slattery, K. M., & Coutts, A. J. (2009). The ecological validity and application of the session-RPE method for quantifying training loads in swimming. Journal of Strength and Conditioning Research, 23, 33-38. doi: https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e3181874512

Wiewelhove, T., Fernández-Fernández, J., Raeder, C., Kappenstein, J., Meyer, T., Kellman, M., ... Ferrauti, A. (2016). Acute responses and muscle damage in different high-intensity interval running protocols. Journal of Sports Medicine and Physical Fitness, 56(5), 606-15.

Ziv, G., & Lidor, R. (2009). Physical attributes, physiological characteristics, on-court performances and nutritional strategies of female and male basketball players. Sports Medicine, 39(7), 547–568. doi: https://doi.org/10.2165/00007256-200939070-00003

Notas de autor

Información adicional

Conflicto de intereses : Las autorías no han comunicado ningún conflicto de intereses.