Perfil automático de carga-velocidade e estimativa de 1RM com Spleft

Saiba mais sobre autorregulação em nosso postagem sobre Z-Scores em VBT.

Estimar a repetição máxima em um exercício foi uma das primeiras opções fornecidas pelo VBT. É também uma das mais utilizadas atualmente. Ela nos ajuda a saiba o mais básico na hora de treinar na academia: o peso que deve ser colocado na barra. A primeira versão do Spleeft (no Android) incluía a opção de um perfil de carga-velocidade e uma estimativa diária de 1RM. No entanto, isso se torna muito ineficaz em termos de tempo no treinamento diário. Portanto, as versões mais recentes do Spleeft realizam ambas as tarefas automaticamente, se as condições básicas forem atendidas.

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INTRODUÇÃO

A princípio, o trabalho de González-Badillo e Sánchez-Medina (1) e sucessivas replicações em outros exercícios foram propostos como perfis gerais de carga-velocidade para estimar 1RM, pois foi encontrada uma correlação muito alta entre carga relativa (%RM) e velocidade de execução. Estudos sucessivos mostraram que a relação entre carga relativa e velocidade sofre grandes variações interindividuais devido à idade, gênero e até mesmo variações intraindividuais ao longo de um período de treinamento (2). Outros fatores como exercício, técnica de execução e até mesmo o dispositivo de medição também podem afetar essa relação.

Para superar as limitações acima, perfis individuais de carga-velocidade foram criados. Esse é o resultado da realização de um teste incremental com 5 cargas entre 40-95% do 1RM estimado. Com isso, uma regressão linear é realizada e a carga que representaria o 1RM é estimada com o limite mínimo de velocidade ou velocidade na qual o 1RM é levantado (3).

Conhecer o MVT é indispensável para estimar o 1RM por meio da relação carga-velocidade. Este é um grande problema, pois sua medição requer um teste de 1RM máximo ou tradicional, chegando à falha. Este valor é específico para cada exercício, devido às diferenças nos músculos recrutados e suas características (coordenação inter-intramuscular, tamanho dos neurônios motores, etc.). O MVT é o valor mais estável dentro da relação carga-velocidade. Valores normativos foram investigados para os principais exercícios de força (de Hoyo et al., 2021; Ruf et al., 2018; Sánchez-Medina et al., 2017). No entanto, também foi demonstrado que ele pode variar entre atletas (4) e até mesmo durante o mesmo período de treinamento (2). Portanto, embora estudos anteriores tenham mostrado que a criação de perfis individualizados de carga-velocidade é válida, sua precisão seria aumentada ao conhecer o MVT do atleta. Na prática, o uso de um MVT genérico é assumido como válido.

COMO FUNCIONA O PERFIL AUTOMÁTICO DE CARGA-VELOCIDADE?

 

Ao rolar para a direita no histórico de VBT, você pode ver seu perfil de carga e velocidade para o exercício e o intervalo de datas selecionado nas configurações (canto superior direito). Não é recomendado escolher intervalos de datas maiores que 3 meses. Durante esse período, você pode ter ganho ou perdido certas adaptações de treinamento, dependendo se você seguiu um plano de treinamento ou não. Portanto, um máximo de 3 meses lhe dará uma visão geral do seu status de treinamento atual.

As condições para que o Speeft crie um perfil de carga-velocidade automaticamente são as seguintes:

1. Pelo menos uma carga deve estar acima de 80% do 1RM. Precisamos estar próximos do que queremos medir para que a medição seja precisa.
2. As cargas devem estar separadas por pelo menos 5 kg. Isso lhe dará uma melhor visão geral de todo o seu perfil.
3. Deve haver uma alta correlação (r2>0,9). Se houver vários grupos de cargas que seguem essa condição, o Speeft manterá o conjunto de 3–4 cargas com a maior correlação.
4. Finalmente, 3 ou 4 cargas atendem às condições acima.

Você acha que o algoritmo deveria incluir alguma outra condição? Nos avise!

O Spleeft filtrará todos os seus dados de treinamento. Então, ele encontra todas as cargas com as quais você trabalhou e a maior velocidade em que elas foram movidas. Com base nas condições acima, se possível, ele mostrará seu perfil de carga – velocidade e seu 1RM estimado.

Para estimar o 1RM, primeiro, uma regressão linear é realizada entre os valores de carga e velocidade. Depois disso, o peso de 1RM é previsto com a velocidade teórica na qual ele se move (MVT). Isso pode ser feito com planilhas tradicionais.

E se você quiser realizar uma sessão de avaliação do perfil de carga e velocidade e observá-lo no gráfico? Para fazer isso, um truque é ir nas configurações do gráfico e, em intervalo de datas, selecionar personalizado. Dois campos aparecerão, onde você deve selecionar, ambos, no dia do teste. Se todas as condições forem atendidas, o Spleeft mostrará isso no gráfico.

COMO FUNCIONA A ESTIMATIVA AUTOMÁTICA DIÁRIA DE 1RM?

 

Depois de ter seu perfil de carga – velocidade configurado, você pode saber qual peso colocar na barra. No entanto, o 1RM pode variar de dia para dia devido ao seu nível de condicionamento físico ou ao imenso número de fatores que condicionam a fadiga, então pode ser necessário aumentar/diminuir o peso da barra para ajustá-la ao seu objetivo.

Então, depois de clicar no histórico no dia em que você treinou, o Spleeft estima seu 1RM diário, para que você saiba exatamente qual peso colocar na barra a cada dia. Todas as cargas usadas naquele dia no exercício selecionado nas configurações são filtradas, escolhendo a melhor velocidade obtida com a maior carga. Quanto mais próximo do 1RM, mais precisa será a medição.

Com esses dados, o Spleeft verifica em seu perfil de carga – velocidade o que %RM a carga anterior supõe para você. Por exemplo: 0,6 m/s é 60% do seu 1RM. Se você conseguiu levantar 60 kg a 0,6 m/s, essa carga é o seu 60% de hoje. Uma triangulação simples é tudo o que é preciso para descobrir qual carga lhe dá 100%RM.

A Speeft também faz questão de informar se esses dados são confiáveis. Na literatura científica, variações diárias de até 18% (5) foram relatadas em levantadores de peso que acumularam muita fadiga em cada sessão. Portanto, se sua estimativa de 1RM para hoje diferir de sua estimativa de 1RM no perfil em mais de 15%, você receberá um aviso de baixa confiabilidade da estimativa.

Caso você não tenha feito treinamento suficiente para ter um perfil individualizado de carga – velocidade, o Spleeft lhe dará seu 1RM diário com base em um perfil genérico da literatura científica. Como na situação anterior, você será avisado de que esse método, especialmente quando realizado em cargas baixas, não é muito preciso, pois há variação individual.

REFERÊNCIAS        

1. González-Badillo JJ, Sánchez-Medina L. Velocidade de movimento como medida de intensidade de carga no treinamento de resistência. Int J Sports Med [Internet]. 2010 [citado em 26 de julho de 2021];31(5):347–52. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20180176/
2. Balsalobre-Fernández C, García-Ramos A, Jiménez-Reyes P. Perfil de carga-velocidade no exercício de prensa militar: efeitos de gênero e treinamento: International Journal of Sports Science & Coaching [Internet]. 26 de outubro de 2017 [citado em 10 de março de 2022];13(5):743–50. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1747954117738243
3. Jidovtseff B, Harris N, Crielaard J, Cronin J. Usando a relação carga-velocidade para predição de 1RM. J Strength Cond Res [Internet]. 2011 Jan [citado em 2021 Set 30];25(1):267–70. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19966589/
4. Banyard H, Nosaka K, Vernon A, Haff G. A confiabilidade dos perfis individualizados de carga-velocidade. Int J Sports Physiol Perform [Internet]. 2018 Jul 1 [citado 2021 Jul 26];13(6):763–9. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29140148/
5. Zourdos MC, Dolan C, Quiles JM, Klemp A, Jo E, Loenneke JP, et al. Eficácia do treinamento diário máximo de uma repetição em levantadores de peso e levantadores de peso bem treinados: uma série de casos. Nutrição hospitalar: Órgão oficial da Sociedade Espanhola de Nutrição Parenteral e Enteral, ISSN 0212-1611, Vol 33, No 2 (março-abril de 2016), 2016, págs 437-443 [Internet]. 2016 [citado em 2 de dezembro de 2021];33(2):437–43. Disponível em: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6147117&info=resumen&idioma=ENG

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