{"id":8495,"date":"2024-09-23T17:00:00","date_gmt":"2024-09-23T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/spleeft.app\/?p=8495"},"modified":"2025-03-25T12:39:26","modified_gmt":"2025-03-25T11:39:26","slug":"rastreamento-de-melhoria-de-desempenho-de-longo-prazo-vbt-spleft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/rastreamento-de-melhoria-de-desempenho-de-longo-prazo-vbt-spleft\/","title":{"rendered":"Acompanhamento de melhoria de desempenho a longo prazo com treinamento baseado em velocidade (VBT) e Speeft"},"content":{"rendered":"

Uma das melhores coisas sobre o treinamento de resist\u00eancia \u00e9 que cada treino \u00e9 uma sess\u00e3o de teste. Por qu\u00ea? Se voc\u00ea quer melhorar sua for\u00e7a, voc\u00ea tem que empurrar a barra O MAIS R\u00c1PIDO QUE PUDER em cada levantamento. Isso \u00e9 \u00f3timo para monitorar seu desempenho porque o treinamento baseado em velocidade (VBT<\/a>) fornece feedback em tempo real que voc\u00ea pode usar para fazer ajustes imediatos.<\/p>\n\n\n\n

Neste artigo, mostraremos exemplos reais de como gerenciar seu plano de treinamento com base em velocidade da barra<\/a> dados ao longo de v\u00e1rios meses usando o aplicativo Spleft.<\/p>\n\n\n\n

BAIXE O APLICATIVO SPLEEFT AGORA PARA TELEFONE, MAC E REL\u00d3GIO!<\/a><\/h2>\n\n\n\n

Rastreamento simples para grandes ganhos<\/h2>\n\n\n\n

A maneira mais f\u00e1cil de monitorar seu desempenho a longo prazo \u00e9 observando a melhor velocidade de repeti\u00e7\u00e3o durante cada fase de treinamento. Quando voc\u00ea v\u00ea melhorias consistentes em sua velocidade em uma \u00fanica carga, fica claro que voc\u00ea est\u00e1 ficando mais forte. Voc\u00ea pode encontrar mais casos neste artigo.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, manter a mesma carga para sempre limitar\u00e1 seu progresso, ent\u00e3o precisamos de m\u00e9tricas mais avan\u00e7adas para manter as coisas em movimento.<\/p>\n\n\n\n

Exemplo do mundo real: Progresso de velocidade a 70 kg<\/h2>\n\n\n\n

Vamos mergulhar no progresso da velocidade contra uma carga de 70 kg. Este peso \u00e9 minha carga m\u00e1xima de pot\u00eancia, tornando-o um \u00f3timo indicador do meu desempenho geral. Com o tempo, rastreei minha melhor velocidade de repeti\u00e7\u00e3o usando o Spleeft's Tend\u00eancias<\/strong> recurso, que me permitiu comparar dados de diferentes fases do meu treinamento. Ao usar o aplicativo, voc\u00ea tamb\u00e9m pode selecionar um intervalo de datas espec\u00edfico e carregar para visualizar seu desempenho com apenas alguns toques.<\/p>\n\n\n\n

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Progresso de velocidade contra 80 kg. Esta carga \u00e9 muito representativa do meu desempenho, pois \u00e9 minha carga de pot\u00eancia m\u00e1xima.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Perfis de carga de energia: o pr\u00f3ximo n\u00edvel<\/h2>\n\n\n\n

Perfis de carga-velocidade e pot\u00eancia-carga s\u00e3o aplica\u00e7\u00f5es bem conhecidas do VBT. Comparar esses perfis ao longo do tempo fornece dados poderosos para voc\u00ea tomar decis\u00f5es inteligentes e baseadas em dados em seu treinamento. Por exemplo, aqui est\u00e1 uma compara\u00e7\u00e3o do meu desempenho em agachamentos ap\u00f3s tr\u00eas meses:<\/p>\n\n\n\n

Perfil de carga de pot\u00eancia: Agachamentos de novembro a fevereiro<\/h3>\n\n\n\n

No gr\u00e1fico abaixo, voc\u00ea pode ver meu perfil de carga de energia de novembro (em azul) e fevereiro (em verde). Os dados azuis mostram uma melhoria de 25%, enquanto os dados verdes mostram uma melhoria de 10%. Isso faz sentido, pois eu estava trabalhando com cargas pr\u00f3ximas \u00e0 minha pot\u00eancia m\u00e1xima. Claramente, eu precisava focar em cargas maiores para continuar melhorando.<\/p>\n\n\n\n

\"treinamento
Perfis de pot\u00eancia e carga no exerc\u00edcio de agachamento.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Com nossa extens\u00e3o aprimorada do macOS para treinadores. \u00c9 mais simples visualizar as altera\u00e7\u00f5es no seu perfil de carga \u2013 velocidade:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Spleft simplifica tudo<\/h2>\n\n\n\n

Para visualizar um per\u00edodo de treinamento espec\u00edfico, basta ir para as configura\u00e7\u00f5es do gr\u00e1fico no Spleeft (canto superior direito) e definir o intervalo de datas e o exerc\u00edcio de sua escolha. O aplicativo atualiza automaticamente seu perfil de carga-velocidade com cada sess\u00e3o, e voc\u00ea pode at\u00e9 selecionar um KPI (Key Performance Indicator) como Progress\u00e3o de pot\u00eancia m\u00e1xima<\/strong> para rastrear ao longo do tempo.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, encontrei meu pico de desempenho durante duas fases distintas, como mostrado abaixo. Ter esses dados me permite adaptar meu treinamento e for\u00e7ar meus limites efetivamente.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Mantenha seus dados atualizados: atualize seus perfis regularmente<\/h2>\n\n\n\n

Uma chave para aproveitar ao m\u00e1ximo o VBT \u00e9 atualizar seu perfil de carga-velocidade regularmente \u2014 pelo menos uma vez por m\u00eas. Ao levantar cargas diferentes com a m\u00e1xima inten\u00e7\u00e3o, o Spleeft calcula automaticamente seus perfis e ajusta sua estimativa de 1RM de acordo. Isso ajuda voc\u00ea a continuar avan\u00e7ando sem estagnar.<\/p>\n\n\n\n

Leve seu treinamento para o pr\u00f3ximo n\u00edvel com o treinamento baseado em velocidade (VBT)<\/h2>\n\n\n\n

Seja voc\u00ea um atleta experiente ou apenas come\u00e7ando com VBT, usar ferramentas como o Spleeft pode transformar seu treinamento. O aplicativo n\u00e3o s\u00f3 facilita o acompanhamento do progresso, mas tamb\u00e9m ajuda voc\u00ea a visualizar e entender onde fazer mudan\u00e7as para obter resultados ideais. Lembre-se, levantar r\u00e1pido e monitorar seus dados de forma consistente acelerar\u00e1 seus ganhos de for\u00e7a ao longo do tempo.<\/p>\n\n\n\n

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Ler mais \u201cAcompanhamento de melhoria de desempenho a longo prazo com treinamento baseado em velocidade (VBT) e Spleeft\u201d<\/span><\/a><\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":7167,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[142],"tags":[21],"class_list":["post-8495","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-case-studies","tag-vbt"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8495","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8495"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8495\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7167"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8495"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8495"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8495"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}