Análisis de las diferencias en la velocidad media en función de los diferentes ángulos de grabación en un test incremental de press banca empleando la app My Lift

Trabajo Fin de Grado Grado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte Facultad Ciencias de la Educación Análisis de las diferencias en la velocidad media en función de los diferentes ángulos de grabación en un test incremental de press banca empleando la app My Lift. Autor: Daniel Lanza de Andrés Tutor: Borja Sañudo Corrales Departamento: Educación Física y Deporte Curso: 2018-2019 2 Resumen: El objetivo del presente estudio era analizar la validez de la aplicación My lift utilizando diferentes ángulos de grabación (0º,15º y 30º) frente al gold-standard de referencia (T-force). Para ello, 15 alumnos del Grado Ciencias de la Actividad Física y del Deporte (edad: 21 años  1,28; altura: 175,8cm  6,41; peso: 72,36kg  7,67; IMC: 23,44 kg/m^2  2,63) fueron seleccionados para el estudio. Los participantes realizaron un test incremental en press banca partiendo de una carga fija de 18 kg hasta alcanzar su 1RM. Los resultados mostraron una alta correlación en los tres ángulos ( r=0,98 para 0º y 15º; y r=0,97 para 30º), sin embargo, atendiendo a los Bland-Altman Plot observamos como la media de la diferencia de la app My lift con respecto al T-Force va aumentando a medida que se incrementa la inclinación del dispositivo (-0,0217 (0º), -0,0275 (15º) y -0,0330 (30º)). Por tanto, los resultados sugieren la posible existencia de diferencias entre ambos dispositivos respecto a la variación de los ángulos en los móviles. No obstante, futuras investigaciones deberán realizar un análisis estadístico en mayor profundidad para determinar si realmente existen dichas diferencias. Palabras clave: entrenamiento de fuerza, velocidad de ejecución, aplicaciones móviles, análisis de vídeo, press banca. 3 Abstract: The purpose of this study was to analyze the validity of My lift application in different angles (0º, 15º and 30º) towards gold-standard (T-force). To do this, 15 Sport Science students (age: 21 years  1,28; height: 175,8cm  6,41; weight: 72,36kg  7,67; BMI: 23,44 kg/m^2  2,63) were selected for this study. Participants completed an incremental bench press test starting with a fix load of 18kg until reaching their one repetition maximum. Results showcase a high correlation in the three different angles ( r=0,98 for 0º y 15º; and r=0,97 for 30º), nevertheless, Bland Altman Plot revealed how the mean of the difference of My lift app in relation to T-Force rise while the inclination of the smartphone increase (-0,0217 (0º), -0,0275 (15º) and -0,0330 (30º)). Therefore, results may indicate the existence of differences between both devices regarding the variation of smartphone angulation. However, future investigation should realize a more deep statistical analysis for determine if there are really differences between them. Key words: resistance training, velocity based training, smartphone apps, videoanalysis, bench press. 4 ÍNDICE 1 CONTEXTUALIZACIÓN ..................................................................................................5 1.1 ENTRENAMIENTO DE FUERZA....................................................................................... 5 1.2 MÉTODOS TRADICIONALES PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA CARGA ......................... 5 1.3 APARICIÓN DE LA VELOCIDAD DE EJECUCIÓN COMO MÉTODO DE CUANTIFICACIÓN DE LA CARGA .............................................................................................................................. 7 1.4 DISPOSITIVOS PARA MEDIR LA VELOCIDAD DE EJECUCIÓN .......................................... 8 1.4.1 Plataformas dinamométricas ................................................................................... 8 1.4.2 Transductores lineales: posición y velocidad ........................................................... 8 1.4.3 Acelerómetros .......................................................................................................... 9 1.4.4 Video-análisis ........................................................................................................... 9 1.5 VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LOS DIFERENTES DISPOSITIVOS: .......................... 10 2 MÉTODOS ................................................................................................................. 14 2.1 PARTICIPANTES ........................................................................................................... 14 2.2 PROCEDIMIENTOS ...................................................................................................... 14 2.3 TEST INCREMENTAL 1RM ............................................................................................ 15 2.4 OBTENCIÓN DE LOS DATOS E INSTRUMENTOS UTILIZADOS ...................................... 16 2.5 ANÁLISIS ESTADÍSTICO ................................................................................................ 17 3 RESULTADOS ............................................................................................................. 18 4 DISCUSIÓN ................................................................................................................ 24 4.1 APLICACIÓN PRÁCTICA ............................................................................................... 27 4.2 LIMITACIONES DEL ESTUDIO ....................................................................................... 27 5 CONCLUSIÓN ............................................................................................................. 28 6 PERSPECTIVAS DE INVESTIGACIÓN ............................................................................. 28 7 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................ 29 5 1 CONTEXTUALIZACIÓN 1.1 ENTRENAMIENTO DE FUERZA El entrenamiento de fuerza es una de las formas de actividad física más practicada en la actualidad (Thompson, 2017). Este tipo de entrenamiento se lleva utilizando muchas décadas para mejorar el nivel de los deportistas en busca del máximo rendimiento ya que se ha demostrado que unos mayores niveles de fuerza están relacionados con una mejora de diversos parámetros como son el salto vertical, los sprint, cambios de dirección y el rendimiento específico del deporte (Suchomel, Nimphius y Stone, 2016). Sin embargo, este tipo de entrenamiento ya no solo está reservado a deportistas de máximo nivel sino también se ha demostrado valido para otro tipo de poblaciones como son personas con diferentes patologías, niños, adolescentes y personas mayores. El entrenamiento de fuerza ha demostrado mejoras en cuanto a la prevención de lesiones, capacidad funcional, composición corporal, densidad mineral ósea, prevención de caídas, sensibilidad a la insulina, salud cardiovascular etc. (Suchomel et al., 2016; Winett y Carpinelli, 2001; Phillips y Winett, 2010; Hunter, McCarthy y Bamman, 2004; Hurley, Hanson y Sheaff, 2011; Layne y Nelson, 1999). Estos numerosos beneficios hacen que cada vez haya un mayor consenso para la realización de este tipo de entrenamiento en diversos tipos de poblaciones (Lloyd, Faigenbaum, Stone y Meyer, 2014; Seguin y Nelson, 2003). 1.2 MÉTODOS TRADICIONALES PARA LA CUANTIFICACIÓN DE LA CARGA Debido a esto, se ha buscado la mejor forma de cuantificar tanto la intensidad como el volumen para su aplicación práctica al entrenamiento de esta capacidad. La intensidad se ha definido como el estímulo más importante relacionado con cambios en los niveles de fuerza (Sañudo, Rueda, Pozo, De Hoyo y Carrasco, 2016; González- Badillo y Sánchez-Medina, 2010; Kraemer, Fleck y Deschenes, 1988; Fry, 2004). 6 Los métodos más comúnmente utilizados en las últimas décadas han sido el uso de porcentajes del 1RM (máxima carga posible que puede levantar un sujeto en una sola repetición) o el número de repeticiones hasta el fallo muscular con una carga submáxima. Si bien, hay numerosas estrategias que también permiten el control de este parámetro (ej. valoración subjetiva del esfuerzo). El método directo de medición del 1RM consiste en realizar un test incremental máximo mediante el cual se escoge una carga inicial con la que empezar el test hasta alcanzar el máximo peso que el atleta pueda levantar con el rango de movimiento completo. Sin embargo, tiene que lidiar con una serie de inconvenientes: un posible mayor riesgo de lesión cuando se realiza incorrectamente en sujetos sin experiencia o ancianos, la falta de eficiencia cuando se deben realizar mediciones en grandes grupos debido al tiempo empleado en realizar dicho test o la necesidad de realizar evaluaciones continuas debido a los cambios que se producen en breves periodos de tiempo (González-Badillo y Sánchez-Medina, 2010; Balsalobre-Fernández, Marchante, Muñoz y Jiménez, 2017; Braith, Graves, Leggett y Pollock, 1993; Brzycki, 1993; Mayhew, Ball, Arnold y Bowen, 1992). Con respecto a métodos indirectos encontramos diferentes tipos de ecuaciones que estiman el 1RM mediante fórmulas que incluyen el número máximo de repeticiones realizadas hasta el fallo muscular con un carga determinada. Por otro lado, realizar el máximo número de repeticiones hasta el fallo muscular provoca una disminución del rendimiento posterior a la realización del test, incluso en atletas entrenados, debido a la gran cantidad de fatiga acumulada (Balsalobre-Fernández, Kuzdub, Poveda y Campo, 2016; Pollock et al., 1991; Gorostiaga et al., 2012; Izquierdo- Gabarren et al., 2009). 7 1.3 APARICIÓN DE LA VELOCIDAD DE EJECUCIÓN COMO MÉTODO DE CUANTIFICACIÓN DE LA CARGA Consecuentemente, en los últimos años se ha producido una búsqueda de métodos más efectivos para la cuantificación de la carga de entrenamiento como es la prescripción de la intensidad y/o el volumen basado en la velocidad de ejecución (González-Badillo y Sánchez-Medina, 2010; González-Badillo, Yañez-García, Mora- Custodio y Rodríguez-Rosell, 2017) Este método se basa en la relación existente entre la carga (fuerza) y la velocidad, la cual muestra que cargas altas se mueven a velocidades más bajas mientras que cargas más ligeras se mueven a velocidades mayores. Como podemos observar en la figura 1, González-Badillo y Sánchez-Medina (2010) comprobaron la relación existente entre el porcentaje de 1RM y la velocidad media propulsiva. Por lo que conociendo la velocidad a la que se desplaza un determinado peso podemos estimar de una forma muy precisa el porcentaje de carga utilizado (% 1RM). Figura 1: Relación entre la carga y la velocidad media propulsiva. 8 Por lo que, el 1RM y su respectivos porcentajes pueden ser calculados sin la necesidad de tener que recurrir a los test tradicionales. Sin embargo, la mayor desventaja de este método es la necesidad de disponer de dispositivos que permitan medir dicha velocidad. 1.4 DISPOSITIVOS PARA MEDIR LA VELOCIDAD DE EJECUCIÓN Con respecto a los dispositivos actuales que se utilizan para medir la velocidad de ejecución podemos dividirlos en cuatro grandes categorías: 1.4.1 Plataformas dinamométricas Las plataformas dinamométricas o plataformas de fuerza son sistemas de análisis cinético del movimiento que permiten medir las fuerzas ejercidas sobre el plano de apoyo durante la marcha, la carrera o el salto. Están equipadas de unos sensores unidos a un sistema eléctrico de amplificación y registro, dichos sensores permiten medir la fuerza aplicada sobre la plataforma en los tres ejes del espacio (Collado- Vázquez, 2004). Por su elevado coste y problemas de portabilidad no se suelen ver fuera de los laboratorios y por tanto no suelen utilizarse para medir la velocidad de ejecución en contextos diferentes al de investigación. 1.4.2 Transductores lineales: posición y velocidad Unos de los primeros dispositivos que surgen para la medición de la velocidad de ejecución son los transductores lineales de velocidad y posición (Courel-Ibañez et al., 2019). Estos transductores, también conocidos como encoders, consisten en un sensor con un cable que se acopla a la barra y mide la velocidad de desplazamiento de esta mediante registro de señales eléctricas proporcionales a la velocidad del 9 cable (transductor de velocidad) o diferenciando el desplazamiento del cable con respecto al tiempo en el caso de los transductores de posición (Balsalobre- Fernández et al., 2017). Recientemente, han surgido otros dispositivos conocidos como transductores ópticos de posición, que permiten medir directamente mediante un cámara de infrarrojos la posición de un objeto en cada instante de tiempo (cada dos milisegundos concretamenteej. la barra en un press de banca), obteniendo por derivación el resto de variables (Sañudo, 2017; Peña García-Orea, Heredia, Aguilera, Arenas y Pérez, 2017). 1.4.3 Acelerómetros Consiste en un dispositivo inalámbrico (normalmente un brazalete como en el caso de la Push band) constituido por un acelerómetro triaxial y un giroscopio. El brazalete puede colocarse en el antebrazo del atleta o en el barra y transmiten los datos a través de bluetooth o Wi-fi a una aplicación móvil. Miden la velocidad de ejecución integrando los datos de aceleración con respecto al tiempo. 1.4.4 Video-análisis Uno de los últimos dispositivos en aparecer han sido las aplicaciones móviles (ej. My lift o BarSense) capaces de estimar la velocidad de ejecución a través de cámaras de alta velocidad. Para ello la aplicación calcula el tiempo (en milisegundos) entre dos frames seleccionados por el usuario (inicio y fin de la fase concéntrica), posteriormente, para obtener la velocidad de la barra se basa en la ecuación: V= e/t. Donde “v” es la velocidad de la barra (en m/s), “e” el rango de movimiento del ejercicio (ejemplo: en el caso del press banca se mide la distancia vertical de la barra al pecho en la posición final de la fase concéntricaeste valor necesita ser introducido en la app), y “t” es el tiempo de la fase concéntrica del levantamiento 16 2.4 OBTENCIÓN DE LOS DATOS E INSTRUMENTOS UTILIZADOS Todos los test fueron evaluados por medio de un transductor lineal de posición (T- Force, T-Force System Ergotech, Murcia, España) enganchado a la barra y que registraba con una frecuencia de muestreo de 1000Hz. Al mismo tiempo, tres iPhone 6 (versión IOS 12.2) registraban las ejecuciones a través de la aplicación My Lift con una frecuencia de 240fps y una calidad de 720p. Dichos smartphone se encontraban colocados en tres trípodes independientes, cada uno contaba con una angulación diferente (0º, 15º y 30º), a una distancia y altura, con respecto a la barra, de 2,30 y 1,26 metros respectivamente. Figura 4: Perspectiva lateral de la distancia y altura a la que se encontraban los móviles respecto a la barra. La velocidad media instantánea de la fase concéntrica se calculaba mediante el transductor lineal, mientras que, las grabaciones de los móviles se utilizarían para su posterior análisis manual. Dicho análisis, se realizaba mediante la propia app de la siguiente manera: una vez seleccionado el perfil del atleta se analizaba la repetición más rápida de cada serie (medida previamente por el T-Force) con cada una de las diferentes cargas y con cada uno de los distintos ángulos registrados (0º,15º y 30º). 17 El inicio del levantamiento fue considerado el primer fotograma en el cual la barra se despega del pecho del sujeto, y la conclusión de este fue el primer fotograma en el cual la barra finaliza su desplazamiento vertical, basándome en el procedimiento que siguió Balsalobre-Fernández et al (2017) en el artículo de validación de la aplicación. Con esto obtenemos el tiempo (en milisegundos) entre los dos frames y a partir de ahí la app nos estima directamente la velocidad de ejecución del ejercicio basándose en la formula V= e/t. 2.5 ANÁLISIS ESTADÍSTICO Primero, se realizó un análisis descriptivo sobre la muestra seleccionada, el cual ha sido mencionado anteriormente y se encuentra reflejado en la Tabla 1. Consecuentemente, realizamos una regresión lineal comparando la velocidad media del transductor lineal T-force con la velocidad media obtenida con la app My lift en cada una de las diversas angulaciones (0, 15 y 30º). Posteriormente se representarían los datos obtenidos mediante tres gráficos de dispersión simple (uno para cada de las angulaciones). También se realizaron tres prueba T obteniendo así la media y la desviación típica de la diferencia de cada uno de los datos en las diversas angulaciones (0, 15 y 30º), esto nos serviría para calcular los intervalos de confianza para la representación en el Bland-Altman Plot, gracias a este tipo de gráfico podemos identificar potenciales diferencias de la media. Asimismo obtuvimos el error estándar de la estimación, el cual es una medida que refleja el error típico de las mediciones. Todos estos cálculos se obtuvieron usando IBM SPSS Statistics versión 25 (IBM, USA). 18 3 RESULTADOS En la Tabla 1 se muestra las características descriptivas de la muestra. Los sujetos tenían una media de 21 años y un promedio de RM estimado para el press de banca de 73 ± 18 kg. Tabla 1. Análisis descriptivo de los participantes (n=15) Mean Sd Rango Edad (años) 21,27 1,28 19-24 Altura (cm) 175,8 6,41 169-190 Peso (kg) 72,36 7,67 60,6-87,9 IMC (kg/m^2) 23,44 2,63 19,8-30,8 1RM estimado (kg) 72,67 17,8 44-103 IMC: Índice masa corporal En la Tabla 2 podemos observar la desviación estándar de la media (bias) y el coeficiente de correlación de Pearson (r) así como sus intervalos de confianza al 95% para cada una de las cargas en las diferentes angulaciones registradas en relación con la velocidad media registrada en el T-force. Como puede observarse, la correlación varió de 0.90 hasta 1.00 en todas las cargas y el SEE desde 0.01 hasta 0.11, siendo superior a cargas más bajas en todas las angulaciones. Tabla 2. Análisis para cada carga de cada una de las diversas angulaciones registradas. VM-0 N Sig bilateral Bias Sd IC upper IC lower R IC upper R IC lower R SEE 18kg 15 0,70 -0,01 0,08 0,16 -0,17 0,90 0.96 0.71 0,09 28kg 15 0,26 0,02 0,07 0,15 -0,11 0,95 0.98 0.84 0,07 38kg 15 0,04 0,03 0,06 0,14 -0,08 0,98 0.99 0.92 0,06 48kg 14 0,05 0,03 0,05 0,13 -0,07 0,98 0.99 0.92 0,05 58kg 12 0,03 0,03 0,04 0,12 -0,05 0,98 0.99 0.93 0,04 68kg 15 0,00 0,04 0,01 0,07 0,01 1,00 0.99 0.98 0,01 78kg 7 0,01 0,01 0,01 0,03 0,00 1,00 1 0.99 0,01 VM-15 N Sig bilateral Bias Sd IC upper IC lower R IC upper R IC lower R SEE 18kg 15 0,55 -0,01 0,08 0,15 -0,21 0,90 0.96 0.72 0,09 28kg 15 0,09 0,03 0,06 0,14 -0,22 0,96 0.98 0.88 0,06 38kg 15 0,00 0,04 0,04 0,12 -0,19 0,99 0.99 0.96 0,04 48kg 14 0,01 0,04 0,04 0,12 -0,19 0,98 0.99 0.94 0,04 58kg 12 0,00 0,06 0,03 0,12 -0,21 0,99 0.99 0.95 0,03 68kg 15 0,00 0,04 0,02 0,08 -0,14 0,99 0.99 0.96 0,02 78kg 7 0,01 0,02 0,02 0,05 -0,09 1,00 1 0.99 0,01 VM-30 N Sig bilateral Bias Sd IC upper IC lower R IC upper R IC lower R SEE 18kg 15 0,44 0,02 0,08 0,18 -0,15 0,90 0.96 0.72 0,09 28kg 15 0,27 0,03 0,10 0,23 -0,17 0,87 0.95 0.64 0,11 38kg 15 0,00 0,05 0,04 0,14 -0,04 0,98 0.99 0.95 0,05 48kg 14 0,00 0,04 0,04 0,13 -0,05 0,98 0.99 0.93 0,05 58kg 12 0,00 0,05 0,04 0,12 -0,03 0,98 0.99 0.93 0,04 68kg 15 0,00 0,04 0,02 0,07 0,00 1,00 0.99 0.98 0,02 78kg 7 0,01 0,01 0,01 0,03 -0,01 1,00 1 0.99 0,01 N: Tamaño de la muestra; sig bilateral: p-value; bias: distancia media de la diferencia a 0; sd: desviación típica; IC: intervalo de confianza; R: coeficiente de correlación de Pearson; SEE: error estándar de la estimación. En las figuras 5 a la 7 se puede observar la correlación entre la VM obtenida con la aplicación y la obtenida con el encoder a 0º (Figura 5), 15º (Figura 6) y 30º (Figura 7). Los cuales reflejan un coeficiente de correlación de 0,98; 0,98 y 0,97 respectivamente. Figura 5: Gráfico de correlación de Pearson para 0º. 21 Figura 6: Gráfico de correlación de Pearson para 15º. Figura 7: Gráfico de correlación de Pearson para 30º. Por último, en las figuras 8 a la 10 se muestra los gráficos de los Bland-Altman Plot con los límites de aceptación de la VM en las diferentes angulaciones 0º (Figura 4), 15º (Figura 5) y 30º (Figura 6). El bias representa la diferencia entre las medias de las diferencias y 0, siendo negativo en los tres casos muestra que el transductor lineal T-Force mostró valores superiores que la aplicación My lift. 22 Figura 8: Gráfico Bland Altman Plot para 0º. Figura 9: Gráfico Bland Altman Plot para 15º. 23 Figura 10: Gráfico Bland Altman Plot para 30º. 24 4 DISCUSIÓN Este estudio fue realizado para comprobar la validez de las medidas de velocidad media en la ejecución de un press de banca obtenidas a través de la aplicación My lift en diferentes planos (0º, 15 y 30º) en comparación con un transductor lineal (T- Force). En el presente estudio, la alta correlación obtenida (r2= 0,87 a 1.00) para la velocidad media muestra que los datos obtenidos con ambos métodos (My lift y T- Force) reflejan un alto nivel de asociación. Esto nos hace considerar el hecho de que el análisis de video puede ser un método preciso para determinar la intensidad real en el entrenamiento de fuerza (Balsalobre-Fernández et al., 2017). Sin embargo, habría que ser cautos a la hora de asumir que altos niveles de correlación equivalgan a una validez de los diferentes métodos de medición debido a que como señala Sánchez- Pay et al (2019): “los análisis de correlación fueron incapaces de detectar la sistemática sobrestimación de los datos por parte del análisis de video manteniendo incluso una correlación muy alta (r=0,96) en el peor de los casos”. Este hecho sugiere la necesidad de llevar a cabo un análisis más complejo y exhaustivo para obtener inferencias adecuadas, así como valorar si las asociaciones utilizadas para las evaluaciones tecnológicas deberían ser superiores a las utilizadas en el ámbito clínico (r> 0,90). Debido a esto realizamos un análisis más complejo basándonos en los Bland Altman Plot, así comprobamos tanto el bias como el error estándar de la estimación. Observamos que el bias (diferencia en las medias) se mantiene en valores cercanos a 0 y no supera niveles mayores a 0,07 para ninguna de las cargas en ninguno de los ángulos. Este valor ha sido considerado en estudios previos (González-Badillo y Sánchez Medina, 2010; Courel-Ibañez et al., 2019), como el límite para establecer un nivel de discrepancia alto-moderado respectivamente, ya que rangos de variaciones entre 0,07 y 0,09 se asocian a incrementos del 5% del RM y por tanto pueden considerarse como un valor de referencia por el que la carga variara significativamente. En cuanto al error estándar de la estimación, cuanto menor sea este valor, más cerca se encuentran los valores respecto a la línea de regresión y por 25 tanto mejores son las estimaciones (Courel Ibañez et al., 2019). En el presente estudio estos valores se situaron entre 0,01-0,09; 0,01-0,09 y 0,01-0,11 para 0º, 15º y 30º respectivamente. Por tanto, es posible observar cómo existen mayores valores de error estándar de la estimación para 30º en comparación con 0º y 15º, así como para todas las cargas comprendidas entre 18 y 28 kg en cada una de las angulaciones. Además podemos intuir diferencias en cuanto a la dispersión de los datos si comparamos las tres angulaciones seleccionadas en los Bland-Altman Plot. Esto puede asociarse a que una alteración del plano mediante la variación del ángulo de la grabación puede reportar diferencias en los valores de velocidad obtenidos. Asimismo, hay que considerar que en el press banca con peso libre la trayectoria no es completamente vertical, esto podría conllevar errores en la medición debido a la intervención de más de un plano (Van Den Tillaar y Ettema, 2009). Sin embargo, en este estudio estos problemas fueron solventados al utilizar una máquina Smith. A su vez cabe destacar que en este estudio no se ha reportado una sobrestimación de la velocidad medida mediante el análisis de video para cargas bajas como si ha ocurrido en otros estudios (Sañudo et al., 2016; Sánchez-Pay et al., 2019). Esto puede deberse a que se siguió rigurosamente las instrucciones proporcionadas por Balsalobre-Fernández et al (2017) no seleccionando el fotograma final hasta que la barra no finalizara su desplazamiento vertical en vez de cuando los codos estuvieran completamente extendidos. Esto puede marcar la diferencia sobre todo ante velocidades altas (VM>1m/s) debido a que se observa un mayor rango de movimiento con respecto a otras repeticiones con cargas más altas. Esto probablemente pueda ser debido a la mayor necesidad de controlar el movimiento en la fase de frenado de la fase concéntrica, la cual es más alta ante carga más bajas según el estudio de Sánchez-Medina et al (2010). 32 21. 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