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Calculando a carga interna de treinamento

  • Foto do escritor: Rudney Nicacio
    Rudney Nicacio
  • 20 de ago. de 2024
  • 4 min de leitura

Atualizado: 29 de nov. de 2024

O cálculo da carga interna de treinamento é uma ferramenta essencial para monitorar a intensidade e o volume do treino. Um método comum é o uso da Percepção Subjetiva de Esforço (PSE) da sessão. Aqui está um passo a passo simples:


Avaliação da PSE: Após a sessão de treino, o atleta avalia a intensidade do esforço em uma escala de 0 a 10, onde 0 é “nenhum esforço” e 10 é “esforço máximo”.


Duração da Sessão: Anote a duração total da sessão em minutos, incluindo aquecimento, treino principal e desaquecimento.


Cálculo da Carga: Multiplique o valor da PSE pela duração da sessão. O resultado será a carga interna de treinamento em Unidades Arbitrárias (UA).


Por exemplo, se um atleta avalia a sessão com uma PSE de 7 e a sessão durou 60 minutos, a carga interna será:

Carga Interna 7 x sessão minutos 60 = 420 UA.


Esse método é amplamente utilizado por sua simplicidade e eficácia.


Usar a carga interna de treinamento pode ser uma excelente maneira de otimizar seu programa de exercícios. Aqui estão algumas dicas sobre como fazer isso:


Monitoramento Consistente: Registre a carga interna de cada sessão de treino. Isso ajudará a identificar padrões e a ajustar a intensidade e o volume conforme necessário.


Ajuste de Intensidade: Se você perceber que a carga interna está consistentemente alta, pode ser um sinal de que você está se esforçando demais. Reduza a intensidade ou a duração das sessões para evitar o overtraining.


Períodos de Recuperação: Use a carga interna para planejar períodos de recuperação. Sessões com cargas internas mais baixas podem ser intercaladas com sessões mais intensas para permitir a recuperação adequada.


Personalização do treino: Cada pessoa responde de maneira diferente ao treinamento. Use os dados de carga interna para personalizar seu programa de treino, ajustando a intensidade e o volume com base em como seu corpo está respondendo.


Prevenção de Lesões: Monitorar a carga interna pode ajudar a identificar sinais precoces de fadiga excessiva, permitindo ajustes antes que ocorram lesões.


Avaliação de Progresso: Compare a carga interna ao longo do tempo para avaliar seu progresso. Se a mesma carga interna resulta em melhor desempenho, isso indica uma melhoria na sua condição física.


Comunicação com Treinadores: Se você trabalha com um treinador, compartilhe seus dados de carga interna. Isso pode ajudar o treinador a ajustar seu programa de treino de maneira mais eficaz.


Implementar essas estratégias pode ajudar a garantir que seu treinamento seja eficiente e seguro.


Monotonia


A monotonia de treinamento é um índice que mede a variabilidade das cargas de treino. Ela é calculada dividindo-se a média da carga semanal pelo desvio padrão das cargas diárias. Valores elevados de monotonia (acima de 2 unidades arbitrárias - u.a.) associados a períodos de cargas elevadas (3000-4000 u.a.) podem indicar um risco aumentado de queda no desempenho e aumento de lesões ou infecções.


Strain


O strain de treinamento é uma métrica que combina a carga total de treinamento com a monotonia do treinamento para avaliar o estresse total ao qual um atleta está exposto durante um período de tempo, geralmente uma semana. Ele é calculado multiplicando a carga total de treinamento pela monotonia do treinamento.


Aqui está um passo a passo:


Calcule a Carga Total de Treinamento: Some todas as cargas internas diárias da semana. A carga interna é calculada multiplicando a PSE (Percepção Subjetiva de Esforço) pela duração do treino em minutos.


Calcule a Monotonia do Treinamento: Divida a média semanal da carga interna pelo desvio padrão da carga interna semanal.


Calcule o Strain de Treinamento: Multiplique a carga total de treinamento pela monotonia do treinamento. Por exemplo, se a carga total de treinamento em uma semana for 3000 UA e a monotonia for 2, o strain será: Strain = 3000 x 2 = 6000 UA


Um strain elevado pode indicar um risco maior de overtraining, lesões ou doenças.


Os valores específicos para strain baixo, moderado e alto podem variar dependendo do atleta e do contexto do treinamento. No entanto, aqui estão algumas diretrizes gerais que podem ajudar:


Strain Baixo: Geralmente, um strain abaixo de 3000 UA (Unidades Arbitrárias) é considerado baixo. Isso indica que a carga de treinamento está bem distribuída e há variação suficiente para permitir a recuperação.


Strain Moderado: Um strain entre 3000 e 6000 UA é considerado moderado. Esse nível de strain é adequado para fases de treinamento onde o objetivo é melhorar a condição física sem sobrecarregar o corpo.


Strain Alto: Um strain acima de 6000 UA é considerado alto. Isso pode indicar risco de overtraining, lesões ou fadiga excessiva. É importante monitorar e ajustar a carga de treino para evitar problemas de saúde.


Aqui está um resumo dos componentes:


Carga Total de Treinamento: A soma das cargas internas diárias de uma semana. A carga interna é calculada multiplicando a PSE (Percepção Subjetiva de Esforço) pela duração do treino em minutos.


Monotonia do Treinamento: A média semanal da carga interna dividida pelo desvio padrão da carga interna semanal. Isso mede a variação das cargas de treino ao longo da semana.

Monotonia = Média PSE / Desvio padrão PSE


Strain de Treinamento: Multiplicação da carga total de treinamento pela monotonia do treinamento.

Strain = Carga Total de Treinamento x Monotonia


Esses valores são apenas referências gerais e podem variar de acordo com o nível de condicionamento físico, a experiência do atleta e o tipo de esporte praticado. Para uma análise mais precisa e personalizada, é recomendável consultar um profissional de educação física ou um treinador.


Claro que o Excel facilita e muito analisar essas informações. Veja como ficam as fórmulas.





Este conteúdo foi produzido com o auxílio da ferramenta de Inteligência Artificial (Microsoft Copilot, baseado na tecnologia GPT-4) e revisado pelo editor do blog.

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© 2016 por Rudney Nicacio.

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