Integración de fuerza, velocidad y resistencia: un modelo de entrenamiento integral para carreras de 100 y 400 m

Resumen

Introducción: El rendimiento en sprint en las pruebas de 100 y 400 m depende de un equilibrio óptimo entre fuerza, velocidad y resistencia. El entrenamiento tradicional suele aislar estos componentes, mientras que un enfoque integrado puede producir adaptaciones superiores del rendimiento. Objetivo: Este estudio examina los efectos de un modelo de entrenamiento combinado de fuerza, velocidad y resistencia en el rendimiento en sprint. Metodología: Treinta sprinters entrenados fueron asignados aleatoriamente a un grupo experimental, siguiendo un régimen de entrenamiento integrado, o a un grupo control, siguiendo métodos tradicionales. La intervención de 12 semanas incorporó entrenamiento de resistencia, ejercicios de sprint y acondicionamiento de resistencia. Las evaluaciones pre y postest evaluaron los tiempos de sprint, la aceleración, la mecánica de la zancada y la resistencia a la fatiga. Los análisis estadísticos, que incluyeron pruebas de normalidad y medidas comparativas, determinaron mejoras en el rendimiento. Resultados: El grupo experimental demostró mejoras significativas en los tiempos de sprint, la eficiencia de la aceleración y la capacidad de resistencia en la prueba de 400 m (p < 0,05). El entrenamiento de fuerza aumentó la producción de fuerza y ​​la longitud de zancada, los ejercicios de velocidad refinaron la frecuencia de zancada y el entrenamiento de resistencia mejoró la resistencia a la fatiga. Discusión: Estos hallazgos coinciden con la investigación existente sobre los beneficios del entrenamiento de fuerza y ​​pliométrico para la mecánica del sprint y el entrenamiento de resistencia para mantener esfuerzos de alta intensidad. El enfoque integrado proporciona un marco holístico para optimizar el rendimiento en el sprint. Conclusión: La combinación de entrenamiento de fuerza, velocidad y resistencia mejora el rendimiento en el sprint con mayor eficacia que los métodos tradicionales. Los entrenadores deberían implementar modelos de periodización estructurados para optimizar las adaptaciones. Las investigaciones futuras deberían explorar las respuestas fisiológicas a largo plazo y aprovechar la tecnología portátil para la monitorización del rendimiento en tiempo real.