Variabilidad de la frecuencia cardiaca para valorar la carga interna del entrenamiento

La exposición al entrenamiento —es decir, la carga que realmente percibe el cuerpo durante el ejercicio— se ha convertido en un concepto esencial tanto para optimizar el rendimiento deportivo como para promover beneficios para la salud. Esta exposición puede dividirse en dos componentes: externa e interna. La exposición externa incluye métricas como la velocidad, distancia o carga levantada, mientras que la exposición interna refleja la respuesta fisiológica del organismo a ese esfuerzo externo (como cambios hormonales, bioquímicos o cardiovasculares).

La mayoría de los métodos actuales que estiman la exposición interna usan la frecuencia cardíaca (FC), ya sea como porcentaje de la FC máxima o mediante la reserva de FC. Sin embargo, estas aproximaciones asumen que todas las personas responden igual a un determinado porcentaje de FC, lo cual es una suposición errónea. Las respuestas fisiológicas a una misma FC relativa pueden variar enormemente entre individuos, especialmente dependiendo del nivel de condición cardiorrespiratoria (CRF).

Para afrontar esta limitación, se han desarrollado métodos como el TRIMP (Training Impulse), introducido por Banister y Calvert, que pondera la FC por un factor que intenta reflejar la intensidad fisiológica real a través del aumento exponencial del lactato en sangre (BLa) con la FC. No obstante, incluso este método es limitado al usar factores de ponderación fijos para hombres y mujeres, sin considerar variaciones individuales. Más tarde, surgió el iTRIMP (individualised TRIMP), que personaliza los factores de ponderación basándose en la relación específica de cada persona entre lactato y FC durante un test incremental. Este enfoque mejora la individualización, pero requiere pruebas invasivas y frecuentes con análisis de lactato, lo que lo hace poco práctico.

Dado el avance tecnológico en monitores de FC con capacidad de registrar intervalos RR (variabilidad del ritmo cardiaco o HRV), se ha propuesto un nuevo enfoque no invasivo basado en el análisis de fluctuaciones desentrelazadas (DFA-α1). Este parámetro fractal de la HRV ha demostrado estar asociado con umbrales fisiológicos como los umbrales ventilatorios (VT1 y VT2) y umbrales de lactato (LT1 y LT2), aunque con una cierta variabilidad entre estudios. La relación de DFA-α1 con la intensidad del ejercicio sigue una curva sigmoidea invertida y parece ser altamente individual.

Por tanto, los autores plantean que, en lugar de utilizar valores puntuales de DFA-α1 para determinar umbrales, se podría utilizar toda su serie temporal durante un test incremental para generar un nuevo método de cálculo de exposición interna: el αTRIMP. Este método se basa en ponderaciones derivadas de la relación entre la FC y el DFA-α1 individual, evitando la necesidad de muestras de lactato. El objetivo principal del estudio fue desarrollar este nuevo método αTRIMP y validar su constructo al compararlo con el iTRIMP en términos de su relación con la capacidad cardiorrespiratoria (CRF).

Validación del constructo de αTRIMP

Este es el primer estudio que analiza la validez de constructo de los métodos individualizados TRIMP, evaluando cómo las ponderaciones derivadas (ya sea del lactato o del DFA-α1) se relacionan con la condición física. Tanto el iTRIMP como el αTRIMP mostraron relaciones inversas con el nivel de CRF: es decir, los individuos con menor condición física presentaron mayores factores de ponderación para la misma elevación fraccional de FC (ΔHR), lo que refleja una mayor carga interna relativa. Estos resultados validan el principio conceptual de que el mismo esfuerzo externo puede implicar exposiciones internas distintas en función del nivel de aptitud física.

Los coeficientes individuales que forman la base del cálculo del iTRIMP (intercepto y pendiente de la curva lactato-FC) y del αTRIMP (pendiente de la curva DFA-α1-FC) mostraron una relación moderada con las variables de CRF (R² promedio entre 0.52 y 0.67). Esto sugiere que los factores individuales de ponderación reflejan, en parte, el nivel de condición física del sujeto. Además, las ponderaciones absolutas obtenidas a dos niveles de ΔHR (0.5 y 0.75) mostraron relaciones más fuertes (R² entre 0.67 y 0.78), apoyando aún más su validez como indicadores de carga interna.

Limitaciones del iTRIMP

Aunque el iTRIMP ha sido útil en estudios previos, su aplicación práctica es limitada por la necesidad de realizar análisis de lactato, que son invasivos, costosos y poco accesibles para la mayoría de deportistas y entrenadores. Además, usar el valor absoluto del lactato como factor de ponderación no siempre refleja con precisión el estrés fisiológico, ya que ese valor depende de múltiples factores (producción, aclaramiento, transporte) y puede diferir entre individuos incluso si ambos están trabajando al mismo nivel relativo de intensidad (por ejemplo, en su MLSS). Esto puede llevar a subestimar o sobrestimar la exposición interna de algunos atletas.

Por otro lado, se ha argumentado que el iTRIMP subestima la carga interna durante ejercicios intermitentes, como los que se practican en deportes de equipo, ya que se basa en datos obtenidos en protocolos incrementales continuos.

Ventajas y aplicabilidad del αTRIMP

El αTRIMP ofrece una alternativa más accesible, no invasiva y práctica. Solo requiere un monitor de FC capaz de registrar intervalos RR, algo habitual hoy día incluso en dispositivos de consumo. Además, dado que las ponderaciones individuales podrían cambiar con la adaptación al entrenamiento, es fundamental contar con un método que permita reevaluaciones frecuentes, lo cual es viable con el αTRIMP.

Desde el punto de vista fisiológico, este método captura los cambios en la “demanda orgánica” total durante el ejercicio, reflejada en las propiedades fractales del DFA-α1. Esto incluye la integración de señales autonómicas, neuromusculares y metabólicas, por lo que el αTRIMP no mide únicamente una variable aislada, sino la respuesta sistémica del organismo al esfuerzo.

Consideraciones metodológicas y futuras líneas de investigación

Una limitación del estudio es que las ponderaciones se generaron a partir de pruebas de laboratorio en cinta rodante, lo cual puede no trasladarse directamente al entorno de campo. Además, se emplearon dos protocolos distintos (escalonado para el iTRIMP y de rampa para el αTRIMP), lo que puede afectar las comparaciones directas. La muestra fue heterogénea en cuanto a nivel de CRF, lo que podría haber influido en la variabilidad de los resultados.

Se recomienda que futuras investigaciones exploren el uso de αTRIMP en poblaciones deportivas de élite, donde las respuestas fisiológicas tienden a ser más homogéneas, y que se estudie la validez del αTRIMP como predictor de adaptación al entrenamiento a lo largo del tiempo. También sería útil monitorizar cómo cambian los coeficientes individuales del TRIMP con el entrenamiento y si pueden predecir mejoras o retrocesos en el estado físico.

Conclusión

Este estudio introduce y valida un nuevo método para cuantificar la exposición interna al entrenamiento, denominado αTRIMP, basado en la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) mediante el análisis fractal DFA-α1. Al compararlo con el iTRIMP, el αTRIMP demostró ser un método válido, individualizado y práctico, ideal para monitorizar la carga interna sin necesidad de análisis invasivos. Este enfoque representa un avance significativo hacia la prescripción de ejercicio verdaderamente individualizada y basada en la respuesta fisiológica real del sujeto.

Acceso libre al artículo original en: https://www.fisiologiadelejercicio.com/wp-content/uploads/2025/06/Internal-training-exposure.pdf

Referencia completa:

Sheoran S, Stavropoulos-Kalinoglou A, Darrall-Jones J, Weaving D. Internal training exposure: development and construct validation of an individualised method using heart rate variability. Eur J Appl Physiol. 2025 Jun 11. doi: 10.1007/s00421-025-05841-y.