Base científica
El monitoreo de carga y wellness en RPE Pulse se apoya en evidencia publicada. Combinar señales subjetivas y de carga ayuda a priorizar el seguimiento del atleta frente a mirar cada indicador por separado. Eso no equivale a predecir una lesión en un individuo.
Murray, N. B., et al. (2017). Calculating acute:chronic workload ratios using exponentially weighted moving averages provides a more sensitive indicator of injury likelihood than rolling averages. British Journal of Sports Medicine, 51(9), 749-754.
La EWMA pondera más la carga reciente y respondió con mayor sensibilidad que el promedio móvil. RPE Pulse adopta EWMA como señal de carga, no como predictor individual.
Impellizzeri, F. M., et al. (2020). Acute:Chronic Workload Ratio: Conceptual Issues and Fundamental Pitfalls. International Journal of Sports Physiology and Performance, 15(6), 907-913.
Advierte limitaciones conceptuales y matemáticas del ACWR. Por eso se interpreta junto con wellness, strain, contexto e historial, nunca como diagnóstico aislado.
Gabbett, T. J. (2016). The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273-280.
ACWR ≥ 1.5 se asocia a ~2–4× mayor riesgo relativo de lesión a nivel de grupo vs la zona ~0.8–1.3. Asociación poblacional, no predicción individual.
Blanch, P., & Gabbett, T. J. (2016). Has the athlete trained enough to return to play safely? British Journal of Sports Medicine, 50(8), 471-475.
Zona útil de ACWR alrededor de 1.0–1.15 para adaptación / retorno al juego.
Soligard, T., et al. (2016). How much is too much? (Part 2) IOC consensus statement. British Journal of Sports Medicine, 50(17), 1043-1052.
ACWR > 1.3 sostenido en múltiples semanas se asocia a mayor riesgo (consenso IOC carga/enfermedad).
Hooper, S. L., & Mackinnon, L. T. (1995). Monitoring overtraining in athletes. Recommendations. Sports Medicine, 20(5), 321-327.
Base del tracking de wellness diario y monitoreo de overtraining (no un OR de lesión moderno).
Foster, C. (1998). Monitoring training in athletes with reference to overtraining syndrome. Medicine & Science in Sports & Exercise, 30(7), 1164-1168.
Monotonía alta correlaciona con fatiga crónica / overreaching (outcome de fatiga, no OR de lesión).
Saw, A. E., Main, L. C., & Gastin, P. B. (2016). Monitoring the athlete training response: subjective measures. British Journal of Sports Medicine, 50(5), 281-291.
Medidas subjetivas aportan más cuando se interpretan vs el historial propio del atleta (well-being / respuesta al entrenamiento).
Borresen, J., & Lambert, M. I. (2009). The quantification of training load… Sports Medicine, 39(9), 779-795.
Baja variación (alta monotonía) se vincula a mayor riesgo de sobrecarga / mala adaptación.
Halson, S. L. (2014). Monitoring training load to understand fatigue in athletes. Sports Medicine, 44(Suppl 2), S139-S147.
Monotonía alta reduce la capacidad de adaptación (marco de fatiga y carga).
Las medidas subjetivas aportan más cuando se interpretan contra el historial del propio atleta. La adherencia informa la confianza en el cálculo, no el riesgo fisiológico. El RPE Pulse Score y las métricas de carga son herramientas de monitoreo: no son un diagnóstico médico ni un predictor validado de lesión.
Asociación ≠ predicción individual. Los umbrales de la literatura (p. ej. ACWR) describen riesgo relativo a nivel de grupo; no diagnostican ni garantizan prevención de lesiones.