Confronto delle accelerazioni e decelerazioni ad altissima intensità in due club di calcio professionistici di Serie C durante tre stagioni

Journal of Physical Education and Sport ® (JPES), Vol. 22 (issue 6), Art 179, pp. 1426 – 1432, June 2022 online ISSN: 2247 – 806X; p-ISSN: 2247 – 8051; ISSN – L = 2247 – 8051 © JPES

Comparison of very high-intensity acceleration and deceleration in two professional élite football clubs (Serie C) across three seasons (2019-22).
Authors: Izzo R.¹, 2, Cejudo A.2, Giovannelli M.¹.
1Department of Biomolecular Sciences, School of Sport and Health Sciences, University of Urbino Carlo Bo, Urbino, PU, 61029, Italy.
2Grupo de Investigación Aparato Locomotor y Deporte. Departamento de Actividad Física y Deporte. Facultad de Ciencias del Deporte, Campus de Excelencia Mare Nostrum. Universidad de Murcia, San Javier, España.
Performed by ARGS, Advanced Research Group in Sport, School of Health and Sport Science, DISB, Urbino University Carlo Bo (IT) with K-Sport World, Italy.

Scarica il pdf dello studio dal seguente link:
https://efsupit.ro/

Questo studio si propone di analizzare e confrontare accelerazioni e decelerazioni ad altissima intensità nelle partite ufficiali di due diverse squadre professionistiche durante tre stagioni competitive (3a Divisione Italiana-Serie C, 2019-20, 2020-21, 2021-22), per capire come due diverse metodologie di allenamento durante la settimana hanno influenzato la performance su questi parametri sopra indicati.
Ottantasette (n=87) calciatori d’élite hanno partecipato a questo studio (età 23,1±1,4; peso corporeo 77,8±1,7; altezza 181,9±0,6; massa grassa 10,7±1,5), senza portieri. Ogni giocatore è stato analizzato con un dispositivo K-AI live 50Hz (K-Sport Universal STATS, Italia) in 857 allenamenti e 104 partite ufficiali per tre stagioni regolari. Questi dati sono stati raccolti in gruppi con indici di prestazione (PI) simili. Tutti i dati sono stati analizzati con il software Dynamix, K-Sport Online.
I dati mostrano che la percentuale di accelerazione di intensità molto elevata (%D_A8; >3m/s²) e di decelerazione di intensità molto elevata (%D_A1; < -3m/s²) sono differenze molto grandi rispetto alla sessione di allenamento, rispettivamente (ES: -1,63; p< 0,05 e ES: -2,38; p<0,05) e durante la partita ufficiale, rispettivamente (ES: -2,11; p<0,05 e ES: 2,22 p<0,05).

Il calcio d’élite moderno sta diventando sempre più esigente in termini di numero di partite giocate durante la stagione, il che potrebbe aggiungere ulteriore carico fisico e mentale ai giocatori.
Una squadra europea di alto livello ha giocato circa 50 partite nella stagione 2008/2009, numero che è aumentato a circa 60 nella stagione 2018/2019.
Inoltre, per i giocatori più eccezionali, dobbiamo aggiungere al totale anche le amichevoli e le partite internazionali. Ciò può comportare più di 70 partite giocate a stagione.
Lo studio sugli infortuni UEFA Elite Club con i 36 migliori club europei ha riportato un aumento di 2,5 volte del tempo di allenamento e delle partite tra le stagioni 2001/2002 e 2013/2014, e questo costituisce un carico di lavoro elevato per i giocatori.
È probabile che il calcio venga giocato a velocità più elevate in futuro con periodi più densi di sforzi ad alta intensità.
Un’analisi delle finali della Coppa del Mondo FIFA tra il 1966 e il 2010 ha riportato un aumento del numero di passaggi al minuto di circa il 35% (da 11 a 15 passaggi/min) e un aumento della velocità di gioco, utilizzando il rilevamento della palla, del 15% (da una media di 8,0 m/s a 9,2 m/s).
Ipotizzando una tendenza simile in futuro, la velocità di gioco aumenterà del ~5% tra il 2010 e il 2025 e del ~7% nel 2030, raggiungendo un valore di circa 9,8 m/s.5 Il numero di passaggi al minuto potrebbe aumentare fino a superiore a 16 entro il 2030 da 10,7 nel 1966 e 14,7 passaggi/min nel 2010.
Per quanto riguarda la distanza di corsa della partita, i dati della Premier League inglese tra il 2006/2007 e il 2012/2013 hanno mostrato un aumento di circa il 20% (aumento di circa il 3% all’anno) nella distanza percorsa ad alta intensità e un aumento di circa il 50% del numero di azioni ad alta intensità. La distanza totale dello sprint è aumentata dell’8% nello stesso periodo. Ipotizzando un andamento comparabile per la stagione 2013/2014 e oltre, ci si aspetterebbe un ulteriore aumento di >40% della distanza percorsa nella corsa ad alta intensità nel 2030 rispetto a quella percorsa durante la stagione 2012/2013. Partiamo dal presupposto che questa tendenza osservata nella Premier League inglese sarà presentata anche in altri campionati nazionali di calcio.
In questo studio, il profilo del portiere non è necessario, perché il nostro precedente studio ha dimostrato che il carico di allenamento e il movimento devono essere analizzati con sensori inerziali K-Track (K-TRACK/IMU K-Sport Universal STATS, Italia). Tuttavia, le richieste fisiche imposte dal rispettivo ruolo posizionale possono comportare diverse capacità di eseguire esercizi intermittenti.

Ottantasette (n=87) calciatori d’élite hanno partecipato a questo studio (età 23,1±1,4; peso corporeo 77,8±1,7; altezza 181,9±0,6; massa grassa 10,7±1,5), senza portieri.
Ogni giocatore è stato analizzato con un dispositivo live K-50 AI 50Hz (K-Sport Universal STATS, Italia) in 857 settimane di allenamento stagionali e 104 partite ufficiali per tre stagioni regolari. Tutti i dati sono stati analizzati con il software Dynamix K-Sport Online. Per essere inclusi nello studio, i soggetti dovevano:
1) garantire una partecipazione regolare a tutte le sessioni di allenamento;
2) aver gareggiato regolarmente durante la precedente stagione agonistica;
3) possedere il nulla osta medico.
Prima di entrare nello studio, i partecipanti sono stati pienamente informati sugli obiettivi e sulle procedure dello studio e hanno fornito il consenso informato scritto prima della procedura di test. Il protocollo di studio è stato conforme al codice etico della World Medical Association.
La squadra di calcio professionistica si è allenata per circa 1 ora e mezza cinque volte a settimana (sempre lunedì, martedì, mercoledì, giovedì e venerdì) più la partita ufficiale è stata giocata sabato o domenica. Il profilo di accelerazione e decelerazione è stato analizzato per capire come e come la partita ha influito sul carico settimanale (Fig.2 e 3).

Abbiamo analizzato le variabili con d-Cohen (dimensione dell’effetto; ES), per confrontare due diverse parti della stagione e il coefficiente di correlazione di Pearson (r). È stato scelto un livello alfa di p<0,05. Le analisi statistiche sono state eseguite con SPSS (SPSS, Inc., Chicago, IL, USA). I dati sono presentati come media ± deviazione standard. La dimensione dell’effetto è bassa da 0 a 0,4, moderata da 0,5 a 0,6 e grande da 0,7 a 1,0.

I dati ottenuti ci permettono di capire meglio quali sono state le differenze nelle tre stagioni considerate sia in termini di allenamenti che in termini di competizioni ufficiali.
Risulta evidente che tra le stagioni 2019-20 (T1) e 2020-21 (T2) svolte all’interno della stessa squadra, per quanto riguarda gli eventi di carico esterno legati all’allenamento, sono emerse differenze statisticamente significative tra la % D_A8 e la % D_A1, rispettivamente (ES: 0,74 T1 vs T2 e ES: 0,58 T1 vs T2), con un forte aumento di T2 per entrambi i parametri.
Questo potrebbe indicare un aumento del lavoro fisico senza palla con gol di acido lattico e accelerazioni nella seconda stagione per la stessa squadra (da 0,71 a 0,80%), ma anche un migliore adattamento dei giocatori al lavoro proposto nella seconda stagione.
Un’altra ipotesi potrebbe essere un aumento del lavoro fisico complessivo (senza palla) dal 32,9 al 35,4%. Stesso preparatore atletico due risultati diversi con lo stesso metodo di allenamento e con gli stessi interpreti (Tabella 1.).
Allo stesso modo, il confronto effettuato tra le stagioni 2019-20 (T1) e 2021-22 (T3) mostra una differenza statisticamente significativa da medio a grande per quanto riguarda il numero di accelerazioni NU_A8 ad altissima intensità e rispetto. di decelerazioni ND_A1 ad altissima intensità (ES: 0,51 T3 vs T1 e ES: 0,71 T3 vs T1), a favore della stagione T3.
L’allenamento mostra solo questo aumento degli eventi di carico esterno esaminati e dove la preparazione fisica senza palla è scarsa rispetto alle altre stagioni 26,4% vs 32,9% e 35,4%. Ipotizziamo che l’utilizzo di superfici di gioco molto ampie (210-220mq per giocatore) e il modello di gioco basato sul non possesso abbia comportato un aumento delle fasi di frenata e accelerazione a discapito della distanza percorsa in accelerazione e decelerazione e soprattutto di la durata delle accelerazioni e delle decelerazioni. Anche in questa stagione il preparatore atletico è stato lo stesso ma ha lavorato tra il 7 e il 10% in meno e il lavoro di acido lattico senza palla e con la palla era praticamente inesistente (0,07%) (Tabella 1).
Per quanto riguarda gli altri parametri, se confrontiamo T3 vs T1, si può dedurre una differenza statisticamente significativa per quanto riguarda rispettivamente la % D_A8 e la % D_A1 (ES: -1,54 e ES: -1,51) a favore di T1; questa differenza è ancora più marcata tra T3 vs T2, % D_A8 e % D_A1 rispettivamente (ES: -1,63 e ES: -2,63), a favore di T2. (Tab.1).

La nostra ipotesi conferma il fatto che la percentuale di fasi di accelerazione e decelerazione prodotte durante l’allenamento, che è stata moderatamente variata tra T1 e T2, è completamente ridotta a T3. Ciò conferma i dati della letteratura (Bangsbo J., Mohr M., 2014) per i quali il role training e l’allenamento per la lattazione SEP e SEM sono importanti per il miglioramento della capacità di ripetere gli sprint e la capacità di recuperare dopo un periodo di lavoro svolto ad alto intensità.
Accelerazioni e frenate sono state eseguite con lavoro a palla in T3, ma poche percentuali e non sono state mantenute nel tempo, non è un caso che il lavoro totale SEP e SEM ha assorbito lo 0,07% dell’allenamento in T3, in pratica l’effetto è stato insignificante.
Per quanto riguarda i confronti tra le stagioni delle competizioni ufficiali, c’è una differenza insignificante per tutti i parametri tra T1 e T2, che denota uno stile di gioco simile e un livello di preparazione simile tra le due stagioni stesso preparatore atletico e volume di lavoro fisico tra 32,9 % e 35,4%. Con un importante apporto di lattacidi a tutto campo senza palla in allenamento 1 seduta a settimana per circa 40 settimane.
Invece tra T1 e T3 le variazioni sono statisticamente significative su tutti i parametri a favore di T1 e tra T2 e T3 a favore di T2 (Tabella 2).
Anche qui si conferma nel gioco che tra T3 e T2 c’è una differenza statisticamente significativa per quanto riguarda la percentuale di accelerazioni ad altissima intensità (% D_A8) (ES: -1,44) e tra T3 e T1 (ES: -2,11). Ciò conferma la nostra precedente ipotesi: la mancanza di lavoro fisico generale per migliorare queste qualità nel T3 a favore del solo lavoro con la palla, cosa che non si è verificata nelle stagioni T1 e T2 (Tabella 2).

La preparazione fisica nel calcio non può prescindere dalla sua componente generale (Bangsbo J et al. 2020), a favore solo dell’allenamento con la palla e seguendo le tendenze del momento. L’Evidence-Based Training (EBT) è la chiave per migliorare le prestazioni dei calciatori professionisti e dilettanti e garantisce salute ed efficienza fisica anche nella vita di tutti i giorni. L’allenamento si fa anche nelle 24 ore della giornata, non solo nelle ore trascorse in campo: la differenza che fa la differenza. Analizzando le tre stagioni considerate (T1, T2, T3), si rileva pesantemente la scarsa efficienza fisica nei parametri di accelerazione, fondamentali nelle dinamiche di gioco in T3: il calcio nel 2030 (Nassis et al 2020), dovrebbe avere un incremento di circa 50 % di azioni ad altissima intensità: dove posso andare se non ho atleti con una condizione fisica adeguata?
Secondo la nostra ipotesi c’è un mito da sfatare: se lavoro con la palla basta condizionare i giocatori e loro si divertono. Diciamo che se lavorassimo con la palla e supportassimo questo lavoro con l’allenamento generale (senza palla), avremmo atleti più performanti che si faranno meno male e soprattutto sosterranno maggiori carichi di lavoro (es. aumento del numero di partite giocato in un anno).
Il calcio non è una scienza, sappiamo che è un gioco, ma allo stato attuale crediamo che senza un supporto adeguato e una corretta interpretazione dei dati ci si allontana dall’obiettivo, da quanto scientificamente dimostrato.