Descobrindo a ciência por trás das zonas de treinamento eficazes

Publicado em 23 de setembro de 2024
Editado em 29 de maio de 2025
Alcançar o desempenho máximo nos esportes não envolve apenas trabalho duro, dedicação e técnica eficiente — também envolve dominar os sistemas de energia e as vias metabólicas do corpo. Ao entender esses processos complexos, atletas e treinadores podem otimizar os regimes de treinamento e melhorar significativamente o desempenho. Neste artigo, desmistificamos esses conceitos essenciais e explicamos como eles influenciam o planejamento do treinamento e o design das zonas.
Em nosso artigo anterior, "Zonas de treinamento de natação: avançando na prescrição de intensidade — a necessidade de melhores ferramentas", destacamos a importância da prescrição de intensidade personalizada. Embora novas tecnologias como a IA ofereçam grande potencial, elas não podem resolver todos os problemas do treinamento esportivo sozinhas. Simplesmente alimentar a IA com artigos e dados científicos não é suficiente. A IA não pode avaliar e integrar todas as teorias esportivas diferenciadas de forma eficaz, ainda. Portanto, é crucial primeiro refinar nossos modelos conceituais, como zonas de treinamento, para fornecer uma base sólida sobre a qual a IA pode construir estratégias de treinamento mais precisas e eficazes.
A necessidade de revisar as zonas de treinamento
As zonas de treinamento são faixas específicas de intensidade de exercício projetadas para orientar e otimizar o treinamento atlético. Definidas por marcadores fisiológicos como frequência cardíaca (FC), concentração de lactato, esforço percebido e porcentagens de VO2 máx., cada zona tem como alvo adaptações fisiológicas específicas e corresponde a diferentes níveis de esforço. Essas zonas são baseadas em pesquisas de fisiologia do exercício, destacando como o corpo responde a diferentes intensidades de exercício. Com o tempo, o conceito de zonas de treinamento evoluiu, influenciado pela ciência esportiva, medicina e treinamento. Marcadores fisiológicos importantes como limiar de lactato, VO2 máx. e variabilidade da frequência cardíaca têm sido fundamentais na definição dessas zonas, pois provocam respostas fisiológicas e adaptações distintas em diferentes intensidades de exercício.
Embora as zonas de treinamento sejam fundamentais para estruturar e avaliar programas de treinamento eficazes, muitos sistemas existentes não atendem às necessidades exclusivas dos nadadores. Zonas de treinamento genéricas, particularmente aquelas com cinco ou menos zonas ou aquelas baseadas apenas em dados de frequência cardíaca, muitas vezes não têm a precisão necessária para o aprimoramento ideal do desempenho. As zonas de treinamento são cruciais por vários motivos:
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Especificidade: Elas permitem que os atletas tenham como alvo sistemas de energia e fibras musculares específicos, levando a adaptações de treinamento mais eficazes.
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Otimização: Treinar na intensidade apropriada ajuda os atletas a otimizar o desempenho e evitar overtraining ou undertraining.
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Monitoramento: As zonas de treinamento fornecem uma estrutura para monitorar e ajustar a intensidade do treinamento, garantindo que os atletas treinem no nível certo para atingir seus objetivos.
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Recuperação: Elas auxiliam no planejamento de sessões de recuperação, cruciais para prevenir lesões e promover o desenvolvimento atlético de longo prazo.
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Individualização: As zonas de treinamento podem ser adaptadas a atletas individuais com base em suas respostas fisiológicas únicas, tornando o treinamento mais personalizado e eficaz.
Os sistemas abrangentes de zonas de treinamento podem melhorar significativamente o desenvolvimento e a implementação de ferramentas de IA para treinamento esportivo das seguintes maneiras:
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Insights baseados em dados: As ferramentas de IA podem analisar grandes quantidades de dados de sessões de treinamento, fornecendo insights sobre como os atletas respondem a diferentes zonas de treinamento. Isso ajuda a ajustar os programas de treinamento para desempenho ideal.
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Personalização: A IA pode usar dados de sistemas abrangentes de zonas de treinamento para criar planos de treinamento personalizados que atendem às respostas fisiológicas únicas de atletas individuais.
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Monitoramento e Feedback: Ferramentas de IA podem monitorar continuamente a intensidade e o volume do treinamento, fornecendo feedback em tempo real para atletas e treinadores. Isso garante que os atletas treinem na intensidade certa e façam os ajustes necessários.
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Prevenção de Lesões: Ao analisar dados sobre carga de treinamento e recuperação, ferramentas de IA podem identificar padrões que podem levar ao overtraining e lesões, permitindo ajustes proativos aos programas de treinamento.
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Otimização de Desempenho: A IA pode usar dados de sistemas abrangentes de zona de treinamento para identificar as estratégias de treinamento mais eficazes para melhorar o desempenho, incluindo a otimização do equilíbrio entre diferentes zonas de treinamento para atingir objetivos específicos.
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Adaptabilidade: Ferramentas de IA podem se adaptar rapidamente a mudanças na condição ou desempenho de um atleta, fornecendo ajustes dinâmicos aos programas de treinamento para garantir que o treinamento permaneça eficaz e relevante.
Ao revisar e expandir os sistemas de zona de treinamento, podemos aproveitar ferramentas de IA para criar programas de treinamento mais precisos, individualizados e eficazes que melhoram o desempenho atlético e promovem o desenvolvimento a longo prazo.
Fundamentos das Zonas de Treinamento
Entender a interação dos sistemas de energia é crucial para desenvolver programas eficazes de treinamento esportivo e condicionamento físico. Tradicionalmente, a ressíntese de ATP — a principal moeda energética nos músculos — tem sido atribuída a três sistemas integrados: o sistema ATP-PCr, a glicólise anaeróbica e o sistema aeróbico. No entanto, pesquisas recentes destacam a complexidade e a sobreposição desses sistemas durante o exercício, desafiando essa visão simplificada.
O sistema ATP-PCr fornece energia imediata para esforços curtos e de alta intensidade, mas é rapidamente esgotado. À medida que o exercício continua, a glicólise anaeróbica se torna a fonte dominante de ATP, levando ao acúmulo de lactato. Ao contrário da noção ultrapassada de que o sistema aeróbico só se torna relevante durante exercícios prolongados, ele começa a contribuir para a produção de energia muito mais cedo e significativamente mais do que se pensava anteriormente. Esse envolvimento precoce do sistema aeróbico ajuda a sustentar esforços de alta intensidade e atrasa a fadiga.
Pesquisas de Swanwick e Matthews (2018) e Gastin (2001) enfatizam que todas as atividades físicas ativam cada sistema de energia em graus variados com base na intensidade e duração do exercício. Essa interação garante um suprimento contínuo de ATP e destaca a importância de treinar todos os sistemas de energia para otimizar o desempenho. Por exemplo, durante exercícios de alta intensidade com duração de 60 a 120 segundos, há envolvimento substancial de vias anaeróbicas e aeróbicas, demonstrando que o pico de captação de oxigênio (VO2máx) pode ser alcançado mesmo em atividades tradicionalmente anaeróbicas.
Ao reconhecer a interação dinâmica dos sistemas de energia, treinadores e atletas podem criar programas de treinamento que visem vias metabólicas específicas, levando a adaptações mais eficazes e desempenho aprimorado. Essa compreensão abrangente ressalta as limitações do modelo tradicional de frequência cardíaca de 5 zonas, que simplifica demais as contribuições de energia e carece da especificidade necessária para o treinamento competitivo. Adotar uma abordagem mais sutil, como um sistema multizona detalhado, pode atender melhor às demandas energéticas exclusivas de diferentes esportes e otimizar o desenvolvimento atlético.
Contribuição percentual de cada sistema de energia para o fornecimento total de energia durante o exercício total, com base nos dados de Swanwick e Matthews (2018).
Por que não usar zonas de treinamento existentes?
Os sistemas de zonas de treinamento existentes geralmente não têm a especificidade e a adaptabilidade necessárias para um treinamento abrangente. A maioria deles é projetada com aptidão geral em mente e não leva em conta as distintas demandas fisiológicas de treinamento esportivo específico. Zonas genéricas podem levar a estímulos de treinamento inadequados, esforço desperdiçado e aumento do risco de lesões, e não são adequadas para dar suporte ao desenvolvimento e implementação de ferramentas de IA para treinamento esportivo personalizado.
Desvantagens dos sistemas de treinamento de 5 zonas ou menos:
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Uso predominante de intensidade: A maioria dos sistemas de zona de treinamento, especialmente aqueles que fazem referência apenas à frequência cardíaca, não considera outras variáveis cruciais como duração, descanso, métodos de treinamento e densidade. Essas variáveis são essenciais para prescrever exercícios de forma eficaz. Variações ou omissões de qualquer uma dessas variáveis deixam os efeitos da carga de treinamento desconhecidos. Sistemas abrangentes integram essas variáveis para fornecer um regime de treinamento mais completo e eficaz.
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Especificidade limitada em adaptações de treinamento: Sistemas simplificados podem não fornecer a especificidade necessária para atingir diferentes tipos de fibras musculares e vias metabólicas de forma eficaz. Sistemas abrangentes como o modelo de 9 zonas permitem adaptações de treinamento mais precisas ao atingir sistemas de energia e fibras musculares específicos.
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Desenvolvimento inadequado de capacidades aeróbicas e anaeróbicas: Um sistema simplificado pode não desenvolver adequadamente as capacidades aeróbicas e anaeróbicas. Sistemas abrangentes podem atender melhor às necessidades específicas dos atletas, fornecendo treinamento direcionado para sistemas de energia aeróbica e anaeróbica.
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Capacidade reduzida de otimizar o desempenho: Sistemas abrangentes permitem um controle mais preciso sobre a intensidade e o volume do treinamento, levando a uma melhor otimização do desempenho. Um sistema simplificado pode não ter a granularidade necessária para ajustar o treinamento para o desempenho máximo.
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Potencial para overtraining ou undertraining: Sem a estrutura detalhada de um sistema abrangente, os atletas podem correr um risco maior de overtraining ou undertraining. Sistemas detalhados fornecem diretrizes claras para recuperação e intensidade, reduzindo o risco de erros de treinamento.
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Falta de monitoramento e feedback detalhados: Sistemas simplificados podem não fornecer o monitoramento e o feedback detalhados necessários para rastrear o progresso e fazer os ajustes necessários. Sistemas abrangentes oferecem métricas mais precisas para avaliar a eficácia do treinamento.
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Incapacidade de abordar diferenças individuais: Atletas têm respostas fisiológicas únicas ao treinamento. Um sistema abrangente pode acomodar melhor as diferenças individuais, fornecendo uma gama mais ampla de intensidades de treinamento e protocolos de recuperação.
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Oportunidades perdidas para adaptações específicas: Sistemas abrangentes podem atingir adaptações específicas, como melhoria do limiar de lactato, aumento do VO2máx e desenvolvimento de potência anaeróbica. Sistemas simplificados podem perder essas adaptações específicas devido à categorização mais ampla.
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Flexibilidade reduzida no design do treinamento: Sistemas simplificados podem limitar a flexibilidade no design de programas de treinamento que atendam às variadas demandas de diferentes eventos de natação e necessidades individuais dos atletas. Sistemas abrangentes oferecem mais flexibilidade na personalização de programas de treinamento.
Para abordar essas questões, a Wise Racer desenvolveu um sistema abrangente de zonas de treinamento que integra uma compreensão mais profunda dos sistemas de energia e vias metabólicas. Ao revisar as zonas de treinamento tradicionais, pretendemos fornecer suporte de treinamento mais preciso e individualizado para treinadores, atletas e entusiastas do fitness. Fique ligado no próximo artigo, onde nos aprofundaremos nas principais vias metabólicas que impulsionam o desempenho da natação e como elas podem ser otimizadas por meio de treinamento direcionado.
Resumo
Entender e dominar os sistemas de energia e as vias metabólicas do corpo é crucial para otimizar o desempenho atlético. As zonas de treinamento tradicionais, embora fundamentais, muitas vezes não têm a especificidade necessária para o treinamento esportivo. Revisar essas zonas para incluir marcadores mais precisos permite um treinamento mais direcionado e eficaz. A integração da IA no treinamento oferece benefícios significativos, incluindo planos personalizados e feedback em tempo real, mas depende de modelos de treinamento bem definidos. Reconhecer a complexidade dos sistemas de energia destaca a necessidade de abordagens de treinamento abrangentes. Sistemas simplificados podem levar a resultados abaixo do ideal, ressaltando as vantagens de um sistema de zona de treinamento mais detalhado e com mais nuances, como o desenvolvido pela Wise Racer, que visa melhorar o desempenho individual e reduzir os riscos relacionados ao treinamento.
Queremos ouvir de você!
Gostaríamos muito de ouvir sua opinião sobre os conceitos discutidos neste artigo. Como você incorpora uma compreensão dos sistemas de energia em suas práticas de treinamento ou coaching? Você experimentou diferentes sistemas de zona de treinamento e quais resultados viu?
Referências
- Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
- Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
- Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
- Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
- Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
- Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
- Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
- Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
- Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
- Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
- Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
- Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
- Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
- Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
- Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
- Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
- Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
- van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
- Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.