{"id":1844,"date":"2026-06-26T14:12:19","date_gmt":"2026-06-26T14:12:19","guid":{"rendered":"https:\/\/adrencoder.com\/blog\/senza-categoria-it\/profilo-di-velocita-di-carico-individualizzato-o-generico-per-stimare-1rm\/"},"modified":"2026-06-26T14:12:19","modified_gmt":"2026-06-26T14:12:19","slug":"profilo-di-velocita-di-carico-individualizzato-o-generico-per-stimare-1rm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/adrencoder.com\/blog\/it\/encoder-sportivo-e-vbt-it\/profilo-di-velocita-di-carico-individualizzato-o-generico-per-stimare-1rm\/","title":{"rendered":"Profilo di velocit\u00e0 di carico: individualizzato o generico per stimare 1RM?"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Una delle prime domande che ogni trainer pone quando inizia a utilizzare il VBT \u00e8 questa: <strong>Devo costruire un profilo velocit\u00e0 di carico personalizzato per ciascun atleta o posso utilizzare valori generici presi dalla letteratura?<\/strong> La risposta intuitiva \u00e8 che il profilo personalizzato dovrebbe essere pi\u00f9 preciso: \u00e8 specifico per l\u2019atleta, non per la media di una popolazione. Ma le prove scientifiche pi\u00f9 recenti qualificano abbastanza questa idea.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se lo fai correttamente, cambi il modo in cui trascorri il tuo tempo ad allenarti e il modo in cui interpreti le stime 1RM che ottieni dal codificatore.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cos&#8217;\u00e8 il profilo velocit\u00e0 di carico e a cosa serve?<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La relazione tra carico e velocit\u00e0 negli esercizi di forza \u00e8 lineare e inversa: maggiore \u00e8 il carico, minore \u00e8 la velocit\u00e0 di esecuzione. Questa relazione \u00e8 stabile, riproducibile e specifica per l&#8217;esercizio. Da esso, il <strong>profilo della velocit\u00e0 di carico<\/strong> consente di stimare l&#8217;1RM giornaliero senza dover raggiungere il cedimento: basta misurare la velocit\u00e0 con due o pi\u00f9 carichi submassimali ed estrapolare la curva alla velocit\u00e0 tecnica minima (la soglia di velocit\u00e0 alla quale l&#8217;1RM verrebbe aumentato).<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questo \u00e8 estremamente utile nella pratica: puoi conoscere l&#8217;1RM stimato del tuo atleta in ogni sessione, senza fatica aggiuntiva, integrandolo nel riscaldamento stesso. Questo \u00e8 quello che fa <a href=\"https:\/\/adrencoder.com\/es\/encoder-deportivo-vbt\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">ADR Encoder<\/a> automaticamente in ogni sessione con l&#8217;app <a href=\"https:\/\/adrencoder.com\/es\/adr-app\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">ADR System<\/a>.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il dibattito \u00e8 in corso <strong>quale profilo utilizzare<\/strong> Per fare quella stima:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Profilo generico<\/strong>: valori medi provenienti dalla letteratura scientifica che mettono in relazione velocit\u00e0 e percentuale di 1RM per un esercizio specifico. Ad esempio, nello squat, il sollevamento a ~1,0 m\/s equivale a circa il 60% dell&#8217;1RM secondo i dati di Gonz\u00e1lez-Badillo e S\u00e1nchez-Medina.<\/li>\n<li><strong>Profilo personalizzato<\/strong>: curva costruita appositamente per quell&#8217;atleta attraverso un test incrementale, utilizzando i propri dati di velocit\u00e0 rispetto a carichi noti.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La logica dietro il profilo individualizzato<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La variabilit\u00e0 interindividuale nella relazione carico-velocit\u00e0 \u00e8 reale. Non tutti gli atleti si muovono alla stessa velocit\u00e0 e alla stessa percentuale di 1RM: un powerlifter molto esperto pu\u00f2 sollevare il suo squat 1RM a 0,15 m\/s, mentre un atleta pi\u00f9 esplosivo pu\u00f2 farlo a 0,30 m\/s. Se si utilizza la stessa soglia di velocit\u00e0 minima per entrambi, uno dei due avr\u00e0 un errore sistematico nella stima dell&#8217;1RM.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ecco perch\u00e9 la logica del profilo individualizzato sembra solida: se si costruisce la curva con i dati reali dell&#8217;atleta, la stima dovrebbe essere pi\u00f9 precisa. Questa \u00e8 stata per anni la raccomandazione dominante nella letteratura VBT.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cosa dice la meta-analisi pi\u00f9 completa fino ad oggi<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel 2023, Greig et al. pubblicato in <em>Medicina dello Sport<\/em> la meta-analisi pi\u00f9 ambiziosa effettuata finora sulla validit\u00e0 predittiva dei profili di velocit\u00e0 di carico per stimare l\u20191RM. Hanno analizzato 137 modelli provenienti da 26 studi, con dati di 434 partecipanti allo squat, alla panca, allo stacco, al clean e allo snatch.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I loro risultati sono pi\u00f9 sfumati del previsto:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>I profili di velocit\u00e0 di carico hanno a <strong>validit\u00e0 predittiva moderata<\/strong> per stimare l\u20191RM, con un errore standard di stima del 9,8% (IC 95%: 7,4-12,2%). In termini pratici, se l\u20191RM effettivo \u00e8 di 100 kg, la stima pu\u00f2 essere sbagliata in media tra 7 e 12 kg.<\/li>\n<li>I profili tendono a farlo <strong>sovrastimare 1RM<\/strong> sistematicamente \u2014 in media 3,7% sopra il valore reale (circa 4,5 kg in termini assoluti).<\/li>\n<li>Ed ecco la scoperta pi\u00f9 sorprendente: <strong>L&#8217;utilizzo di una soglia di velocit\u00e0 personalizzata non produce stime significativamente pi\u00f9 accurate rispetto all&#8217;utilizzo di una soglia generica<\/strong>. La differenza tra i due approcci era statisticamente non significativa (\u03b2 = -0,4%, IC 95%: da -1,9% a 1,0%).<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In altre parole: costruire un profilo carico-velocit\u00e0 completamente individualizzato per ciascun atleta non migliora sensibilmente la precisione della stima dell\u20191RM rispetto all\u2019utilizzo di valori generici provenienti dalla letteratura.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Com&#8217;\u00e8 possibile? La spiegazione<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Che i profili individualizzati non siano chiaramente superiori pu\u00f2 sembrare controintuitivo, ma ha una spiegazione logica se analizzati in dettaglio.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il profilo carico-velocit\u00e0 di un atleta <strong>non \u00e8 stabile nel tempo<\/strong>. Cambia con il livello di affaticamento, lo stato di attivazione del giorno, gli adattamenti dell&#8217;allenamento e i cambiamenti nella composizione delle fibre muscolari. Un profilo costruito oggi potrebbe non essere rappresentativo di ci\u00f2 che accadr\u00e0 tra due settimane. Ci\u00f2 riduce il vantaggio teorico dell\u2019individualizzazione: anche il profilo \u201cindividualizzato\u201d presenta un errore intrinseco perch\u00e9 non \u00e8 statico.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Inoltre, il problema pi\u00f9 grande nella stima dell\u20191RM non risiede nella pendenza della curva ma nella <strong>soglia di velocit\u00e0 minima (MVT)<\/strong> \u2014 la velocit\u00e0 alla quale viene sollevata la 1RM. Questo valore varia notevolmente da individuo a individuo ed \u00e8 difficile da misurare con precisione senza raggiungere il guasto effettivo. E, paradossalmente, la variabilit\u00e0 del MVT colpisce in modo simile sia i profili individualizzati che quelli generici, pareggiando il loro errore finale.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Allora, a cosa serve il profilo personalizzato?<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La conclusione della meta-analisi non \u00e8 che la profilazione individualizzata sia inutile, bens\u00ec che \u00e8 vantaggiosa <strong>prevedere l\u20191RM assoluto<\/strong> \u00c8 pi\u00f9 piccolo del previsto. Ma il profilo personalizzato \u00e8 comunque prezioso per altri motivi:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Monitoraggio longitudinale<\/strong>: sebbene il profilo presenti errori in termini assoluti, i cambiamenti della curva durante un ciclo di allenamento riflettono adattamenti reali. Se la velocit\u00e0 con un carico fisso aumenta, l\u2019atleta ha migliorato, indipendentemente da quanto sia accurata la stima assoluta dell\u20191RM.<\/li>\n<li><strong>Rilevazione delle variazioni giornaliere<\/strong>: Il profilo personalizzato \u00e8 pi\u00f9 sensibile alle fluttuazioni da una sessione all&#8217;altra causate dall&#8217;affaticamento accumulato, dalla qualit\u00e0 del sonno o dallo stato di recupero. Ci\u00f2 lo rende utile per l&#8217;autoregolazione dei carichi, sebbene l&#8217;1RM stimato abbia un margine di errore.<\/li>\n<li><strong>Atleti con caratteristiche estreme<\/strong>: powerlifter avanzati, sollevatori olimpici o atleti con MVT molto lontani dai valori normativi traggono maggiori benefici dal proprio profilo, perch\u00e9 l&#8217;errore del profilo generico in quei casi pu\u00f2 essere maggiore della media.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Raccomandazione pratica: un approccio graduale<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019evidenza suggerisce che non esiste una risposta unica. L\u2019approccio pi\u00f9 efficiente dipende dal contesto:<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Situazione<\/th>\n<th>Approccio consigliato<\/th>\n<th>Perch\u00e9<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Inizia con VBT, atleta senza dati precedenti<\/td>\n<td>Profilo generico<\/td>\n<td>Abbastanza accurato per iniziare, senza la necessit\u00e0 di un test iniziale<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Atleta con esperienza media, monitoraggio oggettivo<\/td>\n<td>Profilo personalizzato base (2-3 carichi)<\/td>\n<td>Migliora la sensibilit\u00e0 ai cambiamenti quotidiani senza costi elevati in termini di tempo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Atleta avanzato o caratteristiche estreme<\/td>\n<td>Profilo personalizzato completo<\/td>\n<td>La variabilit\u00e0 individuale \u00e8 sufficientemente elevata da giustificare l\u2019investimento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gruppi numerosi negli sport di squadra<\/td>\n<td>Profilo generico o due punti<\/td>\n<td>Fattibilit\u00e0 logistica: l&#8217;errore \u00e8 accettabile e il tempo \u00e8 limitato<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Monitoraggio delle prestazioni a lungo termine<\/td>\n<td>Profilo personalizzato aggiornato ad ogni ciclo<\/td>\n<td>I cambiamenti nella curva riflettono adattamenti reali anche se l\u20191RM contiene errori<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un dettaglio che molti trascurano: l&#8217;intenzione della velocit\u00e0<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno dei fattori che maggiormente incide sull&#8217;accuratezza del profilo, sia esso generico o individualizzato, \u00e8 l&#8217; <strong>intenzione di velocit\u00e0 massima<\/strong> in ogni ripetizione. Diversi studi indicano che quando l\u2019atleta non applica la massima intenzione possibile in ogni ripetizione submassimale \u2013 cosa molto comune nella pratica quando il carico \u00e8 \u201ccomodo\u201d \u2013 la velocit\u00e0 registrata \u00e8 inferiore a quella reale e la stima dell\u20191RM \u00e8 gonfiata ancora di pi\u00f9.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ecco perch\u00e9 l&#8217;istruzione dell&#8217;atleta \u00e8 importante quanto il tipo di profilo che utilizzi: <strong>ogni ripetizione deve essere eseguita con la massima intenzione di velocit\u00e0<\/strong>, anche se il carico \u00e8 leggero. Questo \u00e8 ci\u00f2 che garantisce che la velocit\u00e0 registrata sia il vero limite massimo di carico dell&#8217;atleta e non una versione ridotta a causa della mancanza di motivazione o di sforzo.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusione<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La ricerca pi\u00f9 recente mostra che i profili di velocit\u00e0 di carico personalizzati non prevedono l\u20191RM in modo significativamente pi\u00f9 accurato rispetto ai profili generici. Entrambi hanno un margine di errore moderato \u2013 circa il 10% \u2013 ed entrambi tendono a sovrastimare il vero 1RM.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ci\u00f2 non significa che individualizzare sia inutile. Significa questo <strong>Il valore del profilo individualizzato non sta tanto nel prevedere l\u20191RM assoluto quanto nel rilevare i cambiamenti relativi<\/strong> nel tempo e nel consentire una pi\u00f9 sensibile autoregolazione dei carichi sessione per sessione. Per questo ha pi\u00f9 valore del profilo generico.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In pratica, la cosa pi\u00f9 intelligente \u00e8 iniziare con valori generici, costruire il profilo individuale con i dati reali che l\u2019encoder accumula in ogni sessione e utilizzare quel profilo per monitorare le tendenze \u2013 non per ottenere un 1RM \u201cesatto\u201d che in realt\u00e0 non potr\u00e0 mai essere completamente accurato senza un vero test di massimo.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Letteratura<\/h2>\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Greig, L., Aspe, R.R., Hall, A., Comfort, P., Cooper, K. &amp; Swinton, P.A. (2023). <em>The predictive validity of individualised load-velocity relationships for predicting 1RM: a systematic review and individual participant data meta-analysis<\/em>. <em>Sports Medicine<\/em>, 53(9), 1693\u20131708. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s40279-023-01854-9\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Vedi studio \u2192<\/a><\/li>\n<li>Gonz\u00e1lez-Badillo, J.J. &amp; S\u00e1nchez-Medina, L. (2010). <em>Movement velocity as a measure of loading intensity in resistance training<\/em>. <em>International Journal of Sports Medicine<\/em>, 31(5), 347\u2013352. <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/20180176\/\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Vedi in PubMed \u2192<\/a><\/li>\n<li>Marston, K.J. et al. (2022). <em>Load-velocity relationships and predicted maximal strength: a systematic review of the validity and reliability of current methods<\/em>. <em>PLOS ONE<\/em>, 17(10), e0267937. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0267937\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Vedi studio \u2192<\/a><\/li>\n<li>Ramos, A.G. (2024). <em>Resistance training intensity prescription based on load-velocity relationship<\/em>. <em>International Journal of Sports Medicine<\/em>, 45, 257\u2013266. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1055\/a-2158-3848\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Vedi studio \u2192<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-left kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;left&quot;,&quot;id&quot;:&quot;1844&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;0&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;0&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Valora este art\u00edculo post&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;0\\\/5 - (0 votos)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Profilo di velocit\u00e0 di carico: individualizzato o generico per stimare 1RM?&quot;,&quot;width&quot;:&quot;0&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; 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