Este art\u00edculo se centra en la programaci\u00f3n \u2014 concretamente en c\u00f3mo organizar la carga semana a semana dentro de un bloque de entrenamiento de fuerza con VBT.<\/p>\n\n\n\n
Los 4 modelos de programaci\u00f3n del entrenamiento de fuerza<\/h2>\n\n\n\n
El estudio de Riscart-L\u00f3pez y colaboradores (2021) compar\u00f3 cuatro modelos de programaci\u00f3n durante 8 semanas, con 2 sesiones semanales de sentadilla completa. Todos los grupos trabajaron con una intensidad media del 67,5% del 1RM<\/strong> y una p\u00e9rdida de velocidad m\u00e1xima del 20% por serie<\/strong> \u2014 es decir, el volumen e intensidad total fue id\u00e9ntico en todos los grupos. Lo \u00fanico que cambi\u00f3 fue c\u00f3mo se distribuyeron esas cargas a lo largo de las sesiones:<\/p>\n\n\n\n La intensidad aumenta progresivamente<\/strong> semana a semana mientras el volumen disminuye. Es el modelo m\u00e1s cl\u00e1sico y conocido: empiezas con cargas m\u00e1s ligeras y muchas repeticiones, y terminas con cargas m\u00e1ximas y pocas repeticiones. Intuitivamente parece el m\u00e1s l\u00f3gico para ganar fuerza, pero como veremos, no tiene ventaja sobre los dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n Al contrario que la lineal: el volumen aumenta<\/strong> progresivamente mientras la intensidad disminuye. Menos habitual, pero \u00fatil en determinados contextos, especialmente cuando se quiere acumular volumen de trabajo hacia el final del bloque.<\/p>\n\n\n\n La intensidad y el volumen fluct\u00faan de sesi\u00f3n en sesi\u00f3n<\/strong>, alternando d\u00edas de alta intensidad\/bajo volumen con d\u00edas de baja intensidad\/alto volumen. Es el modelo que m\u00e1s se adapta a la variabilidad diaria del rendimiento del atleta.<\/p>\n\n\n\n La intensidad relativa se mantiene fija<\/strong> (67,5% RM) durante todo el bloque. Sin embargo, la carga absoluta en kg s\u00ed se ajusta cada sesi\u00f3n para mantener ese porcentaje constante \u2014 porque con las adaptaciones al entrenamiento, el 1RM va aumentando y hay que subir los kilos para seguir en el mismo %RM. Aqu\u00ed es donde el VBT es imprescindible: sin medir la velocidad, ser\u00eda imposible saber cu\u00e1ndo ajustar la carga.<\/p>\n\n\n\n El hallazgo principal del estudio es claro: todos los grupos mejoraron de forma similar<\/strong> en todas las variables analizadas \u2014 1RM en sentadilla, velocidad ante todas las cargas, salto vertical (CMJ) y tiempo en sprint de 20 metros.<\/p>\n\n\n\n La conclusi\u00f3n de los autores es directa: cuando la intensidad relativa y el volumen son equivalentes, el modelo de programaci\u00f3n no influye significativamente en el resultado final<\/strong>. Los cuatro modelos son igual de efectivos para mejorar el rendimiento.<\/p>\n\n\n\n Este resultado puede parecer decepcionante a primera vista \u2014 \u00bfpara qu\u00e9 debatir sobre modelos si todos funcionan igual? Pero en realidad es una excelente noticia para los entrenadores<\/strong>, porque elimina la presi\u00f3n de encontrar el modelo “correcto” y desplaza el foco hacia lo que realmente importa: controlar la intensidad real y el volumen efectivo de cada sesi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n El propio estudio subraya que esto solo fue posible porque la velocidad de ejecuci\u00f3n se registr\u00f3 en todas las repeticiones. Sin ese control objetivo, los grupos no habr\u00edan tenido la misma intensidad real ni el mismo volumen efectivo \u2014 y los resultados habr\u00edan sido diferentes y dif\u00edciles de comparar.<\/p>\n\n\n\n Si todos los modelos producen resultados similares, la elecci\u00f3n debe basarse en factores contextuales del atleta y del momento de la temporada:<\/p>\n\n\n\n El dato m\u00e1s importante que revela este estudio no es qu\u00e9 modelo elegir, sino por qu\u00e9 todos los modelos funcionaron igual de bien<\/strong>: porque en todos los grupos se control\u00f3 la velocidad de ejecuci\u00f3n en cada repetici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Esto permiti\u00f3 dos cosas fundamentales:<\/p>\n\n\n\n Sin medir la velocidad, los cuatro modelos habr\u00edan producido intensidades y vol\u00famenes reales diferentes entre sujetos, haciendo imposible la comparaci\u00f3n. El VBT no es solo una forma de programar \u2014 es la herramienta que hace que cualquier modelo de programaci\u00f3n funcione con precisi\u00f3n.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Si quieres aplicar cualquiera de estos modelos con el mismo rigor que en el estudio, el ADR Encoder<\/a> te permite registrar la velocidad de cada repetici\u00f3n en tiempo real y estimar el 1RM al inicio de cada sesi\u00f3n. La app ADR System<\/a> calcula autom\u00e1ticamente la p\u00e9rdida de velocidad intraserie y te avisa cuando alcanzas el umbral configurado, de forma que el control del volumen y la intensidad sea objetivo y consistente independientemente del modelo que uses.<\/p>\n\n\n\n La evidencia es clara: no existe un modelo de programaci\u00f3n superior a los dem\u00e1s cuando la intensidad relativa y el volumen son equivalentes<\/strong>. Lineal, inversa, ondulante y constante producen mejoras similares en fuerza, velocidad, salto vertical y sprint.<\/p>\n\n\n\n La implicaci\u00f3n pr\u00e1ctica m\u00e1s importante no es qu\u00e9 modelo elegir, sino garantizar que el modelo elegido se ejecuta con precisi\u00f3n \u2014 y eso solo es posible controlando la velocidad de ejecuci\u00f3n en cada repetici\u00f3n. El modelo importa menos que la calidad del control de la carga.<\/p>\n\n\n\n Los siguientes estudios respaldan los datos y conclusiones de este art\u00edculo sobre modelos de programaci\u00f3n del entrenamiento de fuerza con VBT:<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/adrencoder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/4-Formas-de-programar-el-entrenamiento-de-fuerza-basado-en-velocidad-1.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n1. Programaci\u00f3n lineal<\/h3>\n\n\n\n
2. Programaci\u00f3n inversa<\/h3>\n\n\n\n
3. Programaci\u00f3n ondulante<\/h3>\n\n\n\n
4. Programaci\u00f3n constante<\/h3>\n\n\n\n
Resultado del estudio: los 4 modelos funcionan igual de bien<\/h2>\n\n\n\n
Variable<\/th> Lineal<\/th> Inversa<\/th> Ondulante<\/th> Constante<\/th><\/tr><\/thead> Mejora 1RM<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td><\/tr> Mejora velocidad<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td><\/tr> Mejora CMJ<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td><\/tr> Mejora sprint 20m<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td> \u2713<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n ![\"\"](\"https:\/\/adrencoder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/4-Formas-de-programar-el-entrenamiento-de-fuerza-basado-en-velocidad-2.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 significa esto en la pr\u00e1ctica? La libertad de elegir<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1ndo usar cada modelo? Gu\u00eda pr\u00e1ctica<\/h2>\n\n\n\n
Usa programaci\u00f3n lineal cuando…<\/h3>\n\n\n\n
\n
Usa programaci\u00f3n ondulante cuando…<\/h3>\n\n\n\n
\n
Usa programaci\u00f3n constante cuando…<\/h3>\n\n\n\n
\n
Usa programaci\u00f3n inversa cuando…<\/h3>\n\n\n\n
\n
El papel clave del VBT en cualquier modelo de programaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Bibliograf\u00eda<\/h2>\n\n\n\n
\n