Interpretación completa de las métricas VBT y RSI: maximizar la eficiencia del entrenamiento mediante velocidad y reactividad

Introducción: los dos pilares centrales del entrenamiento basado en datos

En las ciencias del deporte modernas, la calidad del entrenamiento no se determina simplemente por el peso levantado o el número de repeticiones.

Lo más importante es con qué eficiencia y rapidez los músculos y el sistema nervioso procesan ese peso.

En este contexto, hay dos métodos de entrenamiento basados en datos que recientemente reciben la mayor atención entre atletas y entrenadores: el VBT (entrenamiento basado en la velocidad) y el RSI (índice de fuerza reactiva).

Estas dos métricas miden características físicas diferentes, pero, cuando se usan juntas, generan una potente sinergia capaz de maximizar la eficiencia del entrenamiento.

Midiendo VBT	Midiendo RSI

El VBT es un método para gestionar la intensidad del entrenamiento midiendo en tiempo real la velocidad a la que se mueve la barra o el equipo.

Utilizando un sensor como PoinT GO, se puede captar con precisión la velocidad media, la velocidad máxima, el rango de movimiento y la potencia de la barra en cada repetición (rep).

La mayor ventaja del VBT es que permite evaluar de inmediato la condición y el nivel de fatiga del día sin un test de 1RM (peso máximo que se puede levantar una vez, es decir, la fuerza máxima).

Si la velocidad disminuye aun levantando el mismo peso, es una señal de que se ha acumulado fatiga en los músculos, por lo que el entrenador puede ajustar de inmediato la intensidad para reducir el riesgo de lesión y aumentar el efecto del entrenamiento.

Por otro lado, el RSI es un índice de fuerza reactiva que indica con qué rapidez los músculos alternan entre contracción y relajación.

Esto es especialmente esencial para evaluar la eficiencia del sistema neuromuscular en deportes que requieren saltos o cambios de dirección rápidos.

El RSI mide la capacidad elástica de los músculos para almacenar y liberar energía, cuantificando la capacidad de movimiento explosivo del atleta.

El VBT y el RSI tienen una relación complementaria.

Si el VBT monitoriza el estado del «motor» —gestionando la fuerza y la velocidad de los músculos, así como su estado de recuperación de la fatiga—, el RSI inspecciona el estado de la «transmisión», evaluando con qué rapidez y eficiencia el sistema nervioso transmite esa fuerza.

Interpretar ambas métricas en conjunto permite comprender de forma integral la fatiga neuromuscular, la intensidad del entrenamiento y el estado de recuperación, más allá de la mera magnitud de la fuerza.

Este artículo aborda en detalle los principios y los métodos de medición de estas dos métricas centrales, así como la forma de maximizar la eficiencia del entrenamiento basándose en los datos.

Los principios centrales y la importancia del RSI (índice de fuerza reactiva)

El RSI (índice de fuerza reactiva) es una métrica que indica con qué rapidez los músculos alternan entre contracción y relajación, y evalúa cuantitativamente «con qué rapidez se rebota».

No refleja la mera magnitud de la fuerza, sino, de forma integral, la capacidad elástica y la velocidad de reacción con que el sistema neuromuscular almacena y libera energía.

El RSI se calcula como la altura del salto (metros) dividida por el tiempo de contacto con el suelo (segundos), lo que permite captar de forma objetiva la capacidad de movimiento explosivo del atleta.

Configuración de la medición de RSI	Midiendo RSI

El valor central de la medición del RSI radica en que permite evaluar simultáneamente la reactividad neuromuscular y la acumulación de fatiga.

Al analizar la altura del salto en relación con el tiempo de contacto en un test de saltos sucesivos, se puede concluir que la reactividad ha disminuido cuando el tiempo de contacto se alarga aun con la misma altura de salto.

Esto significa que los músculos y el sistema nervioso no se recuperan con la suficiente rapidez, por lo que no se produce una transferencia eficiente de energía.

En concreto, la medición del RSI se calcula midiendo, mediante el sensor PoinT GO, el tiempo de contacto y el tiempo de vuelo.

La altura se deriva a partir del tiempo de vuelo, y el RSI se obtiene dividiendo esa altura por el tiempo de contacto.

Además, en el caso de los drop jumps, también se puede calcular adicionalmente el DRI (índice de reacción del drop) utilizando la suma de la altura del cajón y la altura del salto.

La tasa de decaimiento del RSI por repetición es una herramienta importante para leer de forma objetiva el estado de fatiga del día.

Cuando el número de saltos es de 6 o más, se obtiene la tasa de decaimiento por fatiga calculando cuánto ha disminuido el RSI medio de las últimas 3 repeticiones respecto al RSI medio de las primeras 3. Gracias a esto, el entrenador puede identificar con precisión el momento de inicio de la fatiga del atleta, prevenir el sobreentrenamiento y ajustar la intensidad óptima del entrenamiento.

Si el VBT monitoriza el estado del «motor» —gestionando la fuerza y la velocidad de los músculos, así como su estado de recuperación de la fatiga—, el RSI inspecciona el estado de la «transmisión», evaluando con qué rapidez y eficiencia el sistema nervioso transmite esa fuerza.

Interpretar ambas métricas en conjunto permite comprender de forma integral la fatiga neuromuscular, la intensidad del entrenamiento y el estado de recuperación, más allá de la mera magnitud de la fuerza.

Criterios de clasificación e interpretación por tipo de medición de RSI

Los grados de RSI se determinan en una escala de 5 niveles —élite, excelente, bueno, promedio y deficiente— según los umbrales establecidos para cada tipo de test.

Si el valor del RSI es igual o superior al umbral de un grado determinado, se reconoce como ese grado; si es inferior a todos los umbrales, se clasifica como deficiente.

Los criterios de clasificación para cada tipo de test son los siguientes.

Para los saltos sucesivos a dos piernas y los drop jumps, el grado élite se basa en un RSI de 2,5 o más, excelente en 2,0 o más, bueno en 1,5 o más y promedio en 1,0 o más.

El drop jump a una pierna se basa en élite 1,0, excelente 0,7, bueno 0,5 y promedio 0,3, mientras que el salto sucesivo a una pierna se basa en élite 0,8, excelente 0,55, bueno 0,4 y promedio 0,25.

Los criterios bilaterales se establecieron sobre la base de las normas de Flanagan.

El drop a una pierna refleja datos de atletas de salto de élite, y, dado que el salto sucesivo a una pierna carece de la energía de caída del cajón, sus criterios se ajustaron a aproximadamente el 80 % del drop a una pierna.

Mediante estos criterios de clasificación, los entrenadores pueden evaluar cuantitativamente la fuerza reactiva del atleta y juzgar objetivamente la eficacia del programa de entrenamiento.

Gestión de la fatiga en tiempo real con el VBT (entrenamiento basado en la velocidad)

El VBT (entrenamiento basado en la velocidad) es un método para gestionar la intensidad del entrenamiento y la fatiga en tiempo real midiendo, por repetición, la velocidad a la que sube la barra.

Al colocar un sensor PoinT GO en la barra, se mide en cada repetición la velocidad media, la velocidad máxima, el rango de movimiento (ROM), la potencia y la pérdida de velocidad dentro de la serie.

Analiza por separado la fase concéntrica (de levantar) y la fase excéntrica (de bajar).

Midiendo VBT	Resultado de la medición de VBT

El valor central del VBT es que permite «conocer de inmediato la condición del día y la intensidad adecuada, sin un test de 1RM».

Un test directo de 1RM conlleva un alto riesgo de lesión y no puede realizarse con frecuencia.

El VBT informa del estado del día solo a partir de la velocidad de ascenso de la barra: si la velocidad disminuye con el mismo peso, es una señal de que se ha acumulado fatiga, por lo que el entrenador puede ajustar la intensidad en plena serie.

Las entradas y salidas de la medición de VBT son las siguientes.

• Entrada: aceleración del sensor (x, y, z), velocidad (z), posición (z), marca de tiempo, peso de la serie

• Salida (por repetición): velocidad media (m/s), velocidad máxima/pico (m/s), rango de movimiento ROM (m), tiempo del movimiento (s), potencia (W/kg)

• Métricas derivadas: tiempo hasta el pico (s), tasa de desarrollo de la velocidad (Rate of Velocity Development, m/s²) = velocidad máxima ÷ tiempo hasta el pico, tasa de desaceleración (m/s²), tiempo de pico relativo (0–1)

• Métricas excéntricas: velocidad media/máxima excéntrica, ratio de tempo (tiempo excéntrico ÷ tiempo concéntrico —una proporción de tiempos, valor ideal 1,5–3,0×), ratio de velocidad excéntrica/concéntrica (una métrica aparte)

Lo que conviene tener en cuenta aquí es que la anterior «tasa de desarrollo de la velocidad» es una tasa de cambio de la velocidad (m/s², velocidad máxima ÷ tiempo hasta el pico).

Difiere del RFD de los manuales (tasa de desarrollo de la fuerza = fuerza ÷ tiempo, N/s).

Dado que PoinT GO mide la velocidad y no la fuerza (force), traducirlo como «tasa de desarrollo de la fuerza/potencia muscular» sería incorrecto.

El VBT distingue las zonas según el objetivo del entrenamiento por la velocidad media.

Zona	Rango de velocidad
Fuerza	0–0,5 m/s
Fuerza-velocidad	0,5–0,75 m/s
Potencia	0,75–1,0 m/s
Velocidad-fuerza	1,0–1,3 m/s
Velocidad	1,3+ m/s

A modo de referencia, los valores límite (0,5 · 0,75 · 1,0 · 1,3) coinciden con el modelo de 5 zonas de Bryan Mann. Las etiquetas siguen la denominación de la app PoinT GO.

El VBT cuantifica la fatiga mediante la pérdida de velocidad dentro de la serie.

Pérdida de velocidad = (velocidad de la primera rep − velocidad de la última rep) ÷ velocidad de la primera rep.

Los umbrales por etapa de fatiga son los siguientes.

Etapa	Pérdida de velocidad
Baja	0–15%
Moderada	15–25%
Alta	25–35%
Grave	35%+

• La pendiente de fatiga (m/s por repetición) se calcula mediante regresión lineal.

• Rep de inicio de la fatiga: el número de repetición en el que la velocidad cae un 20% respecto a la primera rep.

Hay dos definiciones de pérdida de velocidad.

(1) Pérdida de velocidad por repetición = (velocidad media más alta hasta esa rep − velocidad media de esta rep) ÷ velocidad media más alta.

(2) Pérdida por serie = (primera rep − última rep) ÷ primera rep —el valor que usa la tabla de fatiga anterior—.

Además, el indicador de semáforo de la pantalla en tiempo real usa cortes más gruesos.

Verde ≤15%, amarillo 15–25%, rojo >25% —algo distinto de la tabla de fatiga de 4 etapas (baja/moderada/alta/grave) anterior—.

Los valores de referencia usados para la autorregulación del VBT y el análisis de calidad excéntrica son los siguientes.

• Autorregulación: pérdida de velocidad objetivo 20%, pérdida de velocidad máxima 30%, unidad de ajuste de peso 2,5 kg. Descanso recomendado por etapa de fatiga: baja 90 s / moderada 150 s / alta 240 s / grave 300 s (por defecto 120 s). Dentro del rango del objetivo ±5%, mantener el peso; por debajo del objetivo, +1 unidad; entre el objetivo y el máximo, −1 unidad; por encima del máximo, se recomiendan −2 unidades.

• Calidad excéntrica: ratio de tempo ideal 1,5–3,0, tiempo excéntrico (negativo) ideal 2,0–4,0 s. Grados de la puntuación compuesta: excelente ≥85 / bueno ≥70 / moderado ≥50 / por debajo de eso, deficiente. Puntuación compuesta = puntuación de control × 0,4 + cumplimiento del tempo × 0,35 + consistencia × 0,25.

• Ancla de estimación del 1RM: en la recta de regresión del perfil carga-velocidad (LVP), se toma como 1RM estimado el peso al que la velocidad prevista llega a 0,3 m/s (umbral de velocidad mínima, MVT).

La medición de VBT se realiza en la app connect en el siguiente orden.

1. Conectar el sensor: seleccionar un sensor en la pantalla de VBT (si no se selecciona ninguno, el botón «Listo» queda desactivado).

2. Configurar el ejercicio y el peso: seleccionar el ejercicio (sentadilla, press de banca, etc.) → introducir el peso de la serie (kg/lb) (en los ejercicios con el propio peso corporal solo se muestra el peso). Control deslizante de ROM mínimo (por defecto 15 cm, 15–45 cm). Opciones: repeticiones objetivo (1–20), zona de velocidad objetivo, corte de pérdida de velocidad (10–99%) —finaliza automáticamente al alcanzarlo—.

3. Preparación: botón «Listo» → cuenta atrás de 3 segundos («Mantente quieto») → comienza la medición por BLE.

4. Medición: al levantar la barra se detectan automáticamente las repeticiones. La pantalla muestra en tiempo real el indicador de velocidad, la barra de pérdida de velocidad y las métricas de las repeticiones recientes (velocidad media/máxima, ROM, potencia), y solo se reconocen como repeticiones válidas las que alcanzan o superan el ROM mínimo establecido. Cuando se alcanzan las repeticiones objetivo o el corte de pérdida de velocidad, finaliza automáticamente y pasa a la pantalla de resultados.

Configuración del entorno y filtrado de datos para una medición precisa

La última y más importante etapa del entrenamiento basado en datos es la «medición precisa».

Por muy sofisticados que sean los algoritmos y por excelente que sea el sensor, si la posición de colocación del equipo no es correcta o el entorno de medición es inestable, los datos recogidos no son más que ruido poco fiable.

El sensor PoinT GO está diseñado, con un peso ligero de 15 g y un sistema de fijación magnética, para poder colocarse en un segundo en cualquier lugar: una barra, un dispositivo wearable, una máquina, etc.

Pero detrás de esta comodidad existe la condición previa de una «fijación firme».

Si el sensor se mueve o se desliza en el punto de medición, vibraciones no deseadas se mezclan en los datos y distorsionan los valores medidos.

Por lo tanto, para garantizar la precisión de la medición, es imprescindible adquirir el hábito de comprobar cada vez que el sensor está firmemente adherido a la piel o a la superficie del equipo.

La posición de colocación varía según el tipo de ejercicio y la parte del cuerpo que se vaya a medir.

El sensor PoinT GO debe colocarse en el segmento clave que es objeto de medición.

Por ejemplo, al hacer VBT con barra, halterofilia o una medición de 1RM, el sensor debe colocarse en la parte del manguito del disco de la barra.

Esto es para captar directamente la velocidad de desplazamiento y la aceleración reales de la barra.

Por otro lado, al medir saltos o el índice de fuerza reactiva (RSI), se coloca en el centro del cuerpo —la cintura (pelvis) o la parte superior de la espalda— para medir el movimiento global del salto y el impacto del aterrizaje.

Al evaluar el rango de movimiento (ROM) del tren superior o inferior, el sensor se sitúa en el punto que mejor representa el movimiento de la articulación, como la muñeca/mano o la pelvis/cadera, respectivamente.

Al analizar movimientos de rotación o de swing, se coloca en la muñeca, o en la parte del agarre de un bate, un palo o una raqueta, o en la columna torácica o la pelvis que actúan como eje de rotación, para extraer con precisión la velocidad angular de rotación y el ángulo del swing.

Así pues, seleccionar la posición de colocación precisa adecuada al objetivo de la medición es el primer paso que determina la calidad de los datos.

La cosa no termina con simplemente colocar el sensor: cómo se procesa y se filtra la señal en bruto recogida es el núcleo de la interpretación de los datos.

El sensor PoinT GO recoge en tiempo real información de aceleración y rotación mediante una IMU (unidad de medición inercial) de 9 ejes.

En ese momento, los datos recogidos pueden incluir el sesgo (error de cero) —una característica propia del sensor—, la deriva del giroscopio y el ruido de vibraciones externas que se produce durante la medición.

En particular, los cálculos de velocidad o posición basados en integración son propensos a la deriva, en la que los errores se acumulan con el tiempo.

Para resolverlo, PoinT GO pasa por un proceso de calibración que establece y corrige la referencia de cero en estado de reposo antes de la medición.

La app connect guía al usuario en este proceso de calibración y minimiza el error inicial mediante la alineación de los ejes del acelerómetro y la corrección del sesgo.

Durante la medición, los datos de cuaterniones (información de rotación) y de aceleración recogidos se posprocesan en tiempo real.

La app y el firmware integran los datos de aceleración para calcular la velocidad y la posición, y convierten los datos de cuaterniones en ángulos de Euler (roll, pitch, yaw) para proporcionar los ángulos de rotación en grados.

En ese momento, para corregir la deriva que puede producirse en mediciones prolongadas, se aplica un algoritmo que detecta los intervalos de reposo y vuelve a corregir el sesgo.

Además, al compensar como constante la aceleración gravitatoria del eje Z (9,81 m/s²) para eliminar la influencia de la gravedad, se extrae únicamente la aceleración del movimiento puro.

Este filtrado algorítmico elimina los valores anómalos y el ruido para que entrenadores y atletas puedan confiar únicamente en el rendimiento real del ejercicio.

En conclusión, el éxito del entrenamiento basado en datos surge de una armonía perfecta entre la fijación física del sensor y el filtrado por software.

El sensor PoinT GO, con su peso ligero de 15 g y su interfaz de app intuitiva, facilita la medición en el terreno, pero, tras ella, operan sofisticados algoritmos de calibración y corrección de la deriva.

El usuario debe fijar firmemente el sensor en el punto de medición, establecer la referencia de cero mediante la calibración antes de medir y confiar en los datos filtrados que la app proporciona tras la medición.

Cuando esta configuración precisa del entorno y este proceso de tratamiento de datos están en su sitio, las métricas VBT y RSI dejan de ser meros números para convertirse en potentes herramientas que maximizan la eficiencia del entrenamiento.

Ahora, junto con PoinT GO, puedes elevar un nivel la calidad de tu entrenamiento con datos científicos y precisos.