Predicción de tiempo en un Ironman: factores y cálculos (1ª parte)

A casi todos los triatletas alguna vez se les ha pasado por la cabeza la posibilidad de realizar una triatlón de Larga Distancia, “Ironman”. En su camino para de ser Finisher también nos preguntaremos sobre qué marca podría hacer si todo transcurre con normalidad.

Los factores que afectan a la consecución del objetivo son de muy diversa índole y muchos difíciles de cuantificar. Aspectos biomecánicas, nutricionales y fisiológicos o de entrenamiento además de otros de carácter externo influyen en la marca final. El objetivo de la presente entrada es analizar de manera sencilla alguno de los factores más importantes de los que va a depender el resultado obtenido en un triatlón de distancia Ironman. En una segunda parte abordaremos los posibles cálculos o maneras de predecir dicha marca para cualquier triatleta aficionado. 

Descubre nuestros Cursos Online para mejorar tu rendimiento

Algunas variables que afectan al resultado de una prueba de distancia “Ironman”

SEXO

Los hombres realizan un menor tiempo tanto final, como en cada sector, que las mujeres. En concreto la diferencia estriba el 9,8% para la natación, el 12,7% para el sector ciclismo y el 13,3% para el maratón. Esta diferencia entre sexos dependerá asimismo de la edad de los deportistas. 

EDAD

Tanto hombres como mujeres alcanzan la plenitud para pruebas de larga distancia, entre los 30 y 35 años (Rüst et al, 2012; Stiefel et al, 2013), edades en donde se pueden observar los mejores tiempos de entre los participantes.  Dentro de los profesionales esta referencia se respeta igualmente; los ganadores del “Ironman de Hawaii” desde el 2004 al 2014 han mediado los 33 +-3 años tanto en hombres como en mujeres, si bien hay que destacar cómo esta edad se va incrementando en los últimos años, tal y como podemos ver en la figura 1 :

EXPERIENCIA

La cantidad de pruebas de triatlón de larga distancia finalizadas, es un factor importante de cara a la consecución de una nueva prueba. Pero no sólo triatlones de distancia Ironman; triatlones de media distancia, de distancia olímpica y contar con experiencia en otras carreras como el Maratón, parecen ser clave, como veremos más adelante a la hora de finalizar con éxito y predecir una marca final en el triatlón largo. 

ENTRENAMIENTO

Según diferentes estudios, hombres y mujeres entrenan un número semejante de horas (Knechtle et al, 2015), si bien los primeros recorren mayor número de kilómetros y a mayor velocidad. La intensidad con la que se efectúa este entrenamiento también influye en el resultado final. En un estudio llevado a cabo por  Cejuela et al(2013) , los triatletas que más tiempo entrenaron por debajo del primer umbral, fueron los que mejor tiempo obtuvieron en el Ironman, a pesar de que la mayor parte de la carrera de Ironman se realizó a una intensidad mayor (entre umbrales), estableciéndose una correlación inversa significativa entre el tiempo entrenado bajo el primer umbral, y el resultado final.

Así mismo se observó una fuerte correlación positiva entre el tiempo entrenado en fase 2 y el tiempo final. Es decir, entrenar más rápido, entre el primer y segundo umbral, parece ser una contraproducente en el resultado final. 

ANTROPOMETRÍA

Otro factor importante resulta de las características antropométricas. Una menor masa corporal, un menor índice de masa corporal y bajo porcentaje graso, se correlacionan con un sector de carrera más rápido y por ende, mejor resultado final (Knechtle et al 2011), siendo este último factor, el más importante de los citados sobre todo entre los atletas masculinos, correlacionándose con mejores parciales en carrera y ciclismo (Cejuela et al, 2013).t

TIEMPO DE CADA SECTOR

Según un estudio llevado a cabo por la web runtri.com con más de 41000 finisher, el 50% del tiempo total de un Ironman, corresponde al sector ciclista, por un 40% de la carrera y un 10% del sector de natación, tal y como vemos en la figura 2. Este tiempo empleado en natación no es significativo del resultado final de la prueba (Whyte et al, 2000).

CARACTERÍSTICAS FISIOLÓGICAS

Aunque los triatletas de élite tienen un VO2 max. mayor que los populares (58.1 +-8.6 mL kg1 min1 los hombres y 52.8 +-5.7 mL kg1 min1 las mujeres (Leischik et al, 2014), no resulta un buen predictor del resultado , ya que nos encontramos con otras variables fisiológicas que afectan en mayor medida al rendimiento en pruebas generales de ultrafondo. 

Conocidos algunos de los factores más relevantes, abordaremos en la segunda parte del artículo los posibles cálculos o maneras de predecir el tiempo que podremos hacer en nuestro próximo Ironman

Jorge Ortega

Alto Rendimiento en Deportes Cíclicos. Endurance Coach. 

BIBLIOGRAFÍA 

• Knechtle B, Knechtle R, Stiefel M et al.Variables that influence Ironman triathalon performance- what changed in the last 35 years?J Sports Med. 2015; 6: 277–290.
• Knechtle B, Wirth A, Rüst CA, Rosemann T. Relationship between anthropometry and split performance in recreational male Ironman triathletes. Asian J Sports Med. 2011;2:23–30. 
• Leischik R, Spelsberg N. Endurance sport and “cardiac injury”: a prospective study of recreational ironman athletes. Int J Environ Res Public Health. 2014;11:9082–9100. 
• Muñoz I, Cejuela R, Seiler S, Larumbe E, Esteve-Lanao J. Training- intensity distribution during an ironman season: relationship with com- petition performance. Int J Sports Physiol Perform. 2014;9:332–339.
• Rüst CA, Knechtle B, Knechtle P, Rosemann T, Lepers R. Age of peak performance in elite male and female Ironman triathletes competing in Ironman Switzerland, a qualifier for the Ironman world champion- ship, ‘Ironman Hawaii’ from 1995 to 2011. Open Access J Sports Med. 2012;3:175–182. 

• Stiefel M, Knechtle B, Rüst CA, Rosemann T, Lepers R. The age of peak performance in Ironman triathlon – a cross-sectional and longitudinal data analysis. Extrem Physiol Med. 2013;2:27. 

• Web runtri.com 
• Whyte G, Lumley S, George K, et al. Physiological profile and predic- tors of cycling performance in ultra-endurance triathletes. J Sports Med 
Phys Fitness. 2000;40:103–109.