Cadencia, oscilación vertical, ratio vertical, tiempo de contacto, rigidez de pierna… nuestros relojes y sensores producen cada vez más datos sobre cómo corremos. El problema es saber qué significan realmente. Un nuevo estudio acaba de hacer una pregunta bastante más interesante que decidir si un número aparece en verde, naranja o rojo: ¿cuáles de esas métricas se relacionan de verdad con las fuerzas internas que soportan el tendón de Aquiles y la articulación patelofemoral?
El trabajo fue publicado el 16 de octubre en Medicine & Science in Sports & Exercise y analizó a 55 corredores sanos. Durante 38 minutos corrieron en una cinta instrumentada a 12 velocidades diferentes, desde el 70% hasta el 125% de su ritmo habitual, mientras utilizaban sensores de consumo capaces de registrar diferentes variables de dinámica de carrera.
Simultáneamente, los investigadores utilizaron captura tridimensional de movimiento y un modelo musculoesquelético para estimar las fuerzas internas que se producían durante cada apoyo en dos zonas especialmente interesantes para cualquier corredor: el tendón de Aquiles y la articulación patelofemoral de la rodilla.
Tres métricas destacaron sobre las demás
Los investigadores analizaron nueve variables obtenidas mediante los sensores y ajustaron sus modelos por dos factores fundamentales: velocidad de carrera y masa corporal. Es importante porque muchas métricas cambian simplemente cuando empezamos a correr más rápido.
Tres variables mostraron las asociaciones más fuertes con las fuerzas internas estimadas tanto en Aquiles como en la articulación patelofemoral: cadencia, oscilación vertical y ratio vertical.
Cadencia
Número de pasos realizados por minuto. Es una de las métricas más fáciles de obtener con precisión mediante dispositivos de consumo.
Oscilación vertical
Cuánto se desplaza verticalmente el cuerpo durante cada ciclo de carrera. Habitualmente se expresa en centímetros.
Ratio vertical
Relaciona la oscilación vertical con la longitud del paso. Intenta contextualizar cuánto movimiento vertical existe respecto al avance.
Una diferencia de una desviación estándar en cualquiera de estas métricas se asoció con cambios máximos estimados de aproximadamente 0,4 a 0,6 veces el peso corporal en las fuerzas internas a lo largo de la fase de apoyo.
Otras variables registradas por los sensores, entre ellas el tiempo de contacto con el suelo, el porcentaje de tiempo de apoyo y la rigidez de pierna, mostraron asociaciones más pequeñas, por debajo de 0,4 veces el peso corporal por cada desviación estándar de cambio.
Eso no significa que cadencia, oscilación vertical y ratio vertical sean las tres métricas que “provocan lesiones”. Significa únicamente que, dentro de este experimento, estaban más relacionadas con las diferencias estimadas de carga interna que otras variables del wearable.
La cadencia interesa especialmente porque podemos medirla fuera del laboratorio
Entre las tres variables principales, los propios autores destacan la cadencia como la de mayor utilidad práctica.
No porque haya demostrado ser más importante biológicamente que las demás, sino porque resulta relativamente sencilla de medir de forma fiable mediante dispositivos de consumo mientras corremos fuera de un laboratorio.
Esto enlaza directamente con algo que ya hemos analizado en Trigloberos al hablar de hasta qué punto podemos confiar en las métricas de dinámica de carrera que ofrece un wearable. Que una variable sea fácil de obtener no significa que debamos interpretarla sin contexto, pero sí aumenta enormemente sus posibilidades de ser utilizada en seguimiento real.
De hecho, trabajos anteriores del mismo grupo han utilizado sensores de pecho y footpods para medir variables como velocidad, longitud de paso, oscilación vertical, tiempo de contacto y rigidez fuera del laboratorio. Esos estudios muestran al mismo tiempo la oportunidad y una limitación importante: la forma de correr de una persona dentro del laboratorio no reproduce perfectamente todo lo que sucede durante sus entrenamientos reales.
Lo más importante: el estudio no predice quién se va a lesionar
Este es probablemente el punto que más fácilmente puede perderse al convertir el paper en un titular.
Los 55 participantes estaban sanos. El estudio no siguió posteriormente a los corredores para comprobar quién desarrollaba una tendinopatía de Aquiles o dolor patelofemoral. Tampoco estableció un umbral a partir del cual una determinada cadencia, oscilación o ratio vertical aumentasen el riesgo de lesión.
Por tanto, no podemos utilizar el trabajo para afirmar cosas como:
“Tu oscilación vertical es demasiado alta y por eso te vas a lesionar”.
“Si alcanzas 180 pasos por minuto protegerás tus rodillas”.
“Un ratio vertical bajo significa que tu Aquiles está descargado”.
Ninguna de esas conclusiones aparece en los datos.
Una revisión publicada prácticamente al mismo tiempo sobre creencias alrededor de la cadencia llega a una conclusión parecida: aumentar la frecuencia de paso puede modificar agudamente determinadas variables mecánicas, pero las respuestas son heterogéneas y no se ha demostrado que una cadencia universal reduzca de forma consistente el riesgo de lesión.
Y las fuerzas del Aquiles y la rodilla tampoco fueron medidas directamente
Hay otra diferencia importante entre lo que hizo el estudio y lo que podría sugerir una lectura rápida.
Los investigadores no colocaron un sensor dentro del tendón ni dentro de la articulación. Algo así sería obviamente inviable en 55 corredores realizando doce velocidades diferentes.
Las fuerzas internas fueron estimadas mediante un modelo musculoesquelético construido a partir de los datos de captura de movimiento y resuelto mediante optimización estática.
Esta metodología permite estudiar fenómenos que no podemos medir directamente de forma práctica y es ampliamente utilizada en biomecánica. Pero sigue siendo una estimación basada en un modelo, con sus propias hipótesis y limitaciones.
El wearable no estaba midiendo la fuerza del Aquiles ni la carga patelofemoral. Los investigadores comprobaron hasta qué punto determinados números del wearable se asociaban con fuerzas calculadas mediante un modelo biomecánico mucho más complejo.
0,6 veces el peso corporal suena enorme, pero hay que leer bien ese número
Otra cifra que puede producir titulares engañosos es ese máximo de aproximadamente 0,4–0,6 veces el peso corporal.
No significa que modificar un punto nuestra cadencia o reducir un centímetro la oscilación quite automáticamente media vez nuestro peso corporal de una articulación.
El estudio habla de una diferencia de una desviación estándar en la métrica y del cambio máximo asociado con la fuerza interna en algún momento de la fase de apoyo.
Una desviación estándar es una medida estadística de cuánto se separa un valor de la distribución observada en ese grupo. No equivale a “un paso por minuto”, “un centímetro” o “un punto porcentual” universal.
Por tanto, utilizar la magnitud de 0,6 BW como una receta de modificación técnica sería incorrecto.
La misma modificación no tiene por qué beneficiar a todos los tejidos
Este es probablemente el concepto más interesante para trasladar del laboratorio al entrenamiento.
Durante años hemos hablado de técnica de carrera como si existiese una forma universalmente correcta de correr. Más cadencia, menos oscilación, menos taloneo, menor tiempo de contacto. Cada número parecía tener una dirección “buena”.
Pero cuando empezamos a estudiar cargas internas específicas, la situación se vuelve más compleja. Cambiar una variable biomecánica puede redistribuir el trabajo entre diferentes tejidos en lugar de simplemente eliminarlo.
Un ejemplo reciente aparece en otro estudio publicado este mes: 31 corredores realizaron una sesión con su cadencia habitual y otra aumentándola un 10%. Cambiaron significativamente varias medidas biomecánicas de la rodilla, pero no apareció una diferencia entre condiciones en la deformación aguda del cartílago femoral.
Eso ayuda a comprender por qué debemos ser prudentes con expresiones como “descargar la rodilla”. Podemos reducir una determinada fuerza externa o un momento articular y, al mismo tiempo, mantener estímulos internos relevantes o desplazar demandas hacia otras estructuras.
Es un enfoque parecido al que ya vimos en Trigloberos al analizar por qué observar cambios biomecánicos con unas zapatillas no permite convertirlos automáticamente en predicciones sobre lesiones.
Entonces, ¿merece la pena mirar estas métricas en el reloj?
Sí, pero probablemente de una manera distinta a como muchas veces las utilizamos.
| Métrica | Qué nos aporta | Qué no podemos concluir |
|---|---|---|
| Cadencia | Es fácil de medir, responde a velocidad y modificaciones de técnica y mostró una asociación relevante con cargas internas. | No existe una cadencia universalmente correcta ni 180 ppm representan un objetivo obligatorio. |
| Oscilación vertical | Aporta información sobre el movimiento vertical del cuerpo y mostró una de las asociaciones más fuertes del estudio. | Una oscilación alta no significa automáticamente mala técnica o mayor riesgo de lesión. |
| Ratio vertical | Relaciona el movimiento vertical con el avance y puede contextualizar mejor la oscilación aislada. | Un porcentaje menor no convierte automáticamente a un corredor en más eficiente o seguro. |
| Tiempo de contacto | Describe cuánto permanece el pie apoyado y cambia claramente con ritmo y fatiga. | En este trabajo mostró asociaciones menores con las fuerzas internas estudiadas. |
| Rigidez de pierna | Puede ayudar a caracterizar el comportamiento mecánico del sistema durante la carrera. | No apareció entre las variables más relacionadas con las cargas internas en Aquiles y patelofemoral. |
Probablemente el valor esté en seguir tendencias, no en perseguir números perfectos
Para un entrenador o corredor, una de las aplicaciones más interesantes de estas métricas no consiste en comparar nuestra cadencia con la de Kipchoge o nuestra oscilación con una tabla encontrada en internet.
Puede resultar mucho más útil observar cómo cambian nuestras propias métricas cuando modificamos ritmo, acumulamos fatiga, introducimos un tipo diferente de sesión o regresamos progresivamente de una lesión.
Por ejemplo, una cadencia de 165 pasos por minuto no significa prácticamente nada sin conocer velocidad, altura, longitud de paso, historial y contexto. Esa misma persona puede pasar naturalmente a 175 cuando aumenta el ritmo sin que haya realizado ninguna modificación consciente de su técnica.
Lo mismo ocurre con el tiempo de contacto o la oscilación vertical.
De hecho, Runnea publicaba recientemente una guía sobre cómo interpretar estas variables y llegaba a una idea importante: ninguna métrica aislada explica por sí sola cómo corre una persona. El nuevo estudio añade ahora una pieza diferente: algunas de esas variables parecen contener más información que otras sobre las fuerzas internas que queremos comprender.
El futuro interesante no es que Garmin nos diga que tenemos “mala técnica”
La dirección realmente interesante de esta investigación es otra.
Hoy necesitamos laboratorios con cámaras, plataformas instrumentadas y modelos musculoesqueléticos para intentar estimar qué está ocurriendo dentro del cuerpo. Pero millones de corredores llevan ya sensores capaces de registrar parte de su mecánica durante cientos de horas al año.
Si identificamos qué señales externas están suficientemente relacionadas con determinadas cargas internas, podríamos acercarnos en el futuro a herramientas capaces de monitorizar el estrés mecánico durante entrenamiento real.
El mismo grupo ya había publicado este año otro trabajo con estos 55 corredores mostrando que incorporar métricas de sensores de consumo mejoraba ligeramente la capacidad de predecir fuerzas de Aquiles y patelofemoral respecto a utilizar únicamente la velocidad. Sin embargo, los datos de captura de movimiento más completos seguían aportando información adicional, especialmente para la rodilla.
Eso describe bastante bien dónde estamos: el wearable empieza a ver algo, pero todavía está muy lejos de ver todo.
¿Podría servir algún día para prevenir lesiones?
Es probablemente la pregunta que todos queremos hacer y, al mismo tiempo, la que este trabajo todavía no puede responder.
Para demostrar prevención necesitaríamos estudios longitudinales en los que miles de corredores registrasen sus métricas durante semanas o meses y posteriormente comprobar si determinadas combinaciones de exposición, carga y biomecánica están relacionadas con la aparición real de lesiones.
Además, una lesión no depende únicamente de la magnitud de una fuerza en cada apoyo.
Importan el número total de apoyos, recuperación, capacidad del tejido, historial de lesión, sueño, fuerza, velocidad de progresión de la carga y muchas otras variables.
Un tendón puede tolerar una carga elevada si está adaptado a ella y presentar problemas ante otra mucho menor cuando la capacidad del tejido ha disminuido. La magnitud aislada de una fuerza no cuenta toda la historia.
Aplicación práctica: no cambiaría la técnica de un corredor únicamente porque Garmin, COROS o cualquier otro dispositivo muestre una cadencia, oscilación o ratio vertical fuera de una supuesta zona ideal. Sí utilizaría esas métricas como información adicional, especialmente observando tendencias propias y cruzándolas con ritmo, volumen, sensaciones, síntomas y objetivos.
El dato del reloj empieza a ser más interesante cuando dejamos de juzgarlo
Durante años la conversación sobre dinámica de carrera se ha parecido demasiado a un examen: 180 pasos por minuto son buenos, rebotar es malo, poco tiempo en el suelo es bueno y talonear es malo.
La biomecánica real resulta bastante menos cómoda.
Una métrica puede estar relacionada con la carga de un tejido sin ser la causa de una lesión. Modificarla puede redistribuir fuerzas en lugar de hacerlas desaparecer. Y dos corredores perfectamente sanos pueden utilizar estrategias mecánicas distintas para correr al mismo ritmo.
El nuevo estudio no convierte nuestro reloj en una máquina capaz de diagnosticar tendinopatías ni de predecir dolor de rodilla. Pero sí demuestra algo bastante más útil: algunas de las cifras que llevamos años acumulando en TrainingPeaks, Garmin Connect o COROS pueden contener información real sobre lo que ocurre mecánicamente dentro de nuestro cuerpo.
Cadencia, oscilación vertical y ratio vertical destacaron sobre otras métricas. Ahora falta probablemente la parte más difícil: aprender a convertir esas asociaciones en información individual útil sin volver a caer en el error de buscar otro número mágico.
