Limitaciones de la monitorización de carga en baloncesto: entre la correlación estadística y la falta de causalidad científica

La monitorización de la carga interna y externa en baloncesto se ha convertido en una práctica habitual en clubes profesionales. Paralelamente, se han extendido los cuestionarios de bienestar (wellness questionnaires) como instrumentos subjetivos para registrar fatiga, dolor, estrés y calidad del sueño.

Sin embargo, la evidencia científica disponible muestra correlaciones modestas entre estas variables y el rendimiento real de los jugadores, sin establecer relaciones de causalidad.

Este artículo analiza críticamente la validez de estos métodos, ordena las variables más investigadas según su correlación con el rendimiento, advierte sobre el riesgo de “parálisis por análisis” y destaca que la experiencia y el criterio del entrenador siguen siendo más precisos que el análisis frío de datos.

Se argumenta que la ciencia del entrenamiento debe avanzar hacia modelos experimentales, integrativos y humanizados.

1. Introducción

El uso de dispositivos inerciales (IMU), monitores de frecuencia cardíaca, escalas de esfuerzo percibido (sRPE) y cuestionarios de wellness ha transformado la forma en que se cuantifica la carga de entrenamiento y competición en baloncesto.

Estos métodos buscan optimizar la preparación y prevenir la fatiga, pero se ha asumido (sin evidencia causal) que una mayor o menor carga explica directamente el rendimiento o la probabilidad de lesión.

La realidad es que las correlaciones entre carga, rendimiento y riesgo lesional son débiles, y los sistemas de monitorización actuales generan más información de la que se interpreta correctamente.

La ilusión de objetividad estadística puede estar reemplazando la observación cualitativa y el juicio contextual del preparador físico.

2. Correlaciones reportadas en la literatura

Variable de carga o bienestar	Tipo	Indicador de rendimiento correlacionado	r de Pearson	Nivel de correlación	Fuente
PlayerLoad (acelerometría total)	Externa	Índice de valoración (PIR)	0.56	Moderada	Li et al., 2024
PlayerLoad (acelerometría total)	Externa	Eficiencia individual	0.54	Moderada	Li et al., 2024
sRPE (esfuerzo percibido de sesión)	Interna	Eficiencia individual	0.52	Moderada	Li et al., 2024
sRPE (esfuerzo percibido de sesión)	Interna	Índice de valoración (PIR)	0.50	Moderada	Li et al., 2024
Índice combinado carga ext./int.	Mixta	Calificación de rendimiento	0.50	Moderada	Coyne et al., 2021
Wellness score (sueño, dolor, estrés, energía)	Interna-subjetiva	Eficiencia / rendimiento percibido	0.30–0.40	Baja–moderada	Coyne et al., 2021; Fox et al., 2022
FC media (en partido)	Interna	Estadísticas individuales	0.20	Baja	García et al., 2022
N.º de saltos (IMU)	Externa	Puntos anotados (juvenil)	0.28	Baja	Askow et al., 2023
Aceleraciones / deceleraciones rápidas	Externa	Puntos anotados (juvenil)	0.26	Baja	Askow et al., 2023
PlayerLoad semanal aguda	Externa	Eficiencia (semiprofesional)	0.13	Trivial	Fox et al., 2022
sRPE semanal aguda	Interna	Eficiencia (semiprofesional)	0.00	Nula	Fox et al., 2022
PlayerLoad (en partido)	Externa	Plus-Minus (impacto en marcador)	0.10	Muy baja	Li et al., 2024

3. Análisis crítico: correlación ≠ causalidad

Las métricas de carga describen el esfuerzo, pero no explican el rendimiento.Incluso las correlaciones más altas (r≈0.5) solo explican el 25% de la varianza del rendimiento, mientras que el 75% restante depende de factores técnicos, tácticos, psicológicos o contextuales.

Además, los cuestionarios de wellness, aunque útiles para monitorear tendencias de fatiga o estrés, rara vez muestran correlaciones superiores a r=0.4 con variables de rendimiento o lesiones. Están sujetos a sesgos emocionales, del entorno y de respuesta.

En consecuencia, estos sistemas de monitorización informan, pero no predicen.

4. Implicaciones metodológicas para la ciencia del deporte

La expansión de la tecnología ha derivado en una avalancha de datos que, en muchos casos, excede la capacidad de interpretación práctica. Los cuerpos técnicos caen fácilmente en la “parálisis por análisis” (analysis paralysis):

La acumulación excesiva de métricas sin un propósito analítico claro conduce a decisiones lentas, sobreinterpretación o pérdida de criterio técnico.

El resultado es un exceso de control numérico con escaso valor explicativo. Por ello, la ciencia del deporte debería:

1. Diseñar estudios experimentales o cuasi-experimentales que permitan inferir causalidad.

2. Aplicar modelos longitudinales y mixtos centrados en variaciones intra-jugador.

3. Integrar variables técnico-tácticas y cognitivas junto a las fisiológicas.

4. Validar las herramientas subjetivas (RPE, wellness) frente a marcadores biológicos.

5. Simplificar la monitorización práctica: menos datos, más interpretación.

Solo un enfoque metodológicamente sólido y conceptualmente claro permitirá pasar de la correlación descriptiva a la comprensión causal del rendimiento.

5. El valor del criterio experto frente al dato descontextualizado

Paradójicamente, mientras la tecnología busca medir cada detalle, la experiencia del entrenador y del preparador físico sigue siendo, con frecuencia, más precisa para interpretar el estado real del jugador.

El juicio experto, basado en años de observación del comportamiento motor, del lenguaje corporal, del tono emocional o de la forma de ejecutar los gestos técnicos, permite detectar signos tempranos de fatiga o riesgo de lesión con una sensibilidad que los datos aún no alcanzan.

Los estudios muestran que los modelos estadísticos actuales no explican bien la probabilidad de lesión, ni permiten discriminar entre una “carga adecuada” y una “excesiva”. En cambio, un entrenador experimentado suele anticipar estos riesgos integrando información cualitativa: cómo se mueve un jugador, cómo responde a la corrección o si su ejecución carece de su fluidez habitual.

“El dato mide el pasado; la experiencia anticipa el futuro.”

La combinación ideal no es sustituir la intuición por algoritmos, sino integrar ambos mundos: la objetividad instrumental y la sensibilidad humana. Sin criterio experto, los números se vuelven ruido; sin datos, la experiencia carece de referencia. El verdadero conocimiento surge del equilibrio entre ambos.

6. Conclusiones

Los sistemas actuales de monitorización (PlayerLoad, sRPE, frecuencia cardíaca y cuestionarios de wellness) ofrecen información útil para gestionar la fatiga, pero no predicen el rendimiento ni las lesiones.

Las correlaciones son bajas y no implican causalidad, y el exceso de datos puede inducir parálisis por análisis.

En este contexto, la experiencia del entrenador y del preparador físico continúa siendo una herramienta más precisa y contextual que los algoritmos y métricas despersonalizadas.

“Medir no siempre equivale a comprender. En el deporte, la ciencia necesita volver a escuchar al entrenador.”

La investigación futura debe orientarse hacia modelos experimentales, integrativos y humanizados, donde los datos sirvan a la toma de decisiones, no la sustituyan.

COACH MANU

Referencias

• Li, G. et al. (2024). The impact of internal and external loads on player performance in Chinese Basketball Association. BMC Sports Sci Med Rehabil, 16: 194.

• Fox, J. et al. (2022). Are acute player workloads associated with in-game performance in basketball? Biology of Sport, 39(1), 95–100.

• García, F. et al. (2022). Relationship between game load and player's performance in professional basketball. Int J Sports Physiol Perform, 17(10), 1473–1479.

• Coyne, J. et al. (2021). Relationships between internal and external training load variables and elite international women’s basketball performance. Int J Sports Physiol Perform, 16(6), 871–880.

• Askow, A. et al. (2023). Athlete external load measures across a competitive season in high school basketball. J Strength Cond Res, 37(9), 2206–2213.

• Soligard, T. et al. (2016). How wellness monitoring tools can be used to improve athlete management. Br J Sports Med, 50(8), 439–440.

• Côté, J. & Gilbert, W. (2009). An integrative definition of coaching effectiveness and expertise. Int J Sports Sci Coaching, 4(3), 307–323.