Descubre cómo los datos, el rendimiento y la preparación física interactúan para optimizar los resultados de los atletas, con Quentin Bourret.
En este episodio, exploramos la conexión entre los datos, el rendimiento, la respiración y los músculos. ¿Cómo observar y cuantificar nuestra vida diaria combinando reprogramación neuropostural y prácticas concretas? Para discutirlo, recibimos a Quentin Bourret, preparador físico y alumno en el laboratorio RNP.
Hola a todos, soy Quentin Bourret. Trabajo como preparador físico con atletas de diversos deportes. Tengo una trayectoria rica en CrossFit, comenzando en 2014. Desde 2021, me he sumergido en el aspecto científico del rendimiento, invirtiendo en sensores de oxígeno, como los monitores Moxy, para comprender mejor el control cardiovascular y su relación con el sistema vestibular.
He implementado pruebas para establecer lo que funciona en términos de estimulación. A partir de las enseñanzas del laboratorio RNP, he probado ejercicios de alto rendimiento, suponiendo que tendrían un impacto positivo en mi rendimiento durante un WOD (Workout of the Day) de CrossFit.
La salida incluye todas las salidas motoras, cognitivas y emocionales creadas por el cerebro. Esto puede medirse mediante pruebas de flexibilidad, movilidad, fuerza, explosividad o equilibrio. Mi objetivo era evaluar el impacto de estas estimulaciones en mi rendimiento.
Los monitores Moxy miden la oxigenación muscular mediante espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS). Estos sensores detectan el porcentaje de oxígeno en la hemoglobina, informándonos sobre la oferta y la demanda de oxígeno durante el esfuerzo. He observado que se utilizaba menos oxígeno después de las estimulación, indicando una economía de movimiento.
Este trabajo de análisis de datos es esencial. Creo firmemente que cada sensor tiene sus ventajas, y es crucial encontrar herramientas no invasivas que proporcionen datos fiables. Por ejemplo, el uso de plataformas de fuerza y VBT (Entrenamiento Basado en la Velocidad) nos permite recopilar datos precisos a lo largo del tiempo.
Es importante tener en cuenta que los datos deben ser recopilados regularmente para evitar sesgos. Al analizar los datos a largo plazo, podemos objetivar nuestras hipótesis y comprender mejor el rendimiento individual.
Para concluir, animo a todos a experimentar con sus propios casos de estudio en el terreno. Al compartir nuestros conocimientos y recopilar datos, podemos avanzar en la comunidad. ¡Gracias a todos por escucharnos! Si tienen preguntas, pueden encontrarme en las redes sociales bajo el nombre de Quentin Bourret o en Paradigm Shift Lab.
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