Servicios personalizados
texto en 
Inglés (pdf)
Articulo en XML
Referencias del artículo
Enviar articulo por email
Citado por SciELO 
Similares en
SciELO 
Permalink
INTRODUCCIÓN
En los últimos años se ha comprobado que la salud de los atletas a nivel mundial ha sido afectada por diversos problemas, algunas investigaciones apuntan a adversidades asociadas al dopaje (Cabrera y Castillo, 2022), otras lo vinculan con las manipulaciones genéticas (Córdova et al., 2020).
La osteoporosis también es un problema de la salud que agrede a los deportistas, sobre todo, si es porque su cuerpo está predeterminado a sufrir esta enfermedad y se carece de un desentrenamiento efectivo o una desigual distribución de cargas en las sesiones de entrenamiento (Sabata, 2021). Por otra parte, no pocos son los investigadores que abordan el tema de la nutrición como un componente significativo y crucial para la salud y para el buen desempeño deportivo. (Carrasco, 2020; Fuente et al., 2024; Iturriaga, 2020; Monteiro et al., 2020).
Existe una relación directa entre los resultados deportivos del atleta y la dieta nutricional que recibe en su formación y desarrollo como un individuo en el entorno social y deportivo, esta relación es una realidad que se refleja en las manifestaciones conductuales que se perciben durante la etapa activa en el deporte; sin embargo, demostrar los efectos de esta relación científicamente, para mejorar el trabajo metodológico en los entrenamientos, constituye un desafío, sobre todo en el entorno estadístico. A partir de esta debilidad es que se enfoca la investigación que se presenta.
El análisis estadístico y la nutrición deportiva en los deportes se han convertido en un área crítica para la búsqueda del rendimiento óptimo y la salud integral de los deportistas. (Morales et al., 2017; Ramírez et al., 2024). La estadística aplicada proporciona una herramienta invaluable para descubrir los complejos patrones y tendencias asociados con la nutrición en deportes dinámicos como el balonmano, el fútbol, el baloncesto o el béisbol; ello sirve de referencia e incluso de análisis de indicadores directamente relacionados (Castro et al., 2020).
La importancia de este enfoque radica en la capacidad de utilizar datos cuantitativos para comprender mejor las demandas físicas específicas de cada deporte, identificar patrones nutricionales eficientes y personalizar estrategias nutricionales que maximicen el rendimiento deportivo (Chen et al., 2023; Haubenstricker et al., 2023; Mihajlovic et al., 2023). La aplicación del análisis estadístico no solo permite una comprensión más profunda de las necesidades nutricionales individuales, sino predecir tendencias a lo largo del tiempo para ajustar las fluctuaciones del rendimiento y las lesiones o cambios al programa de entrenamiento (Fernández, 2020; Ponce et al., 2021).
Se han desarrollado algunas investigaciones que utilizan los análisis estadísticos para examinar los niveles nutricionales del deportista o el practicante de actividad física, algunas de ellas dedicadas a la ingesta dietética (Redondo del Río., et al., 2016); a los suplementos nutricionales deportivos (López y Sánchez, 2018); a la capacidad de atención en función de mantener un peso y una calidad de dieta adecuados (Carrillo, 2022); y al control de la actividad física para tratar la diabetes Mellitus (Vega y Mejía, 2023).
Los estudios presentados proporcionan una base sólida para la integración de datos estadísticos, con información detallada sobre la nutrición deportiva; sin embargo, se necesitan investigaciones en entornos más específicos y distintivos para validar y ampliar la aplicabilidad práctica de estos enfoques en diferentes contextos físico-deportivos, es por ello que el objetivo de este trabajo se enfoca en proponer un conjunto de recomendaciones nutricionales que permita perfeccionar las estrategias dietéticas que necesitan los atletas para mantenerse en un estado óptimo, en lo relacionado con su práctica deportiva y su salud.
MATERIALES Y MÉTODOS
Para la selección de la muestra se incluyeron 150 estudiantes universitarios, deportistas la de la Universidad Técnica Luis Vargas Torres, en Ecuador. Estos jóvenes participaron en juegos con pelota, preferiblemente en el ámbito competitivo. Se aplicaron criterios de inclusión como la edad, el sexo, el nivel de experiencia y la salud física de los participantes, para garantizar la representatividad y la validez de los resultados.
Se utilizó un enfoque multidisciplinario que combinó métricas deportivas y datos nutricionales detallados, mediante esta técnica de medición perteneciente al método empírico, se recopilaron datos sobre el rendimiento deportivo, como fueron las distancias recorridas, la intensidad del juego, el tiempo activo, la ingesta calórica, las proporciones de macronutrientes/micronutrientes y la hidratación de cada deportista.
Se empleó la estadística descriptiva para analizar las variables y establecer correlaciones entre ellas, a partir de utilizar la correlación de Pearson y un software estadístico Jamovi. La correlación de Pearson fue una medida estadística que evaluó la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables continuas, ello produjo un coeficiente de correlación que varió entre -1 y 1, donde:
Un coeficiente de +1 indicó una correlación positiva perfecta, lo que significó que las variables se movieron en la misma dirección.
Un coeficiente de -1 indicó una correlación negativa perfecta, lo que significó que las variables se movieron en direcciones opuestas.
Un coeficiente de 0 indicó que no hubo correlación lineal entre las variables.
El marco analítico propuesto se basó en la recopilación y análisis de datos estadísticos detallados sobre el rendimiento deportivo, así como información nutricional específica de cada deportista.
RESULTADOS
Ejemplo práctico en futbol: integración de datos estadísticos y nutricionales
Para ilustrar el enfoque propuesto, se consideró un jugador de futbol cuyos datos estadísticos y nutricionales se analizaron exhaustivamente. La atención se centró en variables clave que incluyeron la duración del juego, la posición específica en el campo, la distancia total recorrida, la intensidad del juego (medida en sprints cortos y rápidos) y la ingesta de nutrientes en términos de carbohidratos y proteínas.
Tabla 1. - Resultados estadísticos del jugador A
| Jugador | Duración del juego (min) | Posición | Distancia recorrida (Km) | Intensidad (Sprint) | Ingesta de carbohidratos(g) | Ingesta de de proteínas |
| Jugador A | 60 | Lateral | 6.5 | 2.5 | 1200 | 90 |
En la tabla 1, el jugador A fue un lateral que jugó durante 60 minutos. El análisis estadístico descriptivo se enfocó en evaluar la relación entre la intensidad del juego y la ingesta nutricional, específicamente, de los carbohidratos y las proteínas. Durante el análisis, se observó que, a pesar de la alta intensidad del juego con 25 sprints cortos y rápidos, la ingesta de carbohidratos estuvo por debajo de lo recomendado para mantener un rendimiento óptimo. Esto indicó la necesidad de ajustar la estrategia nutricional para garantizar una adecuada reposición de energía durante los momentos de alta intensidad (Tabla 1).
Tabla 2. - Resultados estadísticos de los jugadores B y C
| Jugador | Duración del juego (min) | Posición | Distancia recorrida (Km) | Intensidad (Sprint) | Ingesta de carbohidratos(g) | Ingesta de de proteínas |
| Jugador B | 65 | Central | 7,2 | 30 | 1400 | 9.5 |
| Jugador C | 55 | extremo | 5.8 | 20 | 1100 | 8.5 |
En la tabla 2, el jugador B (central) tuvo una duración de juego ligeramente más larga (65 minutos) en comparación con el jugador promedio (62.5 minutos). También cubrió una mayor distancia de 7.2 km, lo que indicó un desempeño físico destacado en términos de movilidad en el campo. La intensidad medida en sprints fue más alta (30), ello sugirió que el jugador realizó una cantidad significativa de acciones explosivas durante el juego. La ingesta de carbohidratos y proteínas fue ligeramente superior al promedio, coherente con las demandas físicas más intensas. De manera general, este jugador mostró un desempeño físico destacado con una mayor duración del juego, mayor distancia recorrida y una intensidad significativa. Su ingesta nutricional reflejó estas demandas (Tabla 2).
El jugador C (extremo) tuvo una duración del juego ligeramente más corta (55 minutos) en comparación con el jugador promedio y, aunque la distancia recorrida fue un poco menor (5.8 km), fue una cifra significativa y se relacionó con las funciones específicas de su posición en el campo. La intensidad en términos de sprints (20) estuvo por debajo del promedio, lo que reveló que realizó menos acciones explosivas.
La ingesta de carbohidratos y proteínas fue menor al promedio, lo que se debió a la duración ligeramente más corta del juego y a la menor intensidad en sprints. Este jugador, como extremo, tuvo una duración de juego ligeramente más corta y una intensidad menor en términos de sprints. Su ingesta nutricional se ajustó a estas demandas y fue ligeramente menor al promedio. El análisis estadístico descriptivo expresó correlaciones significativas entre la ingesta de carbohidratos y la distancia recorrida o la frecuencia de sprints, lo que proporcionó información valiosa para ajustar la dieta. Este proceso de análisis continuo contribuyó a la personalización de las estrategias nutricionales y mejoró significativamente, el rendimiento y la salud a lo largo de la temporada.
Tabla 3 - Correlación de intensidad (sprints) e ingesta de carbohidratos
| Intensidad (sprints) | Ingesta de carbohidratos (g) | ||
| Intensidad (sprint) | R de Pearson | ||
| Valor p | |||
| Ingesta de carbohidratos (g) | R de Pearson | 0.982 | |
| Valor p | 0.121 | ||
En la tabla 3, se observan los coeficientes de correlación de Pearson (R de Pearson) y los valores de p (nivel de significancia) para la relación entre la intensidad de los sprints y la ingesta de carbohidratos, y se obtuvo (Tabla 3):
El coeficiente de correlación de Pearson (R) fue 0.982.
El valor de p asociado a esta correlación fue 0.121.
El coeficiente de correlación de Pearson indicó una correlación muy fuerte y positiva entre la intensidad de los sprints y la ingesta de carbohidratos, lo que sugirió que, a medida que aumentó la intensidad de los sprints aumentó la ingesta de carbohidratos. Sin embargo, el valor de p (0.121) fue mayor que el nivel de significancia típico de 0.05, ello señaló que esta correlación no fue estadísticamente significativa y representa que, aunque la relación entre la intensidad de los sprints y la ingesta de carbohidratos fue fuerte en la muestra analizada, es posible que esta asociación fuera debido al azar y no refleje una verdadera relación en la población.
Tabla 4. - Correlación Intensidad e Ingesta de proteínas
| Intensidad (sprints) | Ingesta de carbohidratos (g) | ||
| Intensidad (sprint) | R de Pearson | ||
| Valor p | |||
| Ingesta de carbohidratos (g) | R de Pearson | NaN | |
| Valor p | 1.000 | ||
En la tabla 4 de correlación proporcionada, se presentaron los coeficientes de correlación de Pearson (R de Pearson) y los valores de p (nivel de significancia) para la relación entre la intensidad de los sprints y la ingesta de proteínas, y mostró (Tabla 4):
El coeficiente de correlación de Pearson (R) entre la intensidad de los sprints y la ingesta de proteínas fue NaN (no es un número), lo que indica que no hubo correlación aparente entre estas dos variables.
El valor de p asociado a esta correlación fue 1.000. La ausencia de un valor numérico para el coeficiente de correlación de Pearson (NaN) sugirió que no hubo relación lineal entre la intensidad de los sprints y la ingesta de proteínas.
El valor de p de 1.000 mostró que no hay significancia estadística en la relación entre estas dos variables y representa que cualquier aparente asociación entre la intensidad de los sprints y la ingesta de proteínas pudo ser el resultado del azar y no refleja una relación real en la población.
A partir de los resultados alcanzados, mediante la aplicación de estos coeficientes estadísticos se proponen un conjunto de recomendaciones dietéticas para mejorar la salud y la condición física de los atletas, entre estas recomendaciones se encuentran las siguientes:
Consumir carbohidratos durante el ejercicio para mantener niveles normales de azúcar en la sangre y evitar la fatiga fisiológica; se debe asegurar que la dieta contenga una cantidad adecuada de hierro para mejorar los músculos y reciban la oxigenación que necesitan.
Se hace necesario que los atletas cuiden la contribución de las proteínas en su dieta diaria, a fin de conservar las reservas de nitrógeno y evitar el desgaste muscular.
Se deben cubrir las necesidades de nutrientes de diferentes alimentos acorde a la información que reciban sobre la nutrición.
Hidratarse lo más abundante y frecuente posible.
A diferencia de una planificación nutricional habitual, la estimación de la cantidad de hidrocarburos (HC) en la dieta de un deportista no debe ser estimada de acuerdo a las calorías totales de la dieta, sino, idealmente, debe ser estimada en relación al peso corporal; así, en función de las horas de entrenamiento diario, los gramos de HC recomendados son (7):
DISCUSIÓN
Este estudio se vincula con investigaciones recientes que enfatizan la importancia de estrategias dietéticas personalizadas para atletas, con el fin de optimizar el rendimiento y la salud, como las de Pascual et al. (2023) y Rosario et al. (2023) que destacan el valor de integrar datos estadísticos con información nutricional para adaptar planes dietéticos.
Los hallazgos obtenidos demuestran correlaciones significativas entre la ingesta de nutrientes y las métricas de rendimiento atlético. En estos trabajos se coincide con la idea de que los atletas deben prestar atención cuidadosa a sus hábitos dietéticos para respaldar un rendimiento óptimo. Los entrenadores y nutricionistas pueden utilizar los resultados para desarrollar planes de nutrición adaptados que aborden las necesidades individuales de cada atleta y mejorar así el rendimiento y la recuperación.
En comparación con otros trabajos relacionados con los análisis estadísticos para visualizar los problemas nutricionales de los deportistas o practicantes de la actividad física se ha comprobado que existen algunas diferencias y coincidencias que hacen de este trabajo una contribución que enriquece el desarrollo de la ciencia en esta área del saber, sobre todo si se parte de los artículos consultados (Carrillo, 2022; López y Sánchez, 2018; Redondo del Río., et al 2016; Vega y Mejía, 2023)
Se considera que el estudio que se presenta contribuye a la comprensión de la evolución de la compleja relación entre la nutrición y el rendimiento atlético. Al integrar el análisis estadístico con datos nutricionales, se proporciona un marco metodológico para futuras investigaciones en nutrición deportiva, con un enfoque interdisciplinario que relaciona las interacciones complejas entre los factores dietéticos y los resultados atléticos.
De esta manera, se subraya la importancia de la nutrición personalizada en la optimización del rendimiento atlético y la necesidad de más investigaciones que aborden las limitaciones y la validación de estos hallazgos; no obstante, los resultados contribuyen al creciente cuerpo de evidencia que respalda estrategias dietéticas individualizadas para atletas.
CONCLUSIONES
En el estudio se resaltó la necesidad de estrategias dietéticas personalizadas para atletas, a partir del resultado de las correlaciones significativas entre la ingesta de nutrientes y el rendimiento atlético. Esto subrayó la importancia de abordar las necesidades individuales de cada atleta en términos de su dieta para optimizar su rendimiento y bienestar general.
A través de la integración de datos estadísticos con información nutricional detallada, se ofreció un marco metodológico para futuras investigaciones en nutrición deportiva. Al proporcionar evidencia empírica sobre la relación entre la nutrición y el rendimiento atlético, se contribuyó al avance de la comprensión de esta área interdisciplinaria y su aplicación práctica en el ámbito deportivo.
