¿Va a llover hoy… o se lesionará un jugador?
Más allá de las cifras: el reto de interpretar sistemas complejos
Cada vez que abrimos una app del tiempo, no nos muestra certezas, sino probabilidades. “40% de lluvia”, nos dice. ¿Significa esto que va a llover? No necesariamente. Significa que, dadas las condiciones actuales, existe una probabilidad del 40% de que llueva. Pero, ¿qué hacemos con esa información? Algunos llevarán paraguas, otros no. Pero no tenemos una certeza absoluta de si lloverá o no.
Este mismo principio, tan normalizado en la meteorología, es exactamente lo que necesitamos entender mejor cuando hablamos de riesgo de lesión en el contesto del rendimiento deportivo. El riesgo de lesión no es una predicción binaria, sino una probabilidad.
Durante años se ha intentado explicar las lesiones como consecuencia directa de una causa concreta: “Se lesionó porque la carga fue muy alta”, “fue culpa de jugar tres partidos en una semana”. Pero la ciencia actual del deporte ha demostrado que esto rara vez es cierto. Las lesiones no se explican por un solo factor, sino por la interacción dinámica entre muchos factores dentro de un sistema complejo [1]. De forma particular, se trata de una interacción no lineal, en la que el efecto (la aparición de una lesión) no es proporcional a los cambios observados, mucho menos es atribuible de forma directa a un único estímulo, como hacemos a menudo cuando señalamos al aumento de carga. Un mismo incremento de carga puede ser bien tolerado en un contexto y desencadenar una lesión en otro, dependiendo del estado del sistema en su conjunto: fatiga previa, calidad del sueño, estrés, historial de lesiones, etc. [2].
La presencia de nubes no garantiza la lluvia.
El cuerpo humano es un sistema complejo adaptativo: múltiples subsistemas (físico, neuromuscular, psicológico) interactúan entre sí y cambian con el tiempo. En estos entornos, predecir eventos concretos como una lesión es extremadamente difícil. Pero sí podemos identificar condiciones que aumentan la probabilidad de que ocurran. De ahí nacen aproximaciones como la monitorización de la carga, la detección de factores de riesgo o la evaluación del estado del jugador a lo largo del tiempo.
Para ello, se han desarrollado metodologías cada vez más sofisticadas, que van desde el análisis de series temporales para detectar desviaciones o tendencias anómalas, hasta modelos de aprendizaje automático (machine learning) capaces de procesar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones de riesgo individualizados. Todo ello enmarcado dentro de una visión inspirada en los sistemas complejos, que reconoce que la aparición de una lesión surge de la interacción dinámica de múltiples variables, y no de relaciones lineales causa-efecto. Podemos conceptualizar por lo tanto la lesión como un “fenómeno emergente” [2].
Entender el riesgo de lesión como un sistema complejo y probabilístico.
Otro aspecto fundamental de los sistemas complejos es su dependencia histórica. Es decir, el estado actual del sistema no puede entenderse sin considerar su evolución previa. Lo que le ocurre hoy a un deportista es el resultado de múltiples interacciones acumuladas en el tiempo: entrenamientos anteriores, partidos, descansos, lesiones pasadas, estrés, recuperación, etc. ¿Tenemos esto en cuenta a la hora de analizar el rendimiento o el riesgo de lesión? ¿Estamos incluyendo estas trayectorias acumuladas en nuestros modelos o seguimos confiando en análisis descriptivos, transversales y desconectados del pasado? Por lo que, una evaluación puntual no describe fielmente el estado funcional del jugador. Un test de fuerza aislado, por ejemplo, no nos informa sobre cómo se comporta su sistema neuromuscular en los días o semanas previos a una lesión. De forma similar, las valoraciones pretemporada, entre ciclos o al final de la temporada ofrecen solo una instantánea (una fotografía fija) que no permite comprender la dinámica real del sistema.
Es clave entender que, si queremos entender y anticipar mejor los cambios en el estado de un jugador, necesitamos datos recogidos de forma continua o frecuente, a lo largo del tiempo. Solo así podemos identificar patrones, trayectorias y puntos de inflexión relevantes. En este sentido, enfoques como la monitorización longitudinal, el análisis de series temporales y los modelos dinámicos permiten captar la evolución del sistema más allá de observaciones aisladas.
Ahora bien, esto no significa que las valoraciones puntuales no tengan valor. Al contrario: dentro de estos sistemas complejos, detectar parámetros que sabemos que influyen en el riesgo de lesión puede ayudarnos a entender mejor cómo interactúan los distintos componentes del sistema y, por tanto, a intervenir de forma más efectiva.
Por ejemplo, un análisis cinemático y cinético durante un drop jump, un cambio de dirección o cualquier otra tarea puede revelar déficits biomecánicos o asimetrías relevantes. Estos, en interacción con otros factores (como fatiga, carga acumulada o debilidad muscular), pueden aumentar el riesgo de lesión. En ese sentido, valoraciones específicas de fuerza o mecánicas de movimiento siguen siendo herramientas valiosas. Pero debemos asumir su limitación, no son predictivas por sí solas. No nos van a decir con certeza quién se lesionará, quién no, ni cuándo ocurrirá. Su utilidad reside en ofrecernos señales de vulnerabilidad dentro de un panorama más amplio que debe ser leído en clave dinámica y probabilística. Del mismo modo que en meteorología no basta con saber que la presión ha bajado, sino que es necesario conocer cuál es su valor habitual en esa región y época del año, en el deporte no podemos interpretar una métrica aislada sin conocer su comportamiento normal en ese jugador.
Cada variable, ya sea la carga de entrenamiento, la variabilidad de la frecuencia cardíaca, el rendimiento en un test de salto o los niveles de percepción subjetiva, tiene una variación natural propia, una especie de “clima habitual”. Solo cuando conocemos ese histórico individual, podemos identificar fluctuaciones relevantes que se salen de su rango normal. No se trata de reaccionar ante cualquier cambio, sino de detectar desviaciones significativas respecto al patrón habitual de ese deportista, y hacerlo en tiempo real. Esa es la clave para entender contextos de mayor vulnerabilidad.
El viento sopla todos los días, pero solo nos alerta cuando cambia más de lo habitual.
Cuando decimos que un jugador tiene un mayor de riesgo de lesionarse, no estamos afirmando que se lesionará. Estamos diciendo que, dadas sus condiciones actuales, la probabilidad ha aumentado en comparación con su estado habitual. Y que eso requiere atención. Este cambio de mentalidad es clave. Nos aleja de buscar culpables y nos acerca a gestionar mejor el riesgo.
¿Qué puede hacer el preparador físico o científico del deporte?
Aceptar la incertidumbre: no podemos predecir cada lesión, pero sí reconocer contextos de mayor vulnerabilidad.
Monitorear tendencias, no eventos aislados: un mal entrenamiento no lesiona, pero la acumulación sí puede hacerlo.
Combinar datos y experiencia: los datos aportan patrones. El ojo del técnico, contexto.
Pensar en escenarios, no respuestas únicas: ¿qué pasa si este jugador entrena hoy? ¿Y si le damos descanso? ¿Qué aproximación podemos hacer que dada la situación actual reduzca el potencial riesgo?
Contextualizar la información: un mismo valor de carga, HRV o fatiga no significa lo mismo para todos. El historial, la posición, la fase competitiva, la presión externa o el estado emocional pueden modificar radicalmente la interpretación.
El rol del preparador moderno se parece cada vez más al del meteorólogo: leer señales, interpretar probabilidades y ayudar al equipo a tomar mejores decisiones bajo incertidumbre.
¿Lloverá? ¿Se lesionará nuestro jugador?
No lo sabemos con certeza. Pero si vemos que el cielo se oscurece, la humedad aumenta y el viento cambia, quizá sea buena idea llevar paraguas.
En el deporte, como en el clima, no se trata de eliminar el riesgo, sino de anticiparse mejor. Y para eso, tenemos que dejar de pensar en causas únicas y empezar a pensar en probabilidades dentro de sistemas complejo.
Referencias
Pol, R., Hristovski, R., Medina, D., Balagué, N., & Seirul·lo, F. (2019). From microscopic to macroscopic sports injuries: Applying the complex dynamic systems approach to sports medicine: A narrative review. British Journal of Sports Medicine, 53(19), 1214–1220.
Fonseca, S. T., Souza, T. R., Verhagen, E., van Emmerik, R. E. A., Bittencourt, N. F. N., & Oliveira, R. S. (2020). Sports injury forecasting and complexity: A synergetic approach. Sports Medicine, 50(10), 1757–1770.
Road to Performance. Riesgo de lesión: contexto y valoración. Road to Performance. Publicado online. https://www.roadtoperformance.com/Riesgo-de-lesi-n-contexto-y-valoraci-n-ab1c1d07ed384474ab46b4463bcc3490