DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v5i6.3045
Tendencia de la glucosa ante series
repetidas de carácter anaeróbico, predictor de fatiga en atle=
tas
universitarios de la CDMX
Glucose trend in repeated anaerobic series, prediction of fatigue in
university athletes from CDMX
Ricardo Monterrosa Quintana
=
&nb=
sp; =
&nb=
sp; =
&nb=
sp; =
&nb=
sp; =
https://orcid.org/0009-0005-3423-0853
México <= o:p>
Artículo
recibido: 11 de noviembre de 2024. Aceptado para publicación: 25 de =
noviembre
de 2024.
Conflictos de
Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
El
objetivo de este estudio fue evaluar la tendencia de la glucosa en sangre
durante sprints repetidos de carácter
anaeróbico y su relación con la fatiga en estudiantes
universitarios de la Ciudad de México, dada la poca diversidad de
resultados sobre este tema de investigación, 8 estudiantes
universitarios con un nivel de actividad física alta realizaron un t=
est
anaeróbico de 250 metros planos a máxima velocidad de
ejecución durante 4 series con un amplio intervalo de descanso entre
series. Todas las medidas de glucosa se tomaron con un “Glucóm=
etro
One Touch Ultra
Mini”, el tiempo de ejecución se registró con
Cronómetro Digital Taylor 5828 y Photo <=
span
class=3DSpellE>Finish: Crono Automático =
Photo
Finish GbR, para el
análisis de datos se utilizó el programa jamovi
2.2.28. Los resultados mostraron; una correlación muy fuerte para n 4
sujetos, una correlación fuerte en n 3 sujetos y una correlaci&oacut=
e;n
alta en n 1 sujeto. Las correlaciones r de Pearson establecieron que
mientras los mmol de glucosa aumentaban el rendimiento deportivo iba en
decremento. Los resultados podrían estar influenciados por el nivel
deportivo de los sujetos, así como el bajo control de las variables
externas las cuales pudieron afectar el rendimiento de cada sujeto. En
conclusión, la tendencia que presenta la glucosa hacia la hipoglucem=
ia
después de realizar esfuerzos máximos puede predecir la fatiga
muscular.
Palabras clave: glucosa,
anaeróbico, tiempo, evaluación, tendencia, fatiga
Abstract
The objective of this study was to evaluate the trend of blood gluco=
se
during repeated anaerobic sprints and its relationship with fatigue in
university students from Mexico City, given the little diversity of results=
on
this research topic, 8 university students. With a high level of physical
activity, he performed an anaerobic test of 250 meter
dash at maximum execution speed for 4 series with a wide rest interval betw=
een
series. All glucose measurements were taken with a “One Touch Ultra M=
ini
Glucometer”, the execution time was recorded with Taylor 5828 Digital
Stopwatch and Photo Finish: Automatic Chrono Photo Finish GbR,
the jamovi 2.2 program was used for data analys=
is.
28. Results displayed; a very strong rating for n 4 subjects, a strong rati=
ng
in n 3 subjects, and a high rating in n 1 subject. Pearson's r correlations establish=
ed
that while mmol of glucose increased, sports performance decreased. The res=
ults
could be influenced by the sporting level of the subjects, as well as the l=
ow
control of external variables which could affect the performance of each
subject. In conclusion, the tendency of glucose towards hypoglycemia after
maximal efforts can predict muscle fatigue.
Keywords: glucose, anaero=
bic,
time, evaluation, trend, fatigue.
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Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, publicado en es=
te
sitio está disponibles bajo Licencia Creative Commons.=
Cómo citar: Monterrosa
Quintana, R. (2024). Tendencia de la glucosa ante series repetidas de
carácter anaeróbico, predictor de fatiga en atletas
universitarios de la CDMX. LATAM Re=
vista
Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 5 (5), 784 – 792.
https://doi.org/10.56712/latam.v5i6.3045
INTRODUCCIÓN
La cantidad de glucosa en sangre es de
aproximadamente 4 gramos, lo que es menos del uno por ciento de la cantidad
almacenada de carbohidratos en los seres humanos y la concentración =
se
mantiene principalmente en un rango típico en sujetos con un control
normal de la glucosa, Flockhart, (2023). La glucosa sanguínea constituye=
uno
de los principales sustratos energéticos para la contracción
muscular durante el ejercicio, cuya importancia se incrementa de forma
progresiva y conjuntamente con el aumento de la intensidad del ejercicio Jaque-Gal=
lardo,
C. V.-C.-L. (2019). Los músculos esqueléticos son el sitio principal pa=
ra
la eliminación de la glucosa durante las condiciones de
alimentación y el ejercicio (Ibañez
2005) .
La captación de glucosa por parte del
músculo esquelético puede aumentar hasta 50 veces durante el
ejercicio en comparación con el reposo, (Flockhart,
2023).
El ejercicio produce un efecto inmediato sobre=
la
captación de glucosa, que perdura hasta por 2 h=
rs,
provocado por la translocación de receptores GL=
UT4
a la membrana plasmática de músculos, (Ramirez,
2001). Se ha demostrado que la tasa de producción de glucosa
hepática durante el ejercicio de alta intensidad supera la tasa de c=
aptación
de glucosa lo que aumenta la concentración en la sangre (Flockhart, 2023).
La literatura científica muestra que
existen diversas aplicaciones muy evidentes y directas para el seguimiento
constante de la glucosa, la mayoría están vinculadas con las
reacciones individuales de la glucosa ante entrenamiento aeróbico o
pacientes con enfermedades crónico degenerativas.
Tal vez la aplicación más clara =
en
ámbitos deportivos es prevenir la hipoglucemia durante la actividad
físico deportiva.
No obstante, incluso una m=
edición precisa de una concentración =
;de glucosa en sangre durante apenas unos&nbs=
p;minutos puede influir en el rendimiento dep=
ortivo.
(Flockhart, 2023).
En contraste con lo que se ha mencionado, la
información disponible con respecto a la variación de los niv=
eles
de glucosa en atletas ha sido acondicionada a pruebas de larga distancia en=
los
que se indica que mientras el individuo presente un estado de hipoglucemia =
el
rendimiento deportivo tenderá a disminuir, Miranda-Tueros,
(2024).
El objetivo de este estudio fue evaluar la
tendencia que tiene la glucosa a través de spri=
nts
repetidos de carácter anaeróbico y cómo la tendencia
presentada puede ser un predictor de fatiga en estudiantes universitarios d=
e la
CDMX.
METODOLOGÍA
Muestra y
Métodos
El presente estudio es de tipo cuantitativo
transversal, con un diseño correlacional entre las variables mmol de
glucosa, número de repeticiones y tiempo de sprint.
Participantes
Se invitó a la comunidad universitaria =
de
la CDMX a participar en las evaluaciones respectivas.
Los criterios de inclusión fueron: a) E=
dad
20 a 28 años b) Nivel de actividad física alta >5 hrs a la semana de actividad física c) Sin les=
iones
previas d) Con experiencia previa en entrenamientos de atletismo e) Sin
enfermedades crónico degenerativas.
La muestra fueron 8 sujetos (4 mujeres y 4
hombres) Mujeres: Edad 23 + 6.4. Hombres 20+4.66. Peso Mujeres 58.75+7.4.
Hombres 74.2+.8.36, Estatura Mujeres 160+7.7. Hombres 172+5.29.
Instrumentos
Para el registro de glucosa, se procedió=
; a
medir con Glucómetro One Touch
Ultra Mini.
Por su parte, para la evaluación del ti=
empo
se utilizó Cronómetro Digital Taylor 5828 y Photo
Finish: Crono Automático Photo
Finish GbR..
Para la recolección de datos se
utilizó el formato XLS de Excel.
Mientras que para el análisis de datos =
se
utilizó jamovi 2.2.28.
Procedimiento
A cada sujeto se le dio una plática ini=
cial
en donde se les explicó a detalle en qué consistía el
estudio; se les mostraron los dispositivos a utilizar, así como las
funciones e intervenciones de los instrumentos de medición. Se les
entregó impreso el consentimiento informado para su inclusión=
.
Todos los participantes fueron evaluados al
inicio, durante y al final de la prueba por una médica especialista =
en
enfermería clínica donde se registró el peso y la
estatura. Para la evaluación de glucosa se registraron los mmol/L an=
tes,
durante y al finalizar la evaluación.
Las recomendaciones generales que se les dio
fueron que en las 3-4 horas previas a la prueba, la ingesta de hidratos de
carbono consistiera en elegir alimentos de alto índice glicém=
ico
con aporte de 4-5 gr. HC /kg. peso
corporal, con aporte de hidrolizados de almidón (como maltodextrina)=
ya
que poseen menor dulzor y menor osmolaridad (por lo tanto, mejor tolerancia
digestiva que monosacáridos como la fructosa). Además, se
sugirió que sean de bajo aporte proteico, bajo aporte de fibra y de
grasas como lo indica López, (2014).=
A la llegada de los participantes se les
realizó la primera toma de glucosa sin calentamiento previo y se
registraron sus puntuaciones.
Calentamiento: se estableció como neces=
ario
preparar la musculatura para así evitar lesiones. Mediante 20 metros=
y 4
ejercicios de 4 series con un descanso de 2 minutos entre series de movimie=
nto
pre -competitivas que incluían.
Yogi A rodillas hacia el pecho.
Yogi B Talón al glúteo
Yogi C, paso corto
4.Yogi D: carrera continua
Más 3 sprints de
aproximación de 20 metros con 3 minutos de descanso entre serie a un=
80%
de su velocidad máxima. Cabe mencionar que los 3 sprints
se realizaron con spikes, los cuales se
usarían al igual para la prueba.
Se realizó un intervalo amplio de desca=
nso
de 5 minutos para comenzar con las pruebas.
La forma en la cual se tomaron las mediciones =
fue
la siguiente: el participante se colocó en la recta que daba pie al
inicio de los 250 metros planos utilizando el carril número 1 de la
pista atlética y con la ayuda de un bloque de salida para atletismo,=
se
le dio un estímulo verbal para que saliera del bloque. Al terminar el
recorrido de los 250 metros planos, inmediatamente se les pinchó el =
dedo
anular para poder obtener la muestra de sangre glucosilada. Al tener la
medición, el resultado se registró en un formato XLS. La cons=
igna
fue la siguiente para todos: se dejarían de hacer series si el sujeto
presentara malestares como: mareos intensos, vomito, sensación de
desmayo o una percepción del esfuerzo alta la cual impidiera acabar =
con
la prueba. El objetivo fue que todos terminaran 4 series.
Análisis=
El análisis estadístico se
realizó en el programa jamovi 2.3.28. Los
datos se sometieron a la prueba de normalidad Shapiro Wilk y se calcularon =
los
estadísticos descriptivos de media y desviación estánd=
ar
para cada parámetro. Se consideró el intervalo de confianza d=
el
95%. Para la correlación de los datos se emplearon las herramientas
estadísticas de Pearson, en función de la normalidad de cada
variable. Los índices de 0,01 a 0,19 a" se consideraron como una
correlación débil, entre "0,20 a 0,39 b"
correlación baja, de "0,40 a 0,59 c " como una
correlación moderada, de “0,60 a 0,79 d” se considera una
correlación alta “0,80 a 89 e” se considerará una
correlación fuerte mientras que “>0.90 f” se considera
una correlación muy fuerte
RESULTADOS
La tabla 1 muestra las cuatro tomas de glucosa=
de
cada sujeto, así como los desempeños que se tuvieron en la
ejecución de la prueba. (Tabla 1).
Tabla 1
Resultados de l=
as
tomas de de glucosa en cada serie y el tiempo de ejecución de la pru=
eba
|
S=
exo |
TomaPrevia |
T=
oma
1 |
S=
erie
1 |
T=
oma
2 |
S=
erie
2 |
T=
oma
3 |
S=
erie
3 |
T=
oma
4 |
S=
erie
4 |
|
F |
87mmol/L |
81mmol/L |
42:00" |
113mmol/L |
46:58" |
111mmol/L |
49:56" |
124mmol/L |
50:50" |
|
F |
88mmol/L |
103mmol/L |
39:00" |
113mmol/L |
46:07" |
131mmol/L |
46:03" |
145mmol/L |
48:85" |
|
F |
90mmol/L |
124mmol/L |
37:20" |
152mmol/L |
44:09" |
186mmol/L |
45:35" |
209mmol/L |
47:36" |
|
F |
85mmol/L |
109mmol/L |
44:32" |
119mmol/L |
45:23" |
138mmol/L |
47:47" |
154mmol/L |
50:47" |
|
M |
119mmol/L |
82mmol/L |
32:47" |
118mmol/L |
36:07" |
116mmol/L |
37:33" |
132mmol/L |
38:14" |
|
M |
96mmol/L |
95mmol/L |
37:14" |
106mmol/L |
41:53" |
94mmol/L |
45:88" |
|
|
|
M |
116mmol/L |
119mmol/L |
29:47" |
134mmol/L |
31:60" |
146mmol/L |
30:48" |
159mmol/L |
34:11" |
|
M |
101mmol/L |
110mmol/L |
31:98" |
131mmol/L |
32:02" |
138mmol/L |
34:30" |
154mmol/L |
36:58" |
La tabla 2 muestra las correlaciones entre la
producción de glucosa en las cuatro tomas y el tiempo de
ejecución de las cuatro series por sujeto. Se observa una
correlación muy fuerte en n 4 sujetos, una correlación fuerte=
en
n 3 sujetos y solo n 1 presenta una correlación alta.
Tabla 2
Correlaci&oacut=
e;n
entre las variables mmol de glucosa y tiempo de ejecución de la prue=
ba
|
0.93f<= o:p> |
0.81e<= o:p> |
0.92f<= o:p> |
0.99f<= o:p> |
0.95f<= o:p> |
0.72d<= o:p> |
0.83e<= o:p> |
0.88e<= o:p> |
Nota: a=3D correlación débil, b=3D correlación baja,=
c=3D
correlación moderada, d =3D correlación alta e=3Dcorrelaci&oa=
cute;n
fuerte, f=3D correlación muy fuerte.
Se muestran los gráficos de dispersión de las variables tiempo y glucosa por sujeto (Figura 1).<= o:p>
Gráfico =
1
![](3D"1310_Monterrosa_archivos/image004.gif")
Dispersión de glucosa y tiempo en cada serie
DISCUSIÓN
Esta investigación tiene como objetivo
observar la tendencia que tiene la glucosa ante sprint=
s
repetidos y cómo el valor bioquímico obtenido por las tomas p=
uede
ser un predictor de fatiga.
En este estudio se encontraron aumentos en los
valores de glucosa, así como en el tiempo registrado. Por otra parte=
, se
encontró una relación positiva entre el número de
repeticiones y el decremento del rendimiento deportivo.
Durante el ejercicio intenso se encontraron
elevaciones del tiempo y de la glucosa simultáneas en la mayor&iacut=
e;a
de los sujetos. De manera similar, (EB Marliss 1993) Encontraron elevaciones de la glucosa e
insulina que llegaron a ser 7 veces los niveles basales en 18 individuos sa=
nos
sometidos a ejercicio intenso. (Purdon C, 1993) Por su parte, al comparar 6 jóv=
enes
diagnosticados con diabetes mellitus tipo 1 (DM1) con
controles sanos, encontraron un aumento significativo en la producció=
;n
de glucosa que superó su consumo tisular y causó
hiperglicemia. También (Roy JY, 1991) describieron como la glucosa se
elevó en individuos sometidos a ejercicio supramáximo .=
Sin embargo, existen menos estudios con respec=
to a
cómo responde este marcador en condiciones de ejercicio a alta
intensidad y la mayoría de la información existente se concen=
tra
en describir el comportamiento de este marcador con la evaluación o
conjunción de más variables bioquímicas. Por otra part=
e,
la información existente sobre cómo puede influir en un tipo
específico de ejercicio también es limitada y la gran
mayoría de información encontrada se enfocó en la
comparación de pacientes no entrenados contra pacientes entrenados en
ejercicio aeróbico o con el desarrollo de enfermedades crónico
degenerativas.
Lo encontrado en este estudio puede explicarse=
por
varios mecanismos. En primer lugar, el ejercicio favorece el aumento de la
producción de hormonas, la respuesta fisiológica ante la
hiperglucemia es la liberación de insulina por las células be=
ta
del páncreas, la insulina ayuda a que la glucosa entre en las
células para ser utilizada como energía (W. Manzanares,
2009). Existen estas hormonas contrarreguladoras de la glucosa, como la
epinefrina la cual es liberada durante el ejercicio (que se opone a la
acción de la insulina y eleva el azúcar en la sangre), este
mecanismo puede explicar la baja captación de glucosa y la hipergluc=
emia
registrada en el glucómetro. Otro mecanismo que puede explicar el
fenómeno es el descrito por (MA., 2008) En donde el desequilibrio en=
tre
la velocidad de oxidación del G3P a 1,3
bis–fosfo–glicerato (1,3BPG)
y la velocidad de reducción del piruvato a lactato reduce la capacid=
ad
de resintesis de la glucosa por ciclo de cori. =
Por su
parte, la gluconeogenia (síntesis de glu=
cosa a
partir de sustratos no glucídicos, piruvato, alanina, lactato, gluta=
mina
y glicerol) es uno de los mayores determinantes de la hiperglucemia de
estrés muscular, (Collier B, 2008).<=
/a>
Este estudio revela que el rendimiento deporti=
vo
no se puede mantener durante largos periodos de tiempo sobre todo cuando se
requiere una intensidad máxima de ejecución, concordamos que
existen muchos mecanismos los cuales pueden indicar el grado de estré=
;s y
fatiga producido por la contracción muscular y que la fatiga produci=
da
es multifactorial sin embargo podemos inferir que el control de la glucosa
durante el ejercicio es una adecuada herramienta para poder tomar decisione=
s a
la hora de planear y programar entrenamientos.
CONCLUSIÓN
La evaluación del rendimiento deportivo=
es
vital en quienes desarrollan, forman o potencian atletas. Los instrumentos =
de
medición para obtener resultados fisiológicos en muchos de los
casos requieren un gran aporte económico, el cual puede ser una barr=
era
para poder obtener datos que ayuden a tomar decisiones. Si bien hay evidenc=
ia
científica la cual respalda a moléculas más certeras e=
n la
evaluación de la fatiga, el daño muscular o el rendimiento
deportivo, por los resultados encontrados en este estudio podemos aportar q=
ue
la evaluación de la glucosa puede ser utilizada para conocer el grad=
o de
esfuerzo que tiene cada atleta de manera útil, considerando que la
muestra es muy pequeña y que no todas las variables se pudieron
controlar es necesario realizar estudios adicionales con muestras
más grandes o específicas que además midan
directamente la actividad de la glucosa en todo su recorrido de las prueba.=
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Todo el contenido de LATAM
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