2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -345- Retos, número 56, 2024 (julio) Intensidad del fútbol según posición de juego en un equipo de la liga profesional juvenil de Chile Soccer intensity according to playing position in a Chilean professional youth league team *Rodrigo Yáñez-Sepúlveda, **Patricio Cubillos, ***Guillermo Cortés-Roco, ****Tomás Reyes-Amigo, ***** Juan Hurtado- Almonacid, *Felipe Navarro, *Astrid Titus, ******Jorge Olivares-Arancibia *Universidad Andres Bello (Chile), **Deportes Limache (Chile), ***Universidad Viña del Mar, **** Universidad de Playa Ancha (Chile), ***** Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile), ******Universidad de las Américas (Chile) Resumen. Antecedentes. El fútbol es un deporte colectivo que genera altas demandas bioenergéticas, pero en la actualidad existe escasa evidencia del análisis de la intensidad de juego en futbolistas jóvenes en Chile. Objetivo. Comparar la carga externa según posi- ción de juego en futbolistas jóvenes (sub-19) de un equipo de la liga profesional de fútbol de Chile. Métodos. Participaron 16 futbolistas jóvenes chilenos pertenecientes a un equipo profesional con edades entre 17 y 19 años (18,2 ± 0,32), que fueron distribuidos según posición de juego en defensas (n=6), volantes (n=5) y delanteros (n=5). Se evalúo la intensidad de juego durante cinco partidos de la fase final del campeonato de primera división de Chile con un sistema de monitoreo de posicionamiento global (GPS) inalámbrico marca Catapult® utilizando una frecuencia de muestreo de 10Hz. Resultados. Se encontraron diferencias en la distancia total en el primer tiempo entre defensas y delanteros, entre defensas y volantes con un tamaño del efecto medio (η²p=0,302), también hubo diferencias en sprint > 25-30 km/h entre defensas y delanteros, entre defensas y volantes, y entre delanteros y volantes con un tamaño del efecto pequeño (η²p =0,225), finalmente hubo diferencias en los metros de alta intensidad entre delanteros y volantes, entre delanteros y defensas con un tamaño del efecto medio (η²p =0,252), mientras que los sprint de muy alta intensidad (> 31km/h) presentaron diferencias solo entre delanteros y volantes con un tamaño del efecto pequeño (η²p =0.137). Conclusiones. En el presente estudio se encontraron diferencias en la carga externa según posición de juego, siendo los delanteros los que presentan mayores inten- sidades de juego durante el partido en comparación con los defensas y volantes. Estos resultados entregan datos referenciales que pueden ser utilizados para la toma de decisiones por parte de los equipos técnicos para la optimización táctica, individualización del entrenamiento y gestión de la recuperación en futbolistas jóvenes. Palabras Clave: GPS, Deporte, Carga interna, Rendimiento, RHIE. Abstract. Background. Soccer is a collective sport that generates high bioenergetic demands, but at present there is little evidence on the analysis of game intensity in youth soccer players in Chile. Objective. To compare the external load according to playing position in young soccer players (U-19) of a professional soccer league team. Methods. Sixteen young Chilean soccer players belonging to a professional team aged between 17 and 19 years (18.2 ± 0.32), who were distributed according to playing position as defenders (n=6), midfielders (n=5) and forwards (n=5), participated in the study. The intensity of play during five games of the final phase of the Chilean first division championship was evaluated with a Catapult® wireless global positioning system (GPS) using a sampling frequency of 10Hz. Results. Differences were found in total distance in the first half between defenders and forwards, between defenders and midfielders with a medium effect size (η²p=0.302), there were also differences in sprinting > 25-30 km/h between defenders and forwards, between defenders and midfielders, and between forwards and midfielders with a small effect size (η²p =0, 225), finally there were differences in high intensity meters between forwards and midfielders, between forwards and defenders with a medium effect size (η²p =0.252), while very high intensity sprinting (> 31km/h) presented differences only between forwards and midfielders with a small effect size (η²p =0. 137). Conclusions. In the present study, differences were found in external loading according to playing position, with forwards presenting higher intensities of play during the match compared to defenders and midfielders. These results provide reference data that can be used for decision making by technical teams for tactical optimization, individualization of training and recovery management in young players. Keywords: GPS, Sport, External Load, Performance, RHIE Fecha recepción: 07-01-24. Fecha de aceptación: 01-04-24 Rodrigo Yáñez Sepúlveda rodrigo.yanez.s@unab.cl Introducción En los últimos años el uso de sistemas de posiciona- miento global (GPS) se ha utilizado en el fútbol como una herramienta tecnológica para registrar las cargas de trabajo durante los entrenamientos y las competiciones (Ravé et al. 2020). Su uso permite el monitoreo de cargas de trabajo externas (Clemente et al., 2019), detectar el riesgo de le- siones (Op De Beéck et al., 2019) y mejorar el rendimiento (Ravé et al. 2020). Es por esto por lo que el seguimiento de la carga de entrenamiento en el fútbol es una estrategia im- portante para mejorar el rendimiento deportivo y lograr una periodización efectiva del entrenamiento en futbolistas (Teixeira et al., 2021). Para comprender las demandas físicas del juego en partidos en el fútbol, los datos objetivos son esenciales y estos podrían ser importantes para los pro- fesionales en el diseño de programas de entrenamiento (Ade et al., 2016). Varios estudios han confirmado que existe una relación entre las capacidades físicas de los jugadores (p. ej., derivadas de pruebas de resistencia, sprint y sprints repeti- dos) y su rendimiento físico en los partidos (p. ej., distancia total, distancia de alta intensidad, velocidad máxima de sprint) (Altman et al., 2020; Aquino et al., 2020). Es decir, los jugadores con mayor resistencia o capacidad de sprint muestran distancias totales y de alta intensidad más altas y alcanzan velocidades máximas de sprint más altas durante los partidos (Altman et al., 2021). La carga se ha definido como una variable de entrada para los resultados del 2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -346- Retos, número 56, 2024 (julio) entrenamiento (Borresen & Lambert, 2009), y se clasifican en cargas externas e internas (Teixeira et al., 2021). La carga externa describe el trabajo realizado, mientras que la carga interna se refiere a la respuesta fisiológica y psicológica de los atletas a la carga externa (Bourdon et al., 2017). La carga ex- terna puede controlarse mediante dispositivos del sistema de posicionamiento global (GPS) y sistemas microelectromecá- nicos (Dellaserra, Gao & Ransdell, 2014). Estos sistemas de seguimiento pueden medir con precisión distancias, veloci- dades, aceleraciones/desaceleraciones y variables del acele- rómetro (p. ej., carga del jugador, impacto corporal o carga de estrés dinámico). Los resultados de los estudios de tiempo-movimiento son útiles para evaluar las demandas fi- siológicas del entrenamiento y los partidos de fútbol. Permi- ten por una parte la cuantificación de las actividades de ca- rrera de los jugadores y la verificación indirecta de la energía del juego (Carling, 2010), y, por otra parte, permiten reco- pilar información sobre el estado de recuperación de la fatiga (Akubat et al., 2012), y disminuir la prevalencia de sobreen- trenamiento y lesiones en los jugadores (Manzi et al, 2010). El fútbol se caracteriza por ser un deporte de equipo intermi- tente que requiere que los jugadores profesionales cubran distancias totales de entre 10 y 13 km por partido (Sarmento et al., 2014), y el rendimiento físico típico relacionado con un partido se refleja en una compleja interacción de los siste- mas energéticos aeróbico y anaeróbico (Dolci et al., 2020), y se realizan aproximadamente entre 1000 y 1500 actividades correspondientes a un cambio de actividad cada 4 a 6 segun- dos como lo señalan citando a Bangsbo (1994). Si bien la ma- yor parte de la distancia total de un partido ocurre a intensi- dades más bajas, entre el 22% y el 24% se recorre a intensi- dades superiores a 15 km/h, entre el 8% y el 9% por encima de 20 km/h y entre el 2% y el 3% por encima de 25 km/h. Es importante considerar que las exigencias físicas durante un partido de fútbol difieren de cada posición de juego. Los en- trenadores y cualquier persona involucrada en la prescripción del entrenamiento para jugadores de fútbol deben tener en cuenta estas variaciones posicionales en la distancia recorrida para diseñar ejercicios físicos específicos para la posición (Rago et al., 2017). Altavilla et al. (2017) evidenciaron en futbolistas italianos de elite que los centrocampistas avanza- dos, los centrocampistas y los laterales superaban el umbral medio de 10 KM recorrido en un partido, mientras que los defensas centrales cubren distancias más pequeñas como lo evidencian otros estudios (Bradley et al., 2009; Dellal et al., 2011). Por otra parte, señalar, que utilizar únicamente me- didas de distancia y velocidad puede subestimar la carga de trabajo de ciertos jugadores, ya que estudios recientes han de- mostrado que pueden ocurrir varios esfuerzos de alta inten- sidad al acelerar y desacelerar, a pesar de moverse a baja ve- locidad y las aceleraciones y desaceleraciones representan en- tre el 12% y el 17% de la carga total del jugador (Dalen et al., 2016). Del mismo modo, se ha informado una diferencia del 6 al 8 % en la estimación de la carga total al comparar las técnicas de monitoreo derivadas de la velocidad versus la ace- leración (Gaudino et al.,2013), y las actividades de carrera de alta intensidad y de tipo sprint se consideran determinantes para un rendimiento exitoso y discriminan a los jugadores adultos de alto y bajo nivel (Mohr, Krustrup & Bangsbo, 2003), y difieren entre los diferentes períodos a lo largo de un partido (Bradley et al., 2009). En el estudio de Altavilla (2017) señalado anteriormente, los centrocampistas avanza- dos, los centrocampistas y los laterales realizaron un gran nú- mero de movimientos a altas velocidades (> 16 km/h), mientras que los atacantes y los centrales realizaron un nú- mero significativamente menor de movimientos a alta veloci- dad (> 16 km/h), pero realizaron más movimientos en alta aceleración (>2m/s²). Aunque hay datos limitados sobre los partidos entre juga- dores juveniles de élite, los datos que existen muestran que la distancia total recorrida durante los partidos aumenta con la edad hasta aproximadamente 10 km en jugadores de 18 años (Petersen et al., 2014; Saward et al., 2016). Vigh-Lar- sen, Dalgas, & Andersen (2018) caracterizaron y compararon los perfiles de actividad específicos de la posición de jugado- res de fútbol de élite jóvenes y senior, con especial énfasis en aceleraciones y desaceleraciones. Se rastrearon ocho partidos profesionales senior y se analizaron 4 partidos sub-19 y 5 sub- 17 para comparar entre jugadores juveniles y senior. Los ju- gadores sub-19 realizaron un mayor número de aceleracio- nes, desaceleraciones y distancia total en comparación con los jugadores senior, dando cuenta de diferencias en el número y distribución de aceleraciones y desaceleraciones entre las po- siciones de los jugadores. En el fútbol juvenil, la influencia de la edad y el rol posicional en el perfil de actividad se ha analizado en el comportamiento de un partido. Petersen & Brenn (2019) estudiaron los patrones de actividad de alta in- tensidad, la velocidad máxima de carrera y la disminución temporal y al final del partido en la carga externa en 54 juga- dores sub-17 (96 observaciones de partidos) durante una temporada completa de partidos oficiales, evidenciando que los mediocampistas de banda cubrieron la mayor distancia de carrera de alta intensidad (1044,2 m), la mayor distancia de carrera (224,4 m) y el mayor número de aceleraciones (185,2); Los defensores centrales tuvieron los valores más bajos para estas actividades (508,3 m, 85,1 m y 119,0), res- pectivamente. Los mediocampistas de banda tuvieron la ve- locidad máxima más alta y los defensores centrales la más baja (30,3 km · h - 1 y 28,6 km · h - 1), respectivamente. Durante los partidos, los jugadores en todas las posiciones de juego mostraron una caída significativa en la distancia de carreras de alta intensidad, la distancia de sprint y el número de acelera- ciones. (Pettersen & Brenn, 2019) Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue comparar la carga externa jugadores sub-19 durante 5 partidos considerando su posición de juego. Se planteó la hipótesis de que existirían diferencias entre las demandas posicionales en los diferentes parámetros de carga externa monitorizados durante los partidos. Materiales y Métodos Diseño y tipo de estudio Estudio no experimental, transversal, descriptivo-com- parativo. 2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -347- Retos, número 56, 2024 (julio) Participantes Participaron 16 jugadores juveniles de un equipo de fút- bol profesional de Chile con una edad de 18,2 ± 0,32 años que fueron distribuidos en defensas (n=6), volantes (n=5) y delanteros (n=5). Los criterios de inclusión fueron: fut- bolistas entre 17 y 19 años, completar a lo menos dos de cinco partidos completos y participación voluntaria. Los criterios de exclusión fueron: ser el portero del equipo, fut- bolistas que fueron sustituidos en uno o más partidos, de- portistas que sufrieron una lesión durante el período de eva- luaciones. Procedimientos y técnicas de recolección de datos Las evaluaciones se realizaron durante la fase final del campeonato nacional de fútbol de la Asociación Nacional de Fútbol Profesional de Chile (ANFP). Antes de las evaluacio- nes los evaluadores y futbolistas participantes no fueron ins- truidos sobre el procedimiento de evaluación a realizar para que no incidieran de manera intencionada en los desplaza- mientos durante el juego. El dispositivo de medición fue instalado por un ayudante técnico y fue ubicado 30 minutos previo al comienzo de cada partido, pero solo se registraron los desplazamientos durante el partido. En total fueron eva- luados 5 partidos de fútbol de la categoría juvenil (<19 años), para el análisis de los resultados solo se consideraron los jugadores que completaron todos los partidos de esta fase, cada partido tuvo una duración de 90 minutos más los minutos de descuentos en base a las directrices de la FIFA (IFAB, 2022). Monitorización de la intensidad de los partidos con sistema de posicionamiento global (GPS) Se utilizó un sistema posicionamiento global (GPS) por- tátil inalámbrico del fabricante Catapult® previamente vá- lidado para deportes de equipo (Cormier et al., 2023; Bros- nan et al., 2022; Clavel et al., 2022), el dispositivo fue pro- gramado con una frecuencia de muestreo de 10Hz ya que presenta mayor validez y confiabilidad para analizar la in- tensidad de las actividades realizadas (Jonhston et al., 2014). Para el desarrollo del estudio se consideraron las si- guientes variables: distancia total (mts), distancia total del primer tiempo (mts), distancia total del segundo tiempo (mts), metros por minuto (mts), velocidad máxima (km/h), sprints entre 25km/h y 30km/h (unidades), me- tros en alta intensidad(mts), metros en baja intensidad (mts), sprints en alta intensidad sobre 31km/h (unidades), saltos de más de 20cm (unidades), secuencias de alta inten- sidad repetidas (RHIE), duración máxima de las secuencias de alta intensidad repetidas en segundos (RHIE) y recupe- ración promedio de RHIE en segundos. También se cuanti- fico la distribución del tiempo y del porcentaje de juego considerando la alta intensidad y la moderada y baja inten- sidad. Finalmente se determinó la carga de juego (player load) a partir de la tasa instantánea de cambio de aceleración y dividiéndola por un factor de escala de 100, esta unidad de carga total se expresa en unidades arbitrarias. A conti- nuación, se expresa la fórmula utilizada: Figura 1. Donde: fwd: forward acceleration; side: sideways acceleration; up: up- wards acceleration; t: time Consideraciones éticas Previo a la realización del estudio se realizó una reunión con el equipo técnico del equipo y los jugadores participan- tes. Todos los participantes y sus tutores firmaron un asen- timiento y consentimiento informado antes de la realización del estudio donde se detallaban los objetivos y evaluaciones a realizar. Para el presente estudio se consideraron los li- neamientos de la declaración de Helsinki para estudios en seres humanos (WMA, 2013). Análisis estadístico Todos los análisis se realizaron con el programa infor- mático JAMOVI® versión 2.3.16. Se consideraron los es- tadísticos media y desviación estándar para describir los re- sultados según posición de juego. Para comparar los resul- tados según posición de juego se utilizó la prueba de norma- lidad de Shapiro Wilk, luego se aplicó un ANOVA con post- hoc de Bonferroni para establecer las diferencias obtenidos por cada grupo. Además, se calculó el tamaño del efecto utilizando la prueba eta-cuadrado parcial (η²p), conside- rando la siguiente clasificación: < 0,01 (pequeño), >0,06 (moderado), > 0,14 (grande) y >2,0 (muy grande) (Ri- chardson, 2011). En todas las pruebas se consideró como significativo un valor p<0.05. Resultados En la tabla 1 se observan las variables básicas y de com- posición corporal de los participantes, no encontrándose diferencias en en perfil de composición corporal entre los grupos evaluados. Tabla 1. Variables básicas y de composición corporal de los participantes del estudio. Variable Defensa (n=6) Volante (n=5) Delantero (n=5) Todos (n=16) Media DE Media DE Media DE Media DE Talla (cm) 175.78 3.55 174.20 3.62 177.28 5.64 175.75 4.17 Peso (kg) 73.13 7.91 73.65 3.00 76.45 2.97 74.41 4.93 Tejido adiposo (%) 18.82 1.06 20.90 0.77 19.97 2.15 19.90 1.58 Tejido muscular (%) 52.11 1.25 51.38 0.93 51.99 1.69 51.83 1.24 ∑6 pliegues 40.23 4.63 50.75 3.42 45.38 13.53 45.45 8.89 2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -348- Retos, número 56, 2024 (julio) IMO (músculo/hueso) 4.42 0.22 4.58 0.22 4.30 0.27 4.43 0.24 DE: desviación estándar; IMO: índice músculo óseo. Tabla 2. Variables de carga externa obtenidas con el análisis de sistema de posicionamiento global (GPS) durante un partido de fútbol. Variables Defensa (n=6) Volante (n=5) Delantero (n=5) F p η²p Distancia total (m) 9071 ± 924 9915 ± 1172 9419 ± 1138 0,514 0,602 0,023 Distancia total 1er tiempo (m) 4511* * ± 400 5141** ± 415 5007* ± 448 9,31 <0,001 0,302 Distancia total 2do tiempo (m) 4560 ± 672 4774 ± 1053 4412 ± 1037 0,348 0,708 0,016 Metros por minuto (min) 89.5 ± 9.93 94,4 ± 11,6 92,8 ± 10,3 0,445 0,644 0,020 Velocidad máxima (km/h) 29.9 ± 1.64 29.1*** ± 0,990 31,0*** ± 1,83 5,83 0,006 0,213 Sprint > 25-30 km/h 119* ± 72.3 103*** ± 62,5 199* *** ± 102 6,26 0,004 0,225 Alta intensidad (m) 476* ± 235 479*** ± 175 716* *** ± 195 7,25 0,002 0,252 Baja intensidad (m) 8595 ± 773 8936 ± 1121 8703 ± 1037 0,467 0,630 0,021 Muy alta intensidad > 31km/h 9,47 ± 11.5 10.64 ± 2,84*** 11,6*** ± 14,3 3,33 0,046 0,137 Saltos más de 20cm 5,87 ± 2.56 9,00 ± 4,36 8,38 ± 4,72 2,58 0,088 0,107 Secuencias de alta intensidad repetidas RHIE 13,3 ± 7.59 16,1 ± 7,48 19,1 ± 5,25 2,85 0,069 0,117 Secuencias de alta intensidad repetidas duración máxima 5,13* ± 1.64 ,.20 ± 1,37 6,63* ± 1,71 3,61 0,036 0,144 Secuencias de alta intensidad repetidas recuperación promedio 561* ± 364 365 ± 150 302* ± 96,9 5,21 0,009 0,195 *Diferencia entre defensas y delanteros p<0.05. ** Diferencia entre defensas y volantes p<0.05. ***Diferencias entre delanteros y volantes <0.05. En la tabla 2 se observaron diferencias (p=<0,001) en la distancia total en el primer tiempo entre defensas y de- lanteros (4511 ± 400 metros versus 5007± 448 metros) y entre defensas y volantes (4511 ± 400 metros versus 5141 ± 415 metros) con un tamaño del efecto medio (η²p =0,302). La velocidad máxima presentó diferencias (p=0,006) entre mediocampistas (29,1 ± 1,64 km/h) y de- lanteros (31 ± 1,83 km/h) con un tamaño del efecto grande (η²p =0,213). Se apreciaron diferencias en los sprint > 25- 30 km/h entre defensas y delanteros (119 ± 72,3 versus 199 ± 102), entre defensas y volantes (119 ± 72,3 versus 103 ± 62,5), y entre delanteros y volantes (199 ± 102 ver- sus 103 ± 62,5) con un tamaño del efecto grande (η²p=0,225). Hubo diferencias (p=0,002) en los sprint de alta intensidad especialmente entre delanteros y volantes (716± 195 versus 479 ± 175) y delanteros y defensas (716 ± 195 versus 476 ± 235) con un tamaño del efecto grande (η²p=0,252), mientras que los sprint de muy alta intensi- dad (> 31km/h) presentaron diferencias (p=0,046) solo entre delanteros y volantes (11,6 ± 14,3 versus 10,64 ± 2,84) con un tamaño del efecto moderado (η²p =0,137). Las secuencias de alta intensidad repetidas de duración má- xima presentaron diferencias (p=0,036) entre defensas y delanteros (5,13 ± 1,64 versus 6,63 ± 1,71) con un tamaño del efecto grande (η²p =0,144), mientras que las secuencias de alta intensidad repetidas recuperación promedio mostra- ron diferencias (p=0,009) solo entre defensas y delanteros (561 ± 364 versus 302 ± 96,9) con un tamaño del efecto grande (η²p =0,195). Tabla 3. Distribución de la carga externa según intensidad y de la carga de juego total según posición de juego. Variables Defensa (n=6) Volante (n=5) Delantero (n=6) F p η²p Alta intensidad (%) 5,14* ± 2,04 5,07 ± 1,69 7,58*** ± 1,67 9,87 < ,001 0,315 Baja y moderada intensidad (%) 94,86* ± 2,04 94,93 ± 1,69 92,42*** ± 1,67 9,87 < ,001 0,315 Alta intensidad (min) 4,62* ± 1,83 4,57 ± 1,52 6,83*** ± 1,50 9,87 < ,001 0,315 Baja y moderada intensidad (min) 85,38* ± 1,83 85,43 ± 1,52 83,17*** ± 1,50 9,87 < ,001 0,315 Metros por minutos total 100,79 ± 10,27 104,61 ± 13,02 104,66 ± 12,64 0,514 0,602 0,023 Carga de juego 850,36 ± 105,70 936,86 ± 263,65 924,13 ± 140,08 0,929 0,403 0,044 *Diferencia entre defensas y delanteros p<0.05. ** Diferencia entre defensas y volantes p<0.05. ***Diferencias entre delanteros y volantes <0.05. En tabla 3 se observan diferencias entre los delanteros con los volantes y defensas (delantero: 7,58; volantes; 5,70; defensas; 5,14 minutos) en el porcentaje de juego en alta intensidad, también existieron diferencias en los minutos de alta intensidad entre delanteros versus volantes y defensas (delantero: 6,83; volantes; 4,57; defensas; 4,62 minutos), lo mismo ocurrió en la carga de baja intensidad tanto en porcentaje como en minutos, siendo los delanteros quienes presentaron menores tiempos en moderada y baja intensi- dad (F=9,87; p<0,001; η²p= 0,315), en todas estas varia- bles analizadas los efectos fueron grandes entre los grupos. En los metros por minuto de juego y en la carga total de juego no se observaron diferencias entre las posiciones de juego (p<0,001). Figura 1. Distribución de la carga externa durante el juego según posición de juego. En la figura 1 se observa que, los defensas recorrieron un total de 5265m (58,4%) a una velocidad de 0 a 9km/h, mientras que los volantes recorrieron 5262m (55,9%) y los delanteros 5330m (56,7%). En la velocidad de 10 a 2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -349- Retos, número 56, 2024 (julio) 19km/h los defensas recorrieron un total de 3329m (42,0%), mientras que los volantes recorrieron 3673m (46,4%) y los delanteros 3372m (42,6%). En el rango de velocidad de 20 a 24 km/h los defensas recorrieron un total de 347m (4,9%), los volantes recorrieron 372m (4,7%) y los delanteros 505m (6,4%). En el rango de 25 a 30km/h los defensas recorrieron un total de 119m (1,5%), mientras que los volantes recorrieron 108m (1,3%) y los delanteros 102m (2,5%). En el rango de 31 a 50 km/h los defensas recorrieron un total de 9,4m (0,12%), mientras que los vo- lantes recorrieron 3,1m (0,04%) y los delanteros 11,5m (0,15%). Finalmente, en las fases de alta intensidad los de- fensas recorrieron un total de 475m (6%), mientras que los volantes recorrieron 478m (6%) y los delanteros 716m (9%). Se observaron diferencias en las velocidades de 20 a 24 km/h (p=0,003), en 25 a 30 km/h (p=0,004) y en la alta intensidad total (p=0,002), siendo los delanteros quie- nes presentaron mayor tiempo de trabajo en alta intensidad por sobre los defensas y volantes. Figura 2. Distribución de la carga externa durante el juego según posición de juego. En la figura 2 se aprecian la cantidad de secuencias en base a la velocidad, los defensas realizaron 216 secuencias a una velocidad entre 10 a 19 km/h, mientras que los volan- tes realizaron 224 secuencias y los delanteros 208 a esta in- tensidad. En al rango de velocidad entre 20 a 240 km/h los defensas realizaron 24,4 secuencias, los volantes 24,3 y los delanteros 33,7 . En el rango de 25 a 30 km/h los defensas realizaron 6.87 secuencias, los volantes 5,40 y los delante- ros 10,3. En el rango de 31 a 50 km/h los defensas realiza- ron 0,467, los volantes 0,200 y los delanteros 0,438. Se ob- servaron diferencias en las secuencias de 20 a 24 km/h (p=0,004), en 25 a 30 km/h (p=0,006) siendo los delan- teros quienes presentaron mayores secuencias de trabajo a estas intensidades. Discusión Los resultados del estudio mostraron que los delanteros presentaban mayores intensidades de juego de alta intensi- dad en comparación con los defensas y volantes, sin obser- varse diferencias en la carga total de juego por posición. En el fútbol la capacidad de realizar sprints es una determinante del rendimiento deportivo y la capacidad de sprint mejorada podría permitir a los jugadores realizar acciones de alta in- tensidad con mayor rendimiento durante el juego (Castillo et al., 2020), por lo que considerar esta variable es un factor importante para el desarrollo del presente estudio. Si bien los resultados de nuestro estudio no mostraron diferencias en la distancia total de juego, los volantes se desplazaron 496 metros más que los delanteros y 844 metros más que los defensas, resultados similares a los obtenidos en una in- vestigación previa que ha mostrado que los mediocampistas centrales cubren la mayor distancia total, porque esta posi- ción de juego vincula la ofensiva y la defensa y, por lo tanto, requiere un movimiento continuo (Varley et al., 2017), además los desplazamientos en esta posición están relacio- nadas con el papel posicional de vincular la defensa y el ata- que, a menudo requiriendo la participación en ambas fases del juego (Abbott, Brickley, & Smeeton, 2019). Se ha de señalar, a partir de estas evidencias, que la carga externa de estos jugadores parece ser mayor que la de otras posiciones de juego, y esto puede explicar la mayor caída en el rendi- miento en los últimos 5 minutos que muestran estudios pre- vios (Petersen & Brenn, 2019), en donde los volantes tien- den a bajar en la intensidad de juego a medida que el partido va llegando a su final. En nuestro estudio, precisamente, la distancia total máxima fue alcanzada por los volantes, simi- lar a los resultados encontrados en otros estudios (Abbott, Brickley, & Smeeton, 2018; Petersen & Brenn, 2019; Brad- leyet et al., 2009 y O'Donoghue et al., 2005). Los volantes de nuestro estudio presentaron mayor nivel de desplaza- mientos en baja intensidad al igual que lo reportado en un estudio donde participaron futbolistas de nivel competitivo, pero no de élite (Strauss et al., 2019). Si bien no existieron diferencias en nuestro estudio en la distancia total, existe una tendencia a mayores distancias recorridas en los volan- tes asociada a una menor intensidad de juego en compara- ción con los delanteros que presentaban características de carga externa más orientadas a la alta intensidad. Estos re- sultados resaltan la importancia de una óptima gestión de la carga de entrenamiento, considerando la densidad de la carga externa en base a la posición de juego y el momento de entrenamiento en el microciclo (Akenhead et al., 2016). Al investigar las diferencias posicionales en distancias de carrera y velocidad muy altas, los resultados actuales emu- laron investigaciones anteriores, encontrando que los de- lanteros tuvieron las distancias más altas de carrera a muy alta velocidad (Abbott, Brickley & Smeeton, 2018; Bradley et al., 2010; Ingebrigtsen et al., 2015), dando cuenta que esta habilidad es importante para crear oportunidades de gol (Faude et al., 2012). Diferentes resultados tuvieron el estu- dio de Petersen & Brenn (2019) donde los mediocampistas laterales alcanzaron la mayor velocidad y las mayores dis- tancias de carrera de alta intensidad. Posiblemente esta dis- crepancia de resultados se deba a que los estudios utilizaron diferentes niveles de jugadores, ya sean elite, competitivo, amateur o juveniles. Es pertinente considerar que, durante las últimas décadas, los jugadores de fútbol se han vuelto más rápidos y los jugadores jóvenes con una velocidad má- xima alta pueden identificarse como potenciales jugadores profesionales (Haugen et al., 2014), por lo que el uso del GPS podría orientar las decisiones a tomar en la 2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -350- Retos, número 56, 2024 (julio) programación de las cargas de entrenamiento y en transi- ción del fútbol joven al fútbol profesional, en este contexto, un estudio realizado en futbolistas elite sub 19 reveló que los parámetros derivados del GPS durante el juego pueden predecir el daño muscular y las pérdidas en el rendimiento neuromuscular hasta 48 horas después del partido (De Hoyo et al., 2016). Finalmente, los últimos avances en el uso de GPS permiten que los profesionales del fútbol pue- den apoyarse en el uso de técnicas de aprendizaje automá- tico para predecir es nivel de esfuerzo percibido, permi- tiendo optimizar la programación del entrenamiento inte- grando indicadores de carga interna y externa para una óp- tima toma de decisiones (Jaspers et al., 2018). También se sugiere que los entrenadores agrupen a los jugadores en base a los perfiles bioenergéticos similares durante las sesiones den entrenamiento para optimizar la aplicación de las cargas de entrenamiento, reduciendo la variabilidad de las adapta- ciones fisiológicas y el rendimiento de los jugadores (Abade et al., 2014). Limitaciones Una de las principales limitaciones de este estudio es el tamaño de la muestra que solo consideró al plantel de un equipo de la liga profesional de Chile, otra de las limitacio- nes es que las mediciones que se realizaron consideraron solo la etapa final del campeonato nacional y no se realiza- ron evaluaciones en los porteros. Esperamos en próximos estudios considerar una muestra representativa a nivel na- cional y realizar mediciones durante todo el campeonato na- cional considerando integrar a varios equipos y a los porte- ros de varios planteles, esto con la finalidad de contar con una mayor gama de datos. Consideraciones prácticas Los resultados del presente estudio entregan herramien- tas para programar las cargas de entrenamiento según posi- ción de juego con la finalidad de tributar a los factores bio- energéticos predominantes durante el desarrollo de los par- tidos de fútbol, en este sentido se recomienda considerar los siguientes aspectos: Los equipos técnicos pueden considerar el análisis y distribución de las cargas de entrenamiento en base a un modelo basado en la función del futbolista en el campo de juego, integrando el entrenamiento de fuerza, descansos y sueño para optimizar las adaptaciones derivadas de una correcta interacción de la carga interna y externa en base al modelo global de entrenamiento propuesto por el equipo. La utilización del GPS puede orientar la programa- ción táctica y la valoración del rendimiento durante los par- tidos y puede ser utilizado como criterio para traspasar fut- bolistas desde las categorías juveniles al fútbol profesional. El uso del análisis con GPS permite a los(as) profesiona- les de la nutrición considerar las demandas bioenergéticas con la finalidad de orientar los planes nutricionales durante las fases del campeonato y durante el desarrollo de las com- petencias. Conclusiones En el presente estudio se encontraron diferencias en la intensidad de juego según posición de juego, siendo los de- lanteros los que presentan mayores intensidades de juego durante el partido en comparación con los defensas y volan- tes. Estos resultados entregan datos referenciales que pue- den ser utilizados para la toma de decisiones por parte de los equipos técnicos para la valoración y optimización del rendimiento en el fútbol joven. Referencias Abade, E. A., Gonçalves, B. V., Silva, A. M., Leite, N. M., Castagna, C., & Sampaio, J. E. (2014). Classifying young soccer players by training performances. Percep- tual and motor skills, 119(3), 971–984. https://doi.org/10.2466/10.25.PMS.119c31z8 Abbott, W., Brickley, G., & Smeeton, N. J. (2018). Phys- ical demands of playing position within English Premier League academy soccer. Journal of Human Sport and Exercise, 13(2), 285–295. https://doi.org/10.14198/jhse.2018.132.04 Ade, J., Fitzpatrick, J., & Bradley, P. S. (2016). High-in- tensity efforts in elite soccer matches and associated movement patterns, technical skills and tactical actions. Information for position-specific training drills. Journal of sports sciences, 34(24), 2205–2214. https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1217343 Akenhead, R., Harley, J. A., & Tweddle, S. P. (2016). Ex- amining the External Training Load of an English Prem- ier League Football Team With Special Reference to Acceleration. Journal of strength and conditioning re- search, 30(9), 2424–2432. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001343 Akubat, I., Patel, E., Barrett, S., Abt, G. (2012). Methods of monitoring the training and match load and their re- lationship to changes in fitness in professional youth soc- cer players. J Sports Sci, 30(14):1473-80. https://doi:10.1080/02640414.2012.712711 Altavilla, G., Riela, L., Tore, A.P., & Raiola, G. (2017). The Physical Effort Required from Professional Football Players in Different Playing Positions. Journal of physi- cal education and sport, 17, 2007-2012. Recuperado de: https://iris.unisalento.it/handle/11587/477846 Altmann, S., Forcher, L., Ruf, L., Beavan, A., Groß, T., Lussi, P., Woll, A., Härtel, S. (2021) Match-related physical performance in professional soccer: Position or player specific? PLoS One, 10;16(9):e0256695. https://doi:10.1371/journal.pone.0256695 Altmann, S., Forcher, L., Ruf, L., Beavan, A., Groß, T., Lussi, P., Woll, A., & Härtel, S. (2021). Match-related physical performance in professional soccer: Position or player specific?. PloS one, 16(9), e0256695. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256695 Aquino, R., Carling C., Maia, J., Palucci L., Wilson R., Smith N., Almeida R., Gonçalves L., Kalva-Filho C., https://doi.org/10.2466/10.25.PMS.119c31z8 https://doi.org/10.14198/jhse.2018.132.04 https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1217343 https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001343 https://doi:10.1080/02640414.2012.712711 https://iris.unisalento.it/handle/11587/477846 https://doi:10.1371/journal.pone.0256695 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256695 2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -351- Retos, número 56, 2024 (julio) Garganta J., & Puggina E. (2020). Relationships be- tween running demands in soccer match-play, anthro- pometric, and physical fitness characteristics: a system- atic review. International Journal of Performance Anal- ysis in Sport, 20(3), 534-555. https://doi.org/10.1080/24748668.2020.1746555 Bangsbo, J. (1994). The physiology of soccer--with special reference to intense intermittent exercise. Acta Physiol Scand Supp, 619:1-155. Recuperado de: https://pub- med.ncbi.nlm.nih.gov/8059610/ Borresen, J., Lambert, M. (2009). The quantification of training load, the training response and the effect on performance. Sports Med, 39(9):779-95. https://doi:10.2165/11317780-000000000-00000. Bourdon, P., Cardinale, M., Murray, A., Gastin, P., Kellmann, M., Varley, M., Gabbett, J., Coutts, A., Burgess, D., Gregson, W., Cable, N. (2017). Monitor- ing Athlete Training Loads: Consensus Statement. Int J Sports Physiol Perform. 2017 (Suppl 2): S2161-S2170. https://doi:10.1123/IJSPP.2017-0208. Bradley, P. S., Sheldon, W., Wooster, B., Olsen, P., Boa- nas, P., & Krustrup, P. (2009). High-intensity running in English FA Premier League soccer matches. Journal of sports sciences, 27(2), 159–168. https://doi.org/10.1080/02640410802512775 Brosnan, R. J., Watson, G., Stuart, W., Twentyman, C., Kitic, C. M., & Schmidt, M. (2022). The Validity, Re- liability, and Agreement of Global Positioning System Units-Can We Compare Research and Applied Data?. Journal of strength and conditioning re- search, 36(12), 3330–3338. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000004139 Castillo, D., Raya-González, J., Manuel Clemente, F., & Yanci, J. (2020). The influence of youth soccer players' sprint performance on the different sided games' exter- nal load using GPS devices. Research in sports medicine (Print), 28(2), 194–205. https://doi.org/10.1080/15438627.2019.1643726 Carling C. (2013). Interpreting physical performance in professional soccer match-play: should we be more pragmatic in our approach?. Sports medicine (Auck- land, N.Z.), 43(8), 655–663. https://doi.org/10.1007/s40279-013-0055-8 Clavel, P., Leduc, C., Morin, J. B., Owen, C., Samozino, P., Peeters, A., Buchheit, M., & Lacome, M. (2022). Concurrent Validity and Reliability of Sprinting Force- Velocity Profile Assessed With GPS Devices in Elite Athletes. International journal of sports physiology and performance, 17(10), 1527–1531. https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0339 Clemente, F. M., Rabbani, A., Conte, D., Castillo, D., Afonso, J., Truman Clark, C. C., Nikolaidis, P. T., Rosemann, T., & Knechtle, B. (2019). Training/Match External Load Ratios in Professional Soccer Players: A Full-Season Study. International journal of environmen- tal research and public health, 16(17), 3057. https://doi.org/10.3390/ijerph16173057 Cormier, P., Tsai, M. C., Meylan, C., Agar-Newman, D., Epp-Stobbe, A., Kalthoff, Z., & Klimstra, M. (2023). Concurrent Validity and Reliability of Different Tech- nologies for Sprint-Derived Horizontal Force-Velocity- Power Profiling. Journal of strength and conditioning research, 37(6), 1298–1305. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000004429 Dalen, T., Ingebrigtsen, J., Ettema, G., Hjelde, G. H., & Wisløff, U. (2016). Player Load, Acceleration, and De- celeration During Forty-Five Competitive Matches of Elite Soccer. Journal of strength and conditioning re- search, 30(2), 351–359. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001063 de Hoyo, M., Cohen, D. D., Sañudo, B., Carrasco, L., Ál- varez-Mesa, A., Del Ojo, J. J., Domínguez-Cobo, S., Mañas, V., & Otero-Esquina, C. (2016). Influence of football match time-motion parameters on recovery time course of muscle damage and jump ability. Journal of sports sciences, 34(14), 1363–1370. https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1150603 Dellal A, Chamari K, Wong DP, Ahmaidi S, Keller D, Bar- ros R, Bisciotti GN, Carling C, (2011). Comparison of physical and technical performance in European soccer match-play: FA Premier League and La Liga. Eur J Sports Sci., 11:51–59. Recuperado de: https://www.tandfon- line.com/doi/abs/10.1080/17461391.2010.481334 Dellaserra, C. L., Gao, Y., & Ransdell, L. (2014). Use of integrated technology in team sports: a review of op- portunities, challenges, and future directions for ath- letes. Journal of strength and conditioning research, 28(2), 556–573. https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e3182a952fb Dolci, F., Hart, N. H., Kilding, A. E., Chivers, P., Piggott, B., & Spiteri, T. (2020). Physical and energetic demand of soccer: a brief review. Strength & Conditioning Jour- nal, 42(3), 70- 77.https://doi.org/10.1519/SSC.000000000000053 3 Gaudino, P., Iaia, F. M., Alberti, G., Strudwick, A. J., At- kinson, G., & Gregson, W. (2013). Monitoring training in elite soccer players: systematic bias between running speed and metabolic power data. International journal of sports medicine, 34(11), 963–968. https://doi.org/10.1055/s-0033-1337943 Gómez-Carmona, C. D., Bastida-Castillo, A., Ibáñez, S. J., & Pino-Ortega, J. (2020). Accelerometry as a method for external workload monitoring in invasion team sports. A systematic review. PloS one, 15(8), e0236643. https://doi.org/10.1371/jour- nal.pone.0236643 Haugen, T., Tønnessen, E., Hisdal, J., & Seiler, S. (2014). The role and development of sprinting speed in soccer. International journal of sports physiology and perfor- mance, 9(3), 432–441. https://doi.org/10.1123/ijspp.2013-0121 IFAB. (2022). Laws of the game. Recuperado de: https://doi.org/10.1080/24748668.2020.1746555 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8059610/ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8059610/ https://doi:10.2165/11317780-000000000-00000 https://doi:10.1123/IJSPP.2017-0208 https://doi.org/10.1080/02640410802512775 https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000004139 https://doi.org/10.1080/15438627.2019.1643726 https://doi.org/10.1007/s40279-013-0055-8 https://doi.org/10.1123/ijspp.2021-0339 https://doi.org/10.3390/ijerph16173057 https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000004429 https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001063 https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1150603 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17461391.2010.481334 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17461391.2010.481334 https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e3182a952fb https://doi.org/10.1519/SSC.0000000000000533 https://doi.org/10.1519/SSC.0000000000000533 https://doi.org/10.1055/s-0033-1337943 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0236643 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0236643 https://doi.org/10.1123/ijspp.2013-0121 2024, Retos, 56, 345-352 © Copyright: Federación Española de Asociaciones de Docentes de Educación Física (FEADEF) ISSN: Edición impresa: 1579-1726. Edición Web: 1988-2041 (https://recyt.fecyt.es/index.php/retos/index) -352- Retos, número 56, 2024 (julio) https://www.theifab.com/es/laws/2022-23/the-du- ration-of-the-match/#periods-of-play Jaspers, A., De Beéck, T. O., Brink, M. S., Frencken, W. G. P., Staes, F., Davis, J. J., & Helsen, W. F. (2018). Relationships Between the External and Internal Train- ing Load in Professional Soccer: What Can We Learn From Machine Learning?. International journal of sports physiology and performance, 13(5), 625–630. https://doi.org/10.1123/ijspp.2017-0299 Johnston, R. J., Watsford, M. L., Kelly, S. J., Pine, M. J., & Spurrs, R. W. (2014). Validity and interunit reliabil- ity of 10 Hz and 15 Hz GPS units for assessing athlete movement demands. Journal of strength and condition- ing research, 28(6), 1649–1655. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000323 Manzi, V., D'Ottavio, S., Impellizzeri, F. M., Chaouachi, A., Chamari, K., & Castagna, C. (2010). Profile of weekly training load in elite male professional basketball players. Journal of strength and conditioning research, 24(5), 1399–1406. https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e3181d7552a Mohr, M., Krustrup, P., & Bangsbo, J. (2003). Match per- formance of high-standard soccer players with special reference to development of fatigue. Journal of sports sciences, 21(7), 519–528. https://doi.org/10.1080/0264041031000071182 Op De Beéck, T., Jaspers, A., Brink, M. S., Frencken, W. G. P., Staes, F., Davis, J. J., & Helsen, W. F. (2019). Predicting Future Perceived Wellness in Professional Soccer: The Role of Preceding Load and Wellness. In- ternational journal of sports physiology and perfor- mance, 14(8), 1074–1080. https://doi.org/10.1123/ijspp.2017-0864 Pettersen, S. A., Krustrup, P., Bendiksen, M., Randers, M. B., Brito, J., Bangsbo, J., Jin, Y., & Mohr, M. (2014). Caffeine supplementation does not affect match activi- ties and fatigue resistance during match play in young football players. Journal of sports sciences, 32(20), 1958–1965. https://doi.org/10.1080/02640414.2014.965189 Pettersen, S. A., & Brenn, T. (2019). Activity Profiles by Position in Youth Elite Soccer Players in Official Matches. Sports medicine international open, 3(1), E19–E24. https://doi.org/10.1055/a-0883-5540 Ravé, G., Granacher, U., Boullosa, D., Hackney, A. C., & Zouhal, H. (2020). How to Use Global Positioning Sys- tems (GPS) Data to Monitor Training Load in the "Real World" of Elite Soccer. Frontiers in physiology, 11, 944. https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00944 Sarmento, H., Marcelino, R., Anguera, M. T., Campa- niÇo, J., Matos, N., & LeitÃo, J. C. (2014). Match analysis in football: a systematic review. Journal of sports sciences, 32(20), 1831–1843. https://doi.org/10.1080/02640414.2014.898852 Saward, C., Morris, J. G., Nevill, M. E., Nevill, A. M., & Sunderland, C. (2016). Longitudinal development of match-running performance in elite male youth soccer players. Scandinavian journal of medicine & science in sports, 26(8), 933–942. https://doi.org/10.1111/sms.12534 Strauss, A., Sparks, M., & Pienaar, C. (2019). The Use of GPS Analysis to Quantify the Internal and External Match Demands of Semi-Elite Level Female Soccer Players during a Tournament. Journal of sports science & medicine, 18(1), 73–81.Recuperado de: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30787654/ Teixeira, José E., Pedro Forte, Ricardo Ferraz, Miguel Leal, Joana Ribeiro, António J. Silva, Tiago M. Barbosa, and António M. Monteiro. (2021). Quantifying Sub- Elite Youth Football Weekly Training Load and Recov- ery Variation. Applied Sciences, 11(11), 4871. https://doi.org/10.3390/app11114871 Varley, M. C., Gregson, W., McMillan, K., Bonanno, D., Stafford, K., Modonutti, M., & Di Salvo, V. (2017). Physical and technical performance of elite youth soccer players during international tournaments: influence of playing position and team success and opponent quality. Science and Medicine in Football, 1(1), 18-29. https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1230676 Vigh-Larsen, J. F., Dalgas, U., & Andersen, T. B. (2018). Position-Specific Acceleration and Deceleration Profiles in Elite Youth and Senior Soccer Players. Journal of strength and conditioning research, 32(4), 1114–1122. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001918 Datos de los/as autores/as: Rodrigo Yáñez-Sepúlveda rodrigo.yanez.s@unab.cl Autor/a Patricio Cubillos patricioignacio.cubillosbarria@gmail.com Autor/a Guillermo Cortés-Roco guillermo.cortes@uvm.cl Autor/a Tomás Reyes-Amigo tomas.reyes@upla.cl Autor/a Juan Hurtado-Almonacid juan.hurtado@pucv.cl Autor/a Felipe Navarro felipenavarro1408@gmail.com Autor/a Astrid Titus astridtitusc@gmail.com Autor/a Jorge Olivares-Arancibia jolivares@udla.cl Autor/a https://www.theifab.com/es/laws/2022-23/the-duration-of-the-match/#periods-of-play https://www.theifab.com/es/laws/2022-23/the-duration-of-the-match/#periods-of-play https://doi.org/10.1123/ijspp.2017-0299 https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000323 https://doi.org/10.1519/JSC.0b013e3181d7552a https://doi.org/10.1080/0264041031000071182 https://doi.org/10.1123/ijspp.2017-0864 https://doi.org/10.1080/02640414.2014.965189 https://doi.org/10.1055/a-0883-5540 https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00944 https://doi.org/10.1080/02640414.2014.898852 https://doi.org/10.1111/sms.12534 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30787654/ https://doi.org/10.3390/app11114871 https://doi.org/10.1080/02640414.2016.1230676 https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001918