Trainingload.ai
MetricsPMC (Performance Manager Chart)

Relación de carga aguda:crónica (ACWR)

Descubre cómo Trainingload.ai calcula ACWR con Fatiga y Condición física del mismo día y por qué sirve para revisar carga, no para predecir lesiones.

La relación de carga aguda:crónica (ACWR) compara la carga reciente modelada con la carga a largo plazo. En Trainingload.ai, A:C es la Fatiga (ATL) de hoy dividida por la Condición física (CTL) de hoy.

Puede señalar un cambio de contexto, pero no predice lesiones ni preparación.

A:C

Fórmula y variante

ACWR_today = ATL_today / CTL_today

Con ATL 60 y CTL 50, ACWR es 1.20. Si CTL es cero, el producto devuelve 0.

Trainingload.ai usa un cociente exponencial acoplado del PMC: la carga de hoy entra tanto en ATL, con una constante de tiempo de siete días, como en CTL, con una de 42 días. No es una media simple 7/28 ni una variante desacoplada.

Interpretación

Por encima de 1, ATL supera CTL; cerca de 1 ambas curvas son parecidas; por debajo de 1, ATL es menor. El cociente oculta la escala: 12 / 10 y 120 / 100 dan 1,20. Una CTL muy pequeña también puede producir un valor grande tras una sola sesión.

Los tramos <0.8, 0.8–<1.3, 1.3–<1.5 y ≥1.5 son reglas visuales, no pruebas de un estado óptimo, seguro o peligroso. Combina valores absolutos, actividades, configuración, sueño, dolor, enfermedad y fatiga subjetiva.

Referencias