Análisis multivariante de los determinantes antropométricos de la carga de entrenamiento en el bádminton juvenil
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v71.117465Palabras clave:
Carga de entrenamiento , antropometría, atletas juveniles, rendimiento en bádminton, análisis de conglomeradosResumen
Antecedentes: El monitoreo de la carga de entrenamiento en atletas juveniles es esencial para optimizar el rendimiento y reducir el riesgo de lesiones; sin embargo, existe investigación limitada sobre cómo las características antropométricas influyen en la tolerancia a la carga en el bádminton. Este estudio investigó la asociación entre las medidas de carga de entrenamiento y los perfiles antropométricos en jugadores juveniles competitivos.
Métodos: Participaron cincuenta atletas, hombres y mujeres, con la carga externa registrada mediante sensores acelerométricos y evaluaciones antropométricas realizadas bajo protocolos estandarizados. Se aplicó el algoritmo de clustering Louvain para clasificar a los jugadores en diferentes grupos de carga, mientras que la regresión logística multinomial (RLM) identificó los predictores clave de la clasificación de carga.
Resultados: El clustering Louvain reveló tres grupos de carga distintos: Alta (HL), Moderada (ML) y Baja (LL), reflejando patrones naturales en la distribución de la carga externa. El análisis de RLM mostró que la estatura, el peso corporal y la longitud de pierna fueron predictores significativos de la clasificación. Los jugadores más altos y pesados tendieron a pertenecer al grupo HL, mientras que una mayor longitud de pierna se asoció positivamente con la clasificación ML, posiblemente vinculada a la mecánica de zancada y la economía del movimiento. Otras medidas circunferenciales (cintura, cadera, perímetro braquial medio) tuvieron un impacto mínimo, y los años de experiencia no predijeron significativamente la tolerancia a la carga.
Conclusión: Estos hallazgos subrayan el valor de combinar técnicas de clustering basadas en redes con modelos multivariados para capturar interacciones complejas en la carga del atleta. En la práctica, los resultados sugieren que ciertos rasgos antropométricos, particularmente la estatura, la masa corporal y la longitud de las extremidades, desempeñan un papel importante en la capacidad de los atletas para sostener cargas de entrenamiento. La integración de evaluaciones antropométricas individualizadas en el monitoreo de carga puede respaldar estrategias de entrenamiento basadas en evidencia que potencien el rendimiento y reduzcan el riesgo de lesiones en jugadores juveniles de bádminton.
Referencias
Alcock, A., & Cable, N. T. (2009). A comparison of singles and doubles badminton: heart rate response, player profiles and game characteristics. International Journal of Performance Analysis in Sport, 9(2), 228–237. https://doi.org/Alcock, A., & Cable, N. T. (2009). A comparison of singles and doubles badminton: heart rate response, player profiles and game characteristics. Interna-tional Journal of Performance Analysis in Sport, 9(2), 228-237
Angga, P. D. (2019). Anthropometric and motor performance of junior badminton athlete. In 2nd In-ternational Conference on Sports Sciences and Health 2018 (2nd ICSSH 2018Atlantis Press, 143–146.
Bartlett, J. D., O’Connor, F., Pitchford, N., & Torres-Ronda, L., & Robertson, S. J. (2017). Relationships between internal and external training load in team-sport athletes: Evidence for an individuali-zed approach. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(2), 230–234. https://doi.org/https://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0791
Bewick, V., Cheek, L., & Ball, J. (2005). Statistics review 14: Logistic regression. Critical Care, 9(1), 112.
Biró, A., Cuesta-Vargas, & L., S. (2024). AI-Assisted fatigue and stamina control for performance sports on IMU-generated multivariate times series datasets. Sensors, 24(1), 132. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/s24010132
Bisht, H. S., Dhauta, R., & Singh, J. (2019). Anthropometric and physiological profile of badminton pla-yers of Uttrakhand. International Journal of Yogic, Human Movement and Sports Sciences, 4(1), 665–669
Blondel, V. D., Guillaume, J. L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 10, P10008. https://doi.org/https://doi.org/10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
Buchheit, M., & Laursen, P. B. (2013a). High-intensity interval training, solutions to the programming puzzle: Part I: Cardiopulmonary emphasis. Sports Medicine, 43(5), 313–338. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s40279-013-0029-x
Buchheit, M., & Laursen, P. B. (2013b). High-intensity interval training, solutions to the programming puzzle. Sports Medicine, 43(5).
Cabello, D., & González-Badillo, J. J. (2003). Analysis of the characteristics of competitive badminton. British Journal of Sports Medicine, 37(1), 62–66. https://doi.org/https://doi.org/10.1136/bjsm.37.1.62
Dong, K., Yu, T., & Chun, B. (2023). Effects of core training on sport-specific performance of athletes: a meta-analysis of randomized controlled trials. Behavioral Sciences, 13(2), 148. https://doi.org/doi.org/10.3390/bs13020148
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. G., & Buchner, A. (2017). G* Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Met-hods, 39(2), 175–191
Foster, C., Rodriguez, Marroyo, J. A., & De Koning, J. J. (2017). Monitoring training loads: The past, the present, and the future. International Journal of Sports Physiology and Performance, 12(2), 22–28. https://doi.org/https://doi.org/10.1123/IJSPP.2016-0388
Gabbett, T. J. (2016). The training injury prevention paradox: Should athletes be training smarter and harder. British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273–280. https://doi.org/https://doi.org/10.1136/bjsports-2015-095788
Gaurav, V., Singh, M., & Singh, S. (2010). Anthropometric characteristics, somatotyping and body com-position of volleyball and basketball players. Journal of Physical Education and Sports Mana-gement, 1(3), 28–32
Halson, S. L. (2014). Monitoring training load to understand fatigue in athletes. Sports Medicine, 44(2), 139–147
Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.).
Impellizzeri FM, SM, M., & AJ, C. (2019). Internal and external training load: 15 years on. Int J Sports Physiol Perform, 14(2), 270–273. https://doi.org/https:// doi.org/10.1123/ijspp.2018-0935.
Kibler, W. B., Press, J., & Sciascia, A. (2006). The role of core stability in athletic function. Sports Medi-cine, 36(3), 189–198. https://doi.org/https://doi.org/10.2165/00007256-200636030-00001
Maliki, A., MR, A., & Juahir H. (2018). The role of anthropometric, growth and maturity index (AGaMI) influen cing youth soccer relative performance. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Epub Ahead of Print. https://doi.org/doi:10.1088/1757-899X/342/1/012056
Malina, R. M., Bouchard, C., &, & Bar-Or, O. (2004). Growth, maturation, and physical activity (2nd ed.). Human Kinetics
Martín-Martín, A, J.-P., & De-Torres I. (2022). Reliability study of inertial sensors Lis2Dh12 compared to Actigraph Gt9X: based on free code. JPersMed, 12(5), 749. https://doi.org/10.3390/jpm12050749
Yusof Mohamed, B. M., Musa, R. M., Nazarudin, M. N., Abdul Majeed, A. P. P., Raj, N. B., & Eswara-moorth, V. (2025). Anthropometric and fitness predictors of operational preparedness among Malaysian firefighters: a clustering and multivariate logistic regression approach. Retos, 69, 1326-1334. https://doi.org/10.47197/retos.v69.116579
Murray, A. (2017). Managing training load in adolescent athletes. International Journal of Sports Phy-siology and Performance, 12(2), 42-49. https://doi.org/https://doi.org/10.1123/ijspp.2016-0334.
Musa, R. M., Abdul Majeed, A. P., & Musawi Maliki, A. B. H., & Kosni, N. A. (2025). Personalized wor-kload management in badminton using a machine learning model. International Journal of Sports Science & Coaching, 20(3), 1226–1238. https://doi.org/10.1177/17479541251320539
Nagelkerke, N. J. D. (1991). A note on a general definition of the coefficient of determination. Biome-trika, 78(3), 691–692. https://doi.org/https://doi.org/10.1093/biomet/78.3.691
Nikolaidis, P. T., Rosemann, T., & Knechtle, B. (2019). Performance and anthropometric characteristics in badminton players. Biology of Sports, 36(4), 371–378. https://doi.org/https://doi.org/10.5114/biolsport.2019.88762
Ooi, C. H., Tan, A., Ahmad, A., Kwong, K. W., Sompong, R., & Mohd Ghazali, K. A.,... Thompson, M. W. (2009). Physiological characteristics of elite and sub-elite badminton players. Journal of Sports Sciences, 27(14), 1591–1599. https://doi.org/doi.org/10.1080/02640410903352907
Phomsoupha, M., Berger, Q., & Laffaye, G. (2018). Multiple repeated sprint ability test for badminton players involving four changes of direction: validity and reliability. The Journal of Strength & Conditioning Research, 32(2), 423–431. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002307
Phomsoupha, M., & Laffaye, G. (2015). The science of badminton: Game characteristics, anthropome-try, physiology, visual fitness and biomechanics. Sports Medicine, 45(4), 473–495. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s40279-014-0287-2
Phomsoupha, M., & Laffaye, G. (2020). Multiple repeated-sprint ability test with four changes of direc-tion for badminton players (Part 2): Predicting skill level with anthropometry, strength, shuttlecock, and displacement velocity. The Journal of Strength & Conditioning Research, 34(1), 203–211. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002397.
Sasaki, S., Nagano, Y., & Ichikawa, H. (2022). Differences in high trunk acceleration during single-leg landing after an overhead stroke between junior and adolescent badminton athletes. Sports Biomechanics, 21(10), 1160–1175. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/14763141.2020.1740310
Simpson, J. D., Howard, D. R., & Worringham, C. (2020). Monitoring training load in team sport: A com-parison of session rating of perceived exertion and player load. Journal of Strength and Condi-tioning Research, 34(2), 490–497. https://doi.org/https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000002877
Soligard, T., Schwellnus, M., Alonso, J. M., Bahr, R., Clarsen, B., Dijkstra, H. P., Gabbett, T., Gleeson, M., Hägglund, M., Hutchinson, M. R., Rensburg, C. J. V., Khan, K. M., Meeusen, R., Orchard, J. W., Pluim, B. M., Raftery, M., & Budgett, R., Engebretsen, L. (2016). How much is too much? (Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. Bri-tish Journal of Sports Medicine, 50(17), 1030–1041. https://doi.org/https://doi.org/10.1136/ bjsports-2016-096581
Steels, T., Van Herbruggen, B., Fontaine, J., De Pessemier, T., Plets, D., & Poorter, E. De. (2020). Badmi-nton activity recognition using accelerometer data. Sensors (Switzerland), 20(17), 1–16. https://doi.org/10.3390/s20174685
Taha, Z., Musa, R. M., Majeed, A. P. A., Alim, M. M., &, & Abdullah, M. R. (2018). The identification of high potential archers based on fitness and motor ability 177 variables: A Support Vector Ma-chine approach. Human Movement Science, 57(4), 184–193. https://doi.org/10.1016/j.humov.2017.12.008
Taylor, K., Chapman, D. W., Cronin, J., Newton, M. J., & Gill, N. D. (2020). Fatigue monitoring in high performance sport: A survey of current trends. Journal of Australian Strength and Conditioning, 28(2), 12–23
Vanrenterhgem, J., Nedergaard, N. J., Robinson, A., M., & Drust, B. (2017). Training load monitoring in team sports: A novel framework separating physiological and biomechanical load-adaptation pathways. Sports Med, 47(11), 2135–2142. https://doi.org/doi.org///doi.org/10.1123/IJSPP.2017-0208
Vartak, M., Subramanyam, H., Lee, W. E., Viswanathan, S., Husnoo, S., Madden, S., & Zaharia, M. (2016). ModelDB: a system for machine learning model management. In Proceedings of the Workshop on Human-In-the-Loop Data Analytics, 1–3. https://doi.org/https://doi.org/10.1145/2939502.29395
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Saira Afzal, Naresh Bhaskar Raj, Rabiu Muazu Musa, Marhasiyah Binti Rahim, Muhammad Ishfaq Khan

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
- Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a la revista el derecho de ser la primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la licencia de reconocimiento de Creative Commons que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista.
- Los autores pueden establecer por separado acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista (por ejemplo, situarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
- Se permite y se anima a los autores a difundir sus trabajos electrónicamente (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su propio sitio web) antes y durante el proceso de envío, ya que puede dar lugar a intercambios productivos, así como a una citación más temprana y mayor de los trabajos publicados (Véase The Effect of Open Access) (en inglés).
Esta revista sigue la "open access policy" de BOAI (1), apoyando los derechos de los usuarios a "leer, descargar, copiar, distribuir, imprimir, buscar o enlazar los textos completos de los artículos".
(1) http://legacy.earlham.edu/~peters/fos/boaifaq.htm#openaccess