A revisão de Scott e colaboradores (2016) discute um problema recorrente na prática do treinamento de força: a dificuldade de quantificar, de forma válida e aplicável no cotidiano, o “estímulo” realmente imposto por uma sessão. Os autores sustentam que essa dificuldade decorre da natureza multifatorial do treinamento de força, no qual a dose não é determinada apenas pela carga relativa prescrita pelo % da carga de uma repetição máxima (%1RM), mas também pelo tipo de exercício, pelo volume (repetições e séries), pelos intervalos interséries e pela velocidade de execução. Assim, métodos simplificados que tratam “intensidade” apenas como %1RM tendem a subrepresentar a complexidade do estresse imposto ao organismo e, consequentemente, dificultam tanto o controle do processo quanto a interpretação de respostas agudas e crônicas ao treinamento.

No enquadramento teórico apresentado, “carga de treinamento” é colocada como um produto entre volume e intensidade, mas os autores ressaltam que, no treinamento resistido, a intensidade da sessão é um construto mais amplo do que “quão pesado” foi o peso utilizado. Eles argumentam que o nível de esforço aplicado em uma série é parte central do conceito (por exemplo, uma série levada à falha representa esforço máximo “para aquela série”, independentemente de ser executada com 30% ou 80% de 1RM). Além disso, a intensidade global da sessão é influenciada por variáveis como a velocidade de execução e o tempo de recuperação entre séries, pois ambas alteram de maneira substancial o estímulo neuromuscular e metabólico. Uma consequência prática apontada é terminológica: em vez de rotular sessões como “baixa/moderada/alta intensidade” com base apenas em %1RM, os autores recomendam empregar linguagem que descreva mais precisamente a carga (p. ex., leve/moderada/pesada) e reservar “intensidade” para o entendimento integrado do esforço e das condições de execução.

A revisão organiza os métodos de monitoramento em categorias que, na prática, se complementam. Em “medidas externas” (external load), os autores descrevem que a forma mecanicamente mais rigorosa de quantificar “volume” seria calcular o trabalho mecânico (força × deslocamento, por repetição e por sessão). Eles citam evidências de que o trabalho total pode discriminar melhor sessões com objetivos distintos (por exemplo, hipertrofia, força, potência) do que métricas mais grosseiras. No entanto, esse procedimento é considerado pouco viável no ambiente aplicado, porque exige instrumentação (plataformas de força, transdutores de posição) e análise repetição a repetição, com alto custo operacional. Com isso, a revisão desloca o foco para métricas simplificadas que preservem utilidade prática.

A primeira alternativa discutida é o “método de repetições”, no qual o volume é simplesmente a soma de repetições realizadas em um exercício, sessão ou semana. O artigo enfatiza que essa métrica, apesar de operacionalmente atrativa, falha em representar o estresse real: duas sessões com o mesmo total de repetições podem impor estímulos muito diferentes quando mudam a carga, a organização das séries e/ou a proximidade da falha. Para demonstrar isso, os autores descrevem um exemplo conceitual (Figura 1 e Tabela 1) em que um mesmo atleta poderia realizar 30 repetições totais em um cenário de hipertrofia (3×10 a 70% 1RM) e também em um cenário de força (10×3 a 90% 1RM), mas seria inadequado concluir que o “volume” e o estímulo foram equivalentes apenas porque o total de repetições coincidiu.

A segunda alternativa é o “volume load”, calculado como séries × repetições × carga absoluta (kg). A revisão considera essa métrica amplamente aplicável porque é simples de registrar e gera um número único para representar o total de peso deslocado na sessão. Adicionalmente, os autores mencionam evidências de que o volume load se relaciona, em alguma medida, com indicadores de estresse interno durante treinamento resistido. Contudo, a limitação central é comparativa: por ser absoluto, ele não permite comparar adequadamente atletas com níveis distintos de força. A própria revisão ilustra esse ponto ao mostrar que, para uma mesma prescrição relativa (3×10 a 70% 1RM), dois atletas com 1RM diferentes necessariamente apresentam cargas diferentes, mesmo tendo sido expostos a um estímulo relativo semelhante.

Para contornar esse problema, os autores descrevem o “volume load relativo ao 1RM”, substituindo a carga absoluta por %1RM (séries × repetições × %1RM), produzindo unidades arbitrárias que permitem comparações interindividuais quando a referência de força é conhecida. Porém, a revisão aponta uma limitação adicional que é conceitualmente importante: métricas baseadas apenas em %1RM não capturam a dificuldade real de uma série quando se muda o número de repetições por série. Os autores argumentam que fazer 10 repetições com uma mesma carga impõe um custo fisiológico diferente de fazer 3 repetições com a mesma carga, mesmo que a tonelagem total do exercício seja igual ao final.

A solução proposta para incorporar “dificuldade” relativa ao número de repetições é o uso de um volume load “baseado no RM específico” do intervalo de repetições, estimando a carga equivalente (por equações de predição) para um dado número de repetições máximas e expressando a carga utilizada como % desse RM específico. O artigo exemplifica esse raciocínio usando a equação de Brzycki para estimar 3RM e 10RM a partir do 1RM e, então, recalcular o volume de modo a refletir que 10 repetições com uma carga próxima do 10RM representa maior exigência do que 3 repetições com a mesma carga quando essa carga está distante do 3RM. Em outras palavras, a revisão defende que o “estresse por série” depende do quão próximo o esforço está do limite daquele intervalo de repetições, e não apenas do %1RM.

Apesar dessas melhorias, a revisão é explícita ao afirmar que métricas externas ainda não resolvem aspectos fundamentais: (1) intervalos interséries não entram nas equações, embora sejam determinantes primários da intensidade global e alterem marcadamente respostas como lactato; (2) velocidade de repetição também não é incorporada, e mudanças na velocidade podem alterar o estímulo (por exemplo, sessões com intenção explosiva vs. tempo controlado), levando o volume load a subestimar determinadas demandas. Além disso, os autores lembram que, para tornar tais métricas “relativas”, é necessário conhecer 1RM (ou outro RM) de múltiplos exercícios, o que nem sempre é viável em programas complexos com muitos movimentos e grandes grupos.

Diante dessas limitações, o artigo dedica uma seção a “medidas internas” (internal load), com ênfase em escalas de percepção de esforço (RPE). A revisão descreve o uso de RPE por série (set-RPE) com diferentes escalas (Borg, CR-10 e OMNI específica para treinamento resistido) e aponta que, embora o set-RPE seja sensível a diferenças de carga, a interpretação pode ser distorcida se as condições de execução não forem equivalentes (por exemplo, se séries em baixa carga não forem levadas a esforço comparável). A revisão também menciona o uso de RPE “diferenciado”, no qual o atleta atribui esforço percebido para músculos ativos versus corpo todo, observando que o esforço local tende a ser reportado como maior do que o esforço global. Do ponto de vista aplicado, entretanto, o artigo considera o registro de RPE em todas as séries pouco viável em ambientes com muitos atletas, por demanda logística e de tempo.

Como alternativa de maior aplicabilidade, a revisão destaca o sRPE (session-RPE), no qual o atleta fornece uma única classificação global da sessão. O texto argumenta que esse valor tende a integrar, na percepção do atleta, não apenas a carga levantada, mas também o volume, os intervalos e a velocidade, além do estado psicofisiológico do dia. O artigo reforça um ponto metodológico: tradicionalmente o sRPE é coletado cerca de 30 minutos após a sessão para reduzir o viés do “final” do treino; contudo, evidências descritas indicam que 15 minutos pós-sessão ainda fornecem estimativas confiáveis, enquanto coletas muito precoces (5–10 minutos) tendem a inflacionar o valor por efeito da última série.

A revisão descreve ainda o “sRPE load”, calculado como sRPE × duração da sessão (min), como uma forma operacional de gerar uma métrica única de carga interna, comparável entre diferentes modalidades (técnico-tático, condicionamento, resistência). Esse ponto é central para contextos como esportes coletivos, nos quais a equipe realiza múltiplos tipos de sessão ao longo da semana e o interesse é somar carga interna semanal/microciclo em uma métrica comum. A partir do sRPE load, o artigo menciona a possibilidade de derivar monotonia (média diária ÷ desvio-padrão semanal) e strain (produto entre carga e monotonia), destacando a lógica de que menor variação (maior monotonia), combinada a alta carga, pode sinalizar maior estresse global e potencial risco de respostas indesejadas.

Uma terceira dimensão discutida é o monitoramento de bem-estar (wellness). O artigo relata que questionários subjetivos são amplamente utilizados no alto rendimento, mas que muitos instrumentos clássicos da literatura são pouco adotados por serem extensos e pouco específicos; em contrapartida, treinadores frequentemente utilizam questionários customizados com poucos itens. A revisão descreve um instrumento simples (cinco domínios: fadiga percebida, qualidade do sono, dor muscular, estresse e humor) com escala curta e possibilidade de somatório para um escore global. Os autores destacam que esse tipo de medida pode ser sensível a variações diárias de carga e pode acompanhar respostas neuromusculares e sinais associados a períodos intensificados. A revisão também sugere, por pertinência ao treinamento resistido, detalhar dor muscular por segmentos corporais, dado o papel potencial de dano muscular e sua repercussão sobre função contrátil e sobre a capacidade de realizar outras sessões (por exemplo, velocidade/sprint quando há dor intensa em cadeia posterior). Ao mesmo tempo, o texto ressalta que medidas de bem-estar não isolam o efeito do treinamento resistido, pois refletem o estresse total (treino, competição e fatores extraesportivos), exigindo interpretação contextual.

A revisão então aborda o monitoramento da velocidade de repetição por tecnologias portáteis, especialmente transdutores lineares de posição. A lógica é que, ao medir deslocamento no tempo, é possível estimar velocidade concêntrica e aceleração, gerando indicadores objetivos do desempenho das repetições. O artigo justifica essa estratégia pela relevância da velocidade real para adaptações de potência e pela utilidade do feedback imediato para aumentar intenção e qualidade do esforço em exercícios explosivos (por exemplo, arremessos no supino, levantamentos olímpicos, saltos carregados). Um ponto técnico importante destacado é que, embora a “intenção” de mover explosivamente possa ser relevante, evidências citadas pela revisão associam melhorias de potência à velocidade efetivamente atingida durante o treino, o que torna o monitoramento um recurso de controle do estímulo.

Entre as aplicações avançadas, os autores descrevem a construção de perfis carga–velocidade (load–velocity profiles), baseados na relação aproximadamente linear entre carga relativa e velocidade concêntrica média em cargas submáximas. A revisão aponta que esse perfil pode: (1) ajudar a prescrever cargas para atingir velocidades-alvo; (2) monitorar adaptações ao longo do tempo; (3) diferenciar atletas com 1RM semelhante, mas desempenho distinto em cargas submáximas (um dos exemplos descritos é um caso em que dois atletas com 1RM semelhante no supino exibem curvas diferentes, com um apresentando velocidades superiores em submáximas, o que poderia ter implicações para potência e desempenho esportivo).

Outro elemento é o conceito de “velocidade mínima” associada à última repetição em séries até a falha, que a revisão reporta como estável entre intensidades (para um mesmo exercício) e ao longo do tempo, mesmo quando a força máxima muda. A partir disso, o artigo descreve uma aplicação prática: usar algumas séries de aquecimento com esforço máximo em cargas leves para estimar, naquele dia, a relação carga–velocidade e extrapolar um 1RM “diário”, ajustando cargas conforme variações de prontidão associadas a fadiga residual, dano muscular ou fatores psicológicos. Além disso, a revisão menciona evidências de associações fortes entre perda de velocidade em séries e marcadores de estresse metabólico (como lactato), sugerindo que a queda progressiva da velocidade ao longo de repetições pode ser interpretada como manifestação contínua de fadiga neuromuscular e poderia, no futuro, sustentar “pontos de corte” por perda de velocidade para encerrar séries e controlar a magnitude de fadiga. O próprio texto, contudo, adota cautela: reconhece que a base científica aplicada para essas estratégias ainda é limitada e que a relevância do monitoramento de velocidade depende do objetivo da fase (por exemplo, em hipertrofia, quedas de velocidade seriam esperadas e monitorá-las pode não agregar decisão prática).

Na síntese aplicada, os autores defendem um modelo integrativo, pois “não existe bala de prata” para monitorar treinamento com precisão perfeita. A recomendação é combinar estratégias subjetivas (questionários curtos de bem-estar antes do treino; sRPE após o treino) com estratégias objetivas selecionadas (volume load relativo em exercícios-chave; monitoramento de velocidade quando houver repetições com esforço máximo), ponderando restrições logísticas (tempo, número de atletas, equipamentos, pessoal para análise). O artigo também discute operacionalização e gestão de dados: digitalização via tablets/smartphones, centralização em banco de dados e automatização de cálculos (por exemplo, em planilhas), além do uso prático de sistemas de “red flags” por Z-score e representação em “semáforo” (verde/âmbar/vermelho). Em paralelo, os autores reconhecem que a ciência ainda é limitada para definir, com robustez, qual magnitude de mudança é “realmente” significativa (smallest worthwhile change) em diferentes variáveis e populações, e que decisões não deveriam ser tomadas apenas por um número, mas usadas para orientar conversa com o atleta e julgamento contextual (“arte do coaching”).

Referência: Scott BR, Duthie GM, Thornton HR, Dascombe BJ. Training Monitoring for Resistance Exercise: Theory and Applications. Sports Medicine. 2016;46:687–698.