Divulgação científica na área de Fisiologia do Treinamento e Nutrição Esportiva
A literatura aplicada ao monitoramento de atletas tem adotado, de forma particularmente ampla, métricas derivadas de acelerômetros embutidos em unidades inerciais (IMUs). Entre elas, PlayerLoad™ (Catapult Sports) tornou-se, segundo os autores, a métrica acelerométrica mais reportada e utilizada para quantificar “demandas externas” em esportes coletivos. O ponto central do trabalho é que essa adoção ocorreu antes de uma verificação científica adequada do construto que a métrica pretende representar. Assim, o artigo apresenta uma análise crítica: reconhece a utilidade operacional do índice (facilidade de uso e reprodutibilidade), mas argumenta que fundamentos mecânicos, transparência metodológica e validade permanecem insuficientemente estabelecidos, o que limita interpretações e pode induzir decisões práticas frágeis em contextos de treinamento, competição e retorno ao esporte.
O texto é uma revisão crítica que discute:
o que acelerômetros medem e como o processamento do sinal altera a informação útil;
como o PlayerLoad™ é descrito e aplicado;
quais evidências existem (e quais faltam) sobre confiabilidade e validade;
quais problemas conceituais e metodológicos decorrem de definições inconsistentes, unidades arbitrárias e algoritmos proprietários;
quais métricas alternativas, derivadas de princípios biomecânicos e fisiológicos mais explícitos, podem oferecer melhor interpretabilidade.
O artigo reforça que acelerômetros registram aceleração tridimensional ao longo de três eixos ortogonais (anteroposterior, mediolateral e vertical). Entretanto, o sinal bruto inclui componentes de diferentes origens:
aceleração do segmento corporal (sinal de interesse, quando o sensor está rigidamente acoplado);
aceleração gravitacional (~9,81 m·s⁻²; 1 g), sempre presente e projetada de modo variável em cada eixo conforme a orientação do sensor;
ruídos de baixa frequência/offset e ruídos de alta frequência (vibrações, folgas do colete, perturbações mecânicas).
Como consequência, o valor final de qualquer métrica acelerométrica depende de forma crítica de aquisição (frequência de amostragem, faixa dinâmica) e de processamento (filtros, correção gravitacional, definições matemáticas).
Os autores descrevem que o conteúdo espectral típico do movimento humano concentra energia aproximadamente entre 0,6–5 Hz, mas ações rápidas podem alcançar ~25 Hz, e tarefas esportivas intensas podem conter componentes ainda mais altas. A partir disso, argumenta-se que ≥50 Hz seria o mínimo para capturar componentes rápidas, enquanto na prática de esportes coletivos são comuns 100 Hz ou mais, para melhor fidelidade em mudanças rápidas de direção e ações de alta intensidade.
A faixa dinâmica do sensor (ex.: ±16 g) define se picos serão “cortados” (clipping). O trabalho exemplifica que:
picos no tornozelo durante corrida podem atingir ~12 g;
impactos de aterrissagens de saltos podem exceder 20 g;
no tronco, picos típicos na corrida tendem a ser menores (frequentemente <5 g), mas colisões podem elevar valores para >10 g.
Em termos de filtragem, o artigo sustenta que subtrair “1 g” do módulo da aceleração é uma simplificação grosseira, pois pressupõe alinhamento constante com a gravidade e contribuição invariável da componente gravitacional — o que não ocorre quando o corpo rotaciona e o sensor muda de orientação. A alternativa proposta como mais robusta é o uso de filtros passa-altas para atenuar componentes muito baixas (incluindo gravidade quase constante e drift), combinado a passa-baixas para reduzir ruído de alta frequência. Faixas citadas no texto incluem:
corte passa-baixas frequentemente entre 10–16 Hz para padrões típicos e até ~20 Hz quando se busca captar eventos de impacto/colisão;
corte passa-altas frequentemente em torno de 0,08–0,23 Hz, com recomendação prática ao redor de 0,1 Hz.
O artigo também enfatiza uma limitação relevante do campo: apenas uma pequena fração dos estudos reporta adequadamente detalhes de filtros e processamento (o texto menciona 13%). Isso afeta diretamente a reprodutibilidade e a comparabilidade entre estudos e entre dispositivos.
Embora o centro de massa seja descrito como um local teoricamente mais apropriado para refletir aceleração corporal global, na prática esportiva a fixação mais comum é na região entre as escápulas (coletes/vests). O artigo sintetiza evidências de que a localização altera o output:
diferenças de sinal de até ~12% entre locais anatômicos em movimentos idênticos;
valores de PlayerLoad aproximadamente ~16% menores quando a unidade está no dorso superior em comparação com local mais próximo do centro de massa durante corrida em esteira;
tendência de subestimar acelerações em torno de ~10–20% no dorso superior versus centro de massa, dependendo da tarefa e intensidade.
A implicação direta é que comparações entre atletas, entre estudos e até entre períodos podem ser enviesadas por pequenas mudanças de ajuste do colete, morfologia, rotação do tronco e “artefato de tecido mole”.
O trabalho descreve que o PlayerLoad™ é geralmente apresentado como uma soma acumulada do módulo das variações instantâneas de aceleração nos três eixos, com fator de escala (frequentemente 0,01). Na prática, a expressão é matematicamente equivalente a uma forma de quantificar a derivada da aceleração ao longo do tempo — isto é, o que a mecânica chama de “jerk” (SI: m·s⁻³).
No entanto, a métrica é reportada em unidades arbitrárias, e parte do processamento (notadamente filtros e eventuais ajustes) é proprietária. O artigo aponta que isso dificulta:
interpretação mecânica (o que exatamente “aumentou”: impactos, mudanças de direção, ruído?);
replicação científica (mesmo dado bruto pode gerar saídas diferentes dependendo do software);
comparabilidade (entre marcas, versões de firmware/software, frequências de amostragem).
A normalização temporal (PlayerLoad·min⁻¹) é descrita como tentativa de inferir “intensidade externa”, mas os autores sustentam que ela herda os mesmos problemas estruturais: unidade arbitrária, sensibilidade a processamento e biomecânica individual, e fragilidade para comparações entre atletas.
O texto relata que a confiabilidade teste–reteste do PlayerLoad™ tende a ser muito alta, com coeficientes de variação tipicamente <2% em contextos laboratoriais e de campo.
Contudo, a revisão afirma que a evidência de validade é limitada e frequentemente “problemática” por depender de correlações com marcadores internos (por exemplo, HR, s-RPE, TRIMP) que possuem limitações próprias e podem introduzir raciocínio circular: correlações podem ocorrer por ambos aumentarem com a duração da sessão, sem que isso demonstre que o PlayerLoad represente um construto mecânico específico (trabalho, potência, estresse mecânico, custo energético etc.).
O artigo argumenta que validade de critério (comparação com referenciais mecânicos e fisiológicos apropriados) permanece amplamente não demonstrada para o PlayerLoad™, especialmente contra medidas como plataformas de força, cinética derivada de captura de movimento, calorimetria indireta ou água duplamente marcada, conforme o construto pretendido.
A revisão compila cinco núcleos de problemas:
Definições inconsistentes na literatura: diferenças na fórmula cartesiana reportada e em descrições textuais podem produzir variações substanciais no valor final quando aplicadas ao mesmo conjunto de dados.
Diferença entre cálculo manual e software do fabricante: o artigo descreve que valores gerados pelo software podem ser cerca de ~15% menores do que aqueles calculados manualmente pela fórmula padrão, sugerindo filtragens/rotinas adicionais não divulgadas.
Sensibilidade a orientação/rotação do sensor: por somar mudanças por eixo sem tratar adequadamente rotações do sensor como um problema vetorial, mudanças de orientação podem gerar aumentos “fictícios” (por redistribuição de componentes gravitacionais e inerciais entre eixos), sem aumento real de demanda física.
Amplificação de ruído: por envolver derivadas (taxa de mudança), a métrica se torna altamente sensível ao ruído.
Amostragem e comparabilidade: o texto ressalta que a fórmula não incorpora explicitamente a taxa de amostragem; portanto, medidas do mesmo movimento com frequências diferentes podem não ser comparáveis de modo significativo, mesmo com colocação idêntica do sensor.
A revisão descreve cenários de aplicação em que interpretações simplificadas podem ser inadequadas:
comparações entre atletas: estratégias de movimento (mais rígido vs. mais complacente), morfologia e ajuste do colete podem alterar PlayerLoad sem equivalência de trabalho mecânico ou estresse tecidual;
retorno ao esporte: atingir um “alvo” histórico de PlayerLoad pode sugerir falsa equivalência de exposição mecânica, mesmo com mudanças de intensidade, técnica, contato e natureza dos esforços;
monitoramento longitudinal: estabilidade do índice pode coexistir com mudanças relevantes de qualidade do movimento ou custo energético, e vice-versa.
O artigo não propõe abandonar acelerometria; propõe refinar o que é computado e, principalmente, explicitar o construto.
Métrica que calcula a taxa de mudança do resultante vetorial de aceleração (em vez de somar derivadas por eixo), reduzindo parte do erro por orientação. O artigo relata evidência de melhor validade concorrente para estimar forças relacionadas ao movimento em tarefas locomotoras, quando comparada ao PlayerLoad. Persistem limitações: ainda é derivativa, ainda sensível a ruído e ainda problemática para comparações com diferentes taxas de amostragem.
Métricas baseadas no módulo da aceleração e em regras de limiar/ponderação de impactos. O texto destaca duas características operacionais: menor sensibilidade ao ruído e independência (maior) da taxa de aquisição. Em contrapartida, mantém-se o uso de unidades arbitrárias, e parte relevante do processamento pode ser proprietária. Além disso, subtrações simples de 1 g são tratadas como aproximações potencialmente falhas, pela questão da orientação.
O artigo dá destaque a uma alternativa fisicamente “ancorada”: filtrar adequadamente as acelerações (ex.: Butterworth passa-faixa 0,1–15 Hz, em dupla passagem), calcular o resultante e multiplicar pela massa corporal, produzindo uma estimativa de força líquida média (N) para um intervalo, e acumulando ao longo do tempo para obter impulso (N·s) como aproximação de volume mecânico. O texto menciona que essa abordagem apresenta associações mais fortes com velocidade de corrida em relação ao PlayerLoad e foi aplicada para quantificar demanda acumulada em basquetebol. Limitações práticas também são explicitadas: dependência da massa corporal, necessidade de colocação próxima ao centro de massa para maior validade, e exigência de acesso aos dados brutos e processamento analítico.
Como síntese operacional, o texto recomenda que estudos e aplicações relatem e controlem variáveis técnicas (marca/modelo do dispositivo, versões de software/firmware, frequência de amostragem, faixa dinâmica e detalhes disponíveis de filtragem). Em termos de aquisição e filtragem, a revisão apresenta diretrizes:
≥100 Hz de amostragem para fidelidade em esportes coletivos;
faixa dinâmica de pelo menos ±12 g para captar ações relevantes sem clipping (com menção a dispositivos ±16 g);
passa-baixas tipicamente entre 10–20 Hz conforme a tarefa;
passa-altas ao redor de 0,1 Hz para atenuar componentes muito baixas (incluindo gravidade e drift).
Para o avanço científico, são listadas prioridades: testar validade, responsividade e propriedades de medida em múltiplos esportes e tarefas; definir construtos-alvo (carga mecânica, intensidade de movimento, custo metabólico) e selecionar critérios coerentes (plataformas de força, calorimetria etc.); investigar interoperabilidade entre dispositivos; e desenvolver estruturas integradas que combinem acelerometria com indicadores mecânicos, fisiológicos e perceptuais.
A conclusão sustenta que o PlayerLoad™ é reprodutível, mas sua interpretação como indicador de “carga externa” ou “intensidade” permanece cientificamente frágil enquanto persistirem unidade arbitrária, algoritmos opacos e insuficiência de validação contra critérios mecânicos/fisiológicos apropriados. Em paralelo, a revisão descreve um movimento crescente em direção a métricas com maior transparência computacional e unidades do SI, que potencialmente favorecem análises dose–resposta e comparabilidade científica, desde que acompanhadas de padronização de aquisição e processamento.
Referência: Staunton CA, Edholm P, Ide BN, Ditroilo M, Wundersitz D. Playerload™ and accelerometer-based metrics: scientific evaluation and implications for athlete monitoring. Frontiers in Sports and Active Living. 2026;7:1710693. doi:10.3389/fspor.2025.1710693.
