TAREFA 2 O efeito do congestionamento do aparelho de iluminacao no desempenho du en pt - Musculação (2024)

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Medicina Esportiva (2021) 51:255–273 https://doi.org/10.1007/s40279-020-01359-9REVISÃO SISTEMÁTICAO efeito do congestionamento de jogos no desempenho durante partidas de futebol profissional masculino: uma revisão crítica sistemática com meta-análiseJuliano Ross1,2·Richard Michael Page3· Liam David Harper4Publicado on-line: 17 de outubro de 2020 © O(s) autor(es) 2020AbstratoFundoO congestionamento de jogos (definido como um mínimo de duas partidas consecutivas de match-play, com um período de recuperação entre partidas deaceleram a recuperação e melhoram o desempenho durante períodos congestionados [18].5.4 Orientações e recomendações para pesquisas futurasEmbora os artigos de periódicos discutidos forneçam uma visão geral do efeito do congestionamento dos equipamentos no desempenho, há espaço para pesquisas futuras para melhorar os métodos empregados e expandir os dados atualmente disponíveis. Estudos que não comparem um período congestionado com um período não congestionado no mesmo grupo de jogadores devem ser evitados, pois a comparação dentro de um único microciclo congestionado apenas provoca um alto risco de viés devido à variabilidade entre jogos e deixa o variáveis medidas abertas a fatores contextuais. Além disso, para permitir futuras metanálises sobre outras variáveis de desempenho, como corrida de alta intensidade, velocidade de sprint e número de acelerações e desacelerações, os estudos devem ter como objetivo empregar as mesmas definições de limiar para permitir que os dados sejam analisados com precisão e comparados entre estudos, bem como relatar mudanças temporais entre partidas (por exemplo, em períodos de 15 minutos; [25]). Além disso, e em linha com um apelo por práticas de investigação mais transparentes [47], incentivamos os autores a disponibilizar seus dados para análise (considerando o anonimato dos participantes) em plataformas como o Open Science Framework (osf.io), como fizemos neste artigo.A avaliação dos tipos de movimento realizados também forneceria uma imagem mais clara do efeito do congestionamento dos equipamentos. Por exemplo, os jogadores estão mudando o quanto pressionam o adversário durante períodos congestionados e quanto de seus movimentos contribuem para as sequências gerais de ataque? Um estudo recente de método misto [48] usaram uma combinação de análise de rede e análise de conteúdo qualitativa para avaliar o comportamento ofensivo dos jogadores do AS Monaco durante a temporada 2016/17 da Ligue 1 francesa. Por meio de entrevistas com o head coach e analista de desempenho, os autores conseguiram identificarpor quecertos jogadores tiveram o mesmo desempenho durante a temporada. Este tipo de colaboração dentro do contexto de congestionamento de jogos forneceria uma visão robusta de como o desempenho muda durante o congestionamento e como os treinadores potencialmente manipulam suas táticas diante de um grande número de partidas em um curto espaço de tempo.49].O artigo mais recente avaliando a frequência de exposição ao congestionamento de jogos foi publicado em 2015 e analisou apenas jogadores de um clube [13]. No contexto do calendário de jogos contemporâneo e do poder estatístico, este artigo requer uma atualização, avaliando a exposição de mais de um clube ao congestionamento de jogos. Além disso, nenhum estudo investigou o impacto do congestionamento nos jogos femininos.5.5 Aplicações PráticasOs treinadores e praticantes devem estar cientes de que períodos de jogos congestionados podem ter impacto no desempenho físico, técnico e tático dos jogadores. Embora o desempenho tático tenha sido avaliado apenas em um estudo, houve redução da sincronização entre os jogadores, o que poderia impactar negativamente a estratégia tática implementada. Além disso, durante o congestionamento do jogo, há menos atividade de alta intensidade quando se utiliza uma formação 4-3-3 em comparação com uma formação 4-3-3.Congestionamento de jogos e desempenho no futebol 271Formação 4-4-2 [26]. Portanto, os treinadores podem querer identificar sistemas e jogadores que são particularmente suscetíveis ao congestionamento de jogos e adaptar as suas estratégias em conformidade. Por exemplo, como Folgado et al. [16] identificaram um aumento da susceptibilidade a contra-ataques em áreas amplas, os treinadores podem querer garantir que os médios defensivos são capazes de cobrir e prevenir contra-ataques nestas áreas quando a sua equipa está a atacar. No entanto, deve-se notar que o tempo para trabalhar nos comportamentos táticos é limitado durante períodos congestionados, e os jogadores podem não ser capazes de processar informações complexas nas proximidades dos jogos devido à fadiga mental induzida pelo jogo.58]. Os dados reportados nesta revisão sugerem que os defesas centrais, em particular, são o grupo posicional mais exposto a períodos de congestionamento de jogos, sendo os jogadores atacantes os menos expostos devido a substituições e rotações. Embora os defensores centrais normalmente tenham a menor carga de trabalho externo durante as partidas [34,40,59], os praticantes devem garantir que os protocolos de recuperação para estes jogadores sejam otimizados e adaptados para refletir a sua maior exposição ao jogo em comparação com alguns dos seus companheiros de equipa. No entanto, independentemente da posição de jogo, se um jogador for exposto a jogos repetidos durante o congestionamento, é provável que tenha um risco aumentado de lesão [60] e modular a intensidade de seus movimentos, impactando potencialmente o desempenho geral.Conflito de interessesRoss Julian, Richard M Page e Liam D Harper declaram não haver conflitos de interesse.Aprovação de éticaNão aplicável.Consentimento para participarNão aplicável.Consentimento para publicaçãoNão aplicável.Disponibilidade de dados e materiaisOs dados utilizados na meta-análise podem ser encontrados publicamente no seguinte link:https://osf.io/2q6aj/Disponibilidade de códigoNão aplicável.Contribuições do autorTodos os autores (RJ, RMP, LDH) deram contribuições substanciais na concepção deste trabalho, nos métodos empregados e na análise e interpretação dos dados. Todos os autores redigiram e revisaram o manuscrito e aprovam a versão a ser publicada. Todos os autores concordam em ser responsáveis por todos os aspectos do trabalho.Acesso livreEste artigo está licenciado sob uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional, que permite o uso, compartilhamento, adaptação, distribuição e reprodução em qualquer meio ou formato, desde que você dê o devido crédito ao(s) autor(es) original(is) e à fonte, forneça um link para a licença Creative Commons e indique se alterações foram feitas. As imagens ou outros materiais de terceiros neste artigo estão incluídos na licença Creative Commons do artigo, salvo indicação em contrário na linha de crédito do material. Se o material não estiver incluído na licença Creative Commons do artigo e o uso pretendido não for permitido por regulamentação legal ou exceder o uso permitido, você precisará obter permissão diretamente do detentor dos direitos autorais. Para visualizar uma cópia desta licença, visitehttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.6. ConclusãoReferênciasOs resultados da meta-análise sugerem que a distância total percorrida não é afetada pelo congestionamento dos equipamentos. No entanto, nenhuma outra variável foi avaliada quantitativamente devido a diferenças metodológicas entre os estudos, e houve um nível moderado de heterogeneidade entre os cinco estudos incluídos. No entanto, alguns estudos identificaram um efeito negativo do congestionamento dos aparelhos em variáveis, como distância percorrida em baixa e moderada intensidade; isso pode sugerir que os jogadores empregam conscientemente estratégias de ritmo para manter ações de alta intensidade. Além disso, isso pode ser específico da posição e relacionado ao tempo da partida. Embora o desempenho físico seja crucial para o sucesso geral no futebol, o desempenho técnico e tático é talvez ainda mais importante, e há falta de dados sobre estes dois elementos do desempenho durante o congestionamento dos jogos. Concluindo, o congestionamento dos jogos é uma questão muito contemporânea, da qual os jogadores estão particularmente conscientes [4]. Com um número cada vez maior de jogos competitivos programados, é necessário realizar maispesquisas utilizando medidas de desempenho consistentes e sensíveis, incluindo aspectos físicos, técnicos e táticos.1. Carling C, Dupont G. Os declínios no desempenho físico estão associados a uma redução no desempenho relacionado às habilidades durante partidas de futebol profissional? J Ciências do Esporte. 2011;29:63–71.2. Carling C, Le Gall F, Dupont G. O desempenho físico e o risco de lesões em um time de futebol profissional em jogos por buracos são afetados por um período prolongado de congestionamento de jogos? Int J Sports Med. 2012;33:36–42.3. Dellal A, Lago-Peñas C, Rey E, Chamari K, Orhant E. Os efeitos de um período de jogo congestionado no desempenho físico, atividade técnica e taxa de lesões durante partidas em um time de futebol profissional. 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Além disso, será realizada uma meta-análise para identificar quais parâmetros de desempenho físico são afetados por horários congestionados.Pontos chaveOs resultados da meta-análise indicam que o congestionamento dos equipamentos não tem impacto na distância total percorrida. No entanto, outras variáveis de desempenho físico, como a distância percorrida em baixa e moderada intensidade, podem ser impactadas negativamente durante períodos congestionados.O desempenho tático pode ser impactado negativamente pelo congestionamento dos jogos, com diminuição da sincronização entre os jogadores. No entanto, estas conclusões são de apenas um artigo; como tal, mais pesquisas são necessárias nesta área. A integração do comportamento da equipe (por exemplo, sincronia da equipe) com medidas contemporâneas de desempenho técnico e físico é garantida.Há uma falta de consistência entre os estudos que medem o impacto do congestionamento dos equipamentos no desempenho. O congestionamento de jogos é uma questão contemporânea e preocupante (inclusive para os próprios jogadores) e mais pesquisas são necessárias para elucidar as mudanças no desempenho.Em uma pesquisa recente com 543 jogadores profissionais de elite realizada pela World Players' Union (FIFPro), 35-40% dos jogadores acreditam que estão atualmente competindo em muitas partidas competitivas e, portanto, estão recebendo um número inadequado de dias para recuperação [4]. Em concordância com esta percepção, pesquisas anteriores observaram que alguns jogadores, embora potencialmente dependentes do padrão de jogo, podem ainda não estar 100% recuperados nas 72 horas seguintes a uma partida oficial.5]. Por exemplo, medidas de desempenho de sprint e salto com contramovimento [6–8], torque isocinético muscular da coxa [6,8] e marcadores bioquímicos, como creatina quinase e ácido úrico [6,8], permanecem significativamente prejudicados quando comparados aos níveis basais ≥ 72 horas após a partida. Além disso, Brownstein et al. [9] identificaram que a percepção de fadiga dos jogadores persistia 72 horas após o jogo. Deve-se também reconhecer que, tal como acontece com o desporto aplicado e com a realização de calendários congestionados (um mínimo de dois jogos consecutivos de match-play, com um período de recuperação entre jogos de 75%) conforme [19]. A qualidade de cada metodologia foi avaliada por dois autores (LDH e RJ). Para garantir que havia um nível aceitável de concordância entre avaliadores, o coeficiente kappa de Cohen (ĸ) foi calculado.2.1 Estratégia de PesquisaPesquisas bibliográficas no PubMed, MEDLINE e Scopus foram realizadas para identificar artigos de periódicos adequados. Todas as buscas foram realizadas em setembro de 2019 por dois dos autores (LDH e RJ). As pesquisas incluíram as seguintes palavras-chave como termos de pesquisa: “soccer” ou “football” em combinação com “fixture congestion”, “congestion”, “congested” e “match congestion”. Além disso, as listas de referências dos artigos adquiridos foram verificadas em busca de estudos relevantes e quaisquer artigos conhecidos pelos autores também foram incluídos. Todos os artigos foram salvos em um software gerenciador de referências (EndNote X9, Thomson Reuters©, Nova York, NY, EUA). Após a remoção das duplicatas, os títulos e resumos dos artigos restantes foram selecionados de forma independente quanto à relevância. Por fim, os demais textos completos foram examinados pelos dois autores citados com base nos critérios de inclusão e exclusão, descritos na Seção.2.2. Se houvesse alguma discrepância entre os autores, um terceiro autor (RMP) verificava o artigo relevante e uma decisão de consenso era alcançada.3 Metanálise2.2 Critérios de Seleção Uma meta-análise foi realizada para avaliar o efeito do congestionamento do jogo na distância total percorrida durante o jogo. A distância total percorrida foi a única variável incluída na meta-análise por ser a única variável medida e relatada com bastante similaridade entre os estudos (n=5). Todas as outras variáveis não foram medidas de forma homogênea entre os estudos, impossibilitando a realização de uma meta-análise. Uma meta-análise usando efeitos aleatórios foi conduzida usando o pacote “metafor” emR(Fundação R para Computação Estatística, Viena, Áustria. URL:https://www.r-project.org/[21]). Diferenças médias padronizadas (SMD; Hedges'G) para os cinco estudos incluídos na metanálise foram calculados pelo método de variância inversa, com heterogeneidade estatística calculada pelo métodoEU2estatística.2.2.1 InclusãoPara serem considerados para o presente artigo de revisão sistemática, os artigos deveriam atender aos seguintes critérios: (1) artigo original escrito em inglês; (2) resumos disponíveis para triagem; (3) dados relevantesrelativos ao efeito do congestionamento dos jogos no desempenho físico e/ou técnico e tático durante jogos de futebol; (4) mínimo de duas partidas≤96 h; (5) incluiu jogadores de futebol do sexo masculino. Não houve restrições quanto à data de publicação.https://www.prisma-statement.org/https://www.prisma-statement.org/https://osf.io/fqbujhttps://www.r-project.org/https://www.r-project.org/258 R. Julian et al.tabela 1Sarmento et al. [15], adaptado de Law et al. [16]Critérios de qualidade de1º trimestre2º trimestre3º trimestre4º trimestreQ5Q6Q7Q8Q9Q10Q11Q12Q13Q14Q15Q16O objetivo do estudo foi declarado claramente? A literatura relevante foi revisada? O design foi apropriado para a questão de pesquisa? A amostra foi descrita detalhadamente?O tamanho da amostra foi justificado?O consentimento informado foi obtido? (se não for descrito, assuma Não) As medidas de resultados foram confiáveis? (se não for descrito, assuma Não) As medidas de resultados foram válidas? (se não for descrito, assuma Não) O método foi descrito detalhadamente?Os resultados foram relatados em termos de significância estatística? Os métodos de análise foram adequados?A importância para a prática foi relatada? Houve relatos de desistências?As conclusões foram apropriadas, dados os métodos do estudo?Há alguma implicação para a prática, dados os resultados do estudo? As limitações do estudo foram reconhecidas e descritas pelos autores?Os limites de risco baixo, moderado e alto de heterogeneidade foram estabelecidos em 75%. Para visualizar a potencial assimetria do gráfico de funil, os erros padrão foram plotados em relação aos valores de Hedges.Gvalores. Além disso, o método Trim and Fill de Duval e Tweedie foi utilizado para avaliar a assimetria do gráfico de funil. O teste de regressão de Egger não foi utilizado devido ao número de estudos ser inferior a 10 [22]. Os dados utilizados na meta-análise estão disponíveis publicamente emhttps://osf.io/2q6aj/.foram: critério 16, relacionado ao detalhamento das limitações do estudo; critério 5, relativo à justificativa do tamanho da amostra; e critério 7, descrição da confiabilidade das medidas de desfecho.4.2 Estimativa de Efeito AgrupadoOs resultados da meta-análise não revelaram nenhum efeito significativo do congestionamento do equipamento na distância total percorrida (p=0,134), com tamanho de efeito trivial [SMD agrupado = 0,12 (- 0,04, 0,28); Figo.2]. A variância entre estudos, a heterogeneidade e a inconsistência entre os estudos foram moderadas [avaliação de CochraneP= 6,7, p=0,150,EU2= 40,7% (IC 0,00; 93,34)]. Inspeção visual do gráfico do funil (Fig.3) revelou alguma assimetria e o método Trim and Fill de Duval e Tweedie identificou um artigo faltando no lado direito da parcela. Ao contabilizar este artigo ausente, houve um efeito significativo do congestionamento do equipamento na distância total percorrida (p=0,045), mas ainda com um tamanho de efeito trivial [pooled SMD= 0,16 (0,00, 0,32)].4 resultadosUma busca inicial resultou em 527 registros, sendo 406 duplicatas e, portanto, 121 registros individuais. Após a inspeção do título e do resumo, 105 artigos foram considerados irrelevantes, restando 16 artigos elegíveis para triagem de texto completo. Após a triagem do texto completo, todos os 16 artigos foram incluídos na revisão sistemática, cinco deles incluídos na meta-análise. Veja a Fig.1para o diagrama de fluxo PRISMA. Os estudos que atenderam aos critérios de inclusão da revisão são apresentados na Tabela2, juntamente com suas classificações de avaliação de qualidade. A lista de estudos que foram excluídos está disponível publicamente emhttps://osf.io/pcqu3/. 5 Discussão5.1 Interpretação dos resultados da meta‑análise4.1 Qualidade dos EstudosNão identificamos nenhum efeito do congestionamento do jogo na distância total percorrida durante uma partida de futebol [p=0,134, SMD agrupado = 0,12 (- 0,04, 0,28); Figo.2]. Quando todos os estudos foram agrupados, a distância percorrida durante um período congestionado foi de 10.565 ± 991 me 10.475 ± 880 m durante um período não congestionado. Houve diferenças entre os cinco estudos no que diz respeito ao método utilizado para medir a distância percorrida. Três dos estudos utilizaram sistemas de rastreamento semiautomáticos (Amisco: [23,24] e ProZone: [16])Houve boa concordância entre os avaliadores quanto à qualidade dos estudos (ĸ=0,718; IC 95% 0,487–0,949,p=0,0005). O escore médio de qualidade metodológica dos 17 artigos foi de 74,9 ± 15,7%, e nenhum artigo alcançou pontuação de 100% (Tabela2). Um artigo obteve pontuação inferior a 50%, sendo que sete obtiveram pontuação entre 50 e 75% (boa qualidade metodológica) e nove obtiveram pontuação superior a 75% (excelente qualidade metodológica). Os critérios que não foram atendidos de forma consistentehttps://osf.io/2q6aj/https://osf.io/pcqu3/https://osf.io/pcqu3/Congestionamento de jogos e desempenho no futebol 259Figura 1Fluxograma PRISMA do processo utilizado na seleção dos artigos de periódicos incluídos na revisão sistemática e meta-análisee dois dispositivos de sistemas micromecânicos (MEMS) usados (Catapult Sports Optimeye X4: [25] e Qstarz-1 Hz: [26]). Além disso, nesta meta-análise, o número de observações dos jogadores foi utilizado como método de amostragem. O número de observações de jogadores variou entre os estudos, assim como o número de observações dentro de estudos entre períodos congestionados e não congestionados (embora a soma das observações de jogadores entre períodos congestionados e não congestionados quando todos os cinco estudos foram combinados tenha sido 836 e 820,respectivamente). Portanto, as diferenças nos equipamentos utilizados e na frequência de observação podem explicar a moderada heterogeneidade observada (EU2= 40,7%). Na verdade, os pesquisadores demonstraram que existem diferenças pequenas a moderadas na distância total percorrida quando medida simultaneamente por sistemas de rastreamento automatizados e dispositivos MEMS durante uma partida de futebol [27,28]. Portanto, embora a presente meta-análise sugira não haver diferenças na distância total percorrida entre períodos congestionados e não congestionados, ainda mais260 R. Julian et al.mesa 2Resumo de estudos acompanhados da pontuação dos critérios de qualidade, investigando a resposta do desempenho físico durante o jogo durante períodos de congestionamento de jogos.↓e↑,denota reduções significativas ou aumentos significativos nas medidas de resultados, respectivamenteReferênciasParticipantesColeta de dados de correspondênciamétodosCenário de congestionamento de jogos Medidas de resultados no jogo Principais conclusõesQualidadepontuação (%)Odetoyinbo et al. [32]16 jogadores de campo de elite de4 equipes na Inglaterra (FB n=3, CBn=7, CMn=3, WMn=1, FWDn=2)Vídeo semiautomáticosistema (ProZone)3 jogos consecutivos em5 dias (2 dias entre as partidas 1 e 2 e 3 dias entre as partidas 2 e 3)TD e distância percorrida,frequência e tempo gasto em cada atividade locomotiva. Distância HI quando a própria equipe do jogador está com a posse de bola, distância HI quando a própria equipe do jogador está sem posse de bola, distância HI quando a bola está fora de jogo, tempo de recuperação (tempo médio entre as atividades HI), distância percorrida por minuto de jogo, média velocidade, velocidade máxima, intensidade relativa (número de atividades/tempo de alta intensidade)Sprint (≥7,0 m.é−1) ALTO (>5,5 m.é−1) HIR (5,5–6,9 m.é−1) Corrida (4,0–5,4 m.é−1) Corrida (2,0–3,9 m.é−1) Caminhada (0,2–1,9 m.é−1) Suporte (0–0,1 m.é−1)↓HI distância quando a equipe estácom posse de bola e quando a bola estava fora de jogo durante o jogo 3 vs. jogo 1↓distância a pé, jogo 3contra partida 178,6Dupont et al. [36]32 jogadores de campo de elitejogando pelo mesmo clube escocêsVídeo semiautomáticosistema (Amisco)1 correspondência de microciclos vs.2 microciclos correspondentescom≤4 dias entrejogo 1 e jogo 2TD, distância HI, corridadistância, frequência decorridaSprint (>24 km·h−1) ALTO (19–24 km·h−1)Sem efeito66,7Rey et al. [35]42 jogadores de campo de elite deo mesmo clube espanhol (FBn=9, CDn=17, CM n=9, WMn=2, FWD n=5)Vídeo semiautomáticosistema (Amisco)2 partidas consecutivas com3 dias entre partidasTD e distância percorrida emcada atividade locomotiva. Frequência de HIR e sprints, tempos de recuperação, velocidade máxima e média Sprint (>23 km·h−1) HIR (19,1–23,0 km·h−1) MIR (14,1–19,0 km·h−1) LIR (11,1–14,0 km·h−1) Ficar de pé, caminhar, correr(0–11 km·h−1)Sem efeito40,0Carling e Dupont [1]7 meio-campos profissionais (cen-tral e wide) jogadores do mesmo clube francêsVídeo semiautomáticosistema (Amisco)3 partidas consecutivasem≤7 diasTD, HIR, TD quando indi-indivíduo com posse de bola, período de pico HIR HIR (≥14,4 km·h−1)Sem efeito71,4Congestionamento de jogos e desempenho no futebol 261mesa 2(contínuo)ReferênciasParticipantesColeta de dados de correspondênciamétodosCenário de congestionamento de lumináriaMedidas de resultados na partidaPrincipais conclusõesQualidadepontuação (%)Lago-Penas et al. [23]23 jogadores de campo de elite deo mesmo clube espanhol (FB n=5, CDn=5, CMn=5, WMn=4, FWDn=4)Vídeo semiautomáticosistema (Amisco)1 partida vs. 2 partidas semanaismicrociclosTD, distância percorrida fre-frequência e tempo gasto em cada atividade da locomotiva Sprint (>23 km·h−1) HIR (19,1–23,0 km·h−1) MIR (14,1–19,0 km·h−1) LIR (11,1–14,0 km·h−1) Ficar de pé, caminhar, correr(0–11 km·h−1)Sem efeito80,0Carling et al. [2]19 jogadores de campo de elite deo mesmo clube francêsVídeo semiautomáticosistema (Amisco)8 partidas consecutivas em umPeríodo de 26 diasTD relativo, intensidade de luz,LIR, MIR, HIR e TD em posse de bola individual HIR (>19,1 km·h−1) MIR (14,1–19,0 km·h−1) LIR (11,1–14,0 km·h−1) Intensidade da luz (0–11 km·h−1)Efeito principal para diferençasem TD e intensidade de luz ↑TD nas partidas 4 e 7em comparação com 2 e 3 ↑intensidade de luz em fósforos4 e 8 em comparação com as partidas 1, 2, 3, 5 e 6 e 3, respectivamente93,3Dellal et al. [3]16 jogadores de campo de elite deo mesmo clube francêsVídeo semiautomáticosistema (Amisco)3 ocorrências de 6 consecutivaspartidas distintas separadas por 3 dias (instância 1, 5 jogadores; instância 2, 6 jogadores; instância 3, 5 jogadores)TD e distância percorrida emcada atividade de locomotiva HIR (>21,0 km·h−1) MIR (18,1–21,0 km·h−1) LIR (12,1–18,0 km·h−1) Caminhada e intensidade da luz(0–12,0 km·h−1)Sem efeito93,3Andrzejewski et al. [14]11 jogadores profissionais deo mesmo clube polaco (FB n=2, CDn=3, CMn=2, WMn=2, FWDn=2)Vídeo semiautomáticosistema (Amisco)Micro-jogo semanal 1 vs 2ciclosTD, distância percorrida emcada atividade da locomotivacapacidade, frequência de HI e sprint, tempo de recuperação, velocidade média e máxima Sprint (≥24 km·h−1) HIR (21,0–24,0 km·h−1) Corrida rápida (17,0–21,0 km·h−1)Corrida (14,0–17,0 km·h−1) Corrida lenta (11,0–14,0) Ficar em pé, caminhar, correr(0–11 km·h−1)↑TD, corrida lenta, corridaning, corrida rápida na partida 3 vs. partida 1↓em pé, caminhando, correndonas partidas 2 e 3 vs. partida 160,0262 R. Julian et al.mesa 2(contínuo)ReferênciasParticipantesColeta de dados de correspondênciamétodosCenário de congestionamento de lumináriaMedidas de resultados na partidaPrincipais conclusõesQualidadepontuação (%)Djaoui et al. [24]16 jogadores internacionais deo mesmo clube francês (FB n=2, CDn=3, MDL n=3, WMn=3, CAM, n=2, FWDn=3)Vídeo semiautomáticosistema (Amisco)4 períodos de partida 1 x 2microciclos semanais(período 1, 6 partidas em 21 dias; período 2, 7 partidas em 21 dias; período 3, 7 partidas em 22 dias; período 4, 6 partidas em 24 dias)TD e distância percorrida ematividade de cada locomotiva Máxima (>27,0 km·h−1) Submáximo (>25,0–27,0 km·h−1)VHIR (>23,0–25,0 km·h−1) HIR (>21,0–23,0 km·h−1) Cruzeiro sustentado (>18,0–21,0 km·h−1)Leve (19,8 km·h−1) HIR (14,4–19,7 km·h−1) MIR (3,6–14,3 km·h−1) LIR (0,0–3,5 km·h−1)Sem efeito60,0Mohr et al. [38]20 jogadores jogandotrês principais níveis do futebol (país e liga não especificados)Dispositivos GPS (GPSport15Hz)3 partidas consecutivas(3 dias entre os jogos 1 e 2; 4 dias entre os jogos 2 e 3)TD e distância percorridaem HI e corrida, pico de distância de 5 minutos, picovelocidade, frequência de ACC, DEC e impactosSprint (>22 km·h−1) ALTO (16–22 km·h−1)↓HI na partida 2 em comparação comjogos 1 e 3↑impactos no jogo 3 com-comparado às partidas 1 e 281,3Soroka e Lago-Penas [44]301 jogadores de elite jogandoCopa do Mundo de 2014 (FB n=59, CDn=57,CM n=61, WMn=56, FWD n=68)Vídeo semiautomáticosistema (ProZone)3 partidas consecutivas(4 dias entre as partidas 1 e 2 e 2 e 3)TD e distância percorrida emcada atividade de locomotiva Sprint (>23,1 km·h−1) HIR (19,1–23,0 km·h−1) MIR (14,1–19,0 km·h−1) Caminhada e intensidade luminosa(0,0–14,0 km·h−1)↑TD na partida 3 comparadopara as partidas 1 e 2↑caminhada e intensidade da luze MIR em 1stmetade da partida 3 em comparação com as partidas 1 e 2↑TD e HIR na partida 1em comparação com a correspondência 3 para CM↑TD na partida 2 comparadopara combinar 1,↑MIR na partida 3 em comparação com a partida 2,↑HIR na partida 3 em comparação com as partidas 1 e 2 para WM↑TD na partida 3 comparadopara combinar 2 para FWD85,7Congestionamento de jogos e desempenho no futebol 263mesa 2(contínuo)ReferênciasParticipantesColeta de dados de correspondênciamétodosCenário de congestionamento de lumináriaMedidas de resultados na partidaPrincipais conclusõesQualidadepontuação (%)Penedo-Jamardo et al. [15]4.491 observações de jogadoresentre18 clubes alemães (FBn=1079,CDn=1141, CMn=1118, WMn=593, FWDn=560)Óptica semiautomáticasistema de rastreamento (VIS-ACOMPANHAR)306 partidas com com-comparações entreciclos de recuperação 5 dias entrepartidas durante os macrociclos do início, meio e final da temporada. Além disso, microcy-tempos com recuperação de 3 e 4 diasTD, frequência de corridas rápidase corridasSprint (>4,0 m.é−1para ≥2se >6,3m.é−1por ≥1 s) Corridas rápidas (>5,0 m.é−1por ≥1s)↓TD com recuperaçãociclo 5 diasrecuperação do CD, durante o meio e o final da temporada, respectivamente↓TD com recuperaçãociclo 5 dias, independentemente do macrociclo e↓corridas rápidas durante o final da temporada para o FB. O FB também percorreu menos distância em 3 dias em comparação com 4 dias no meio e no final da temporada↓TD, HIR e sprintsquando19,8 km·h−1)Sem efeito73,3264 R. Julian et al.mesa 2(contínuo)ReferênciasParticipantesColeta de dados de correspondênciamétodosCenário de congestionamento de lumináriaMedidas de resultados na partidaPrincipais conclusõesQualidadepontuação (%)Jones et al. [25]37 campo externo profissionaljogadores do mesmo clube inglêsDispositivos GPS (catapulta10Hz)79 correspondências com comparaçãofilhos entre três cenários de congestionamento: 1 partida vs. 2 partidas (7,0 m·s−1)↑TD nos minutos 0–15 e15–30 durante 2 partidas vs. 3 partidas por semana ↑TD nos 15–30 minutosperíodo em 1 partida vs. 3 partidas por semana↑TD durante os 30-45 minutosperíodo em 2 partidas vs. 1 partida por semana↓TD nos 75-90 minutosperíodo em 3 partidas vs. 1 e 2 partidas por semana↑LIR em 40-45 minutosperíodo de 2 partidas vs. 1 partida por semana↓LIR nos 75 a 90 minutosperíodo em 3 partidas vs. 1 partida e 2 partidas por semana↑MIR durante o período de 0 aPeríodo de 15 minutos de 2 partidas versus 3 partidas por semana↑Distância de sprint noPeríodo de 30 a 45 minutos em 3 partidas vs. 1 e 3 partidas por semana93,3ACCacelerações,CAMmeio-campista centro-atacante,CBcentro de volta,MDLmeio-campista central defensivo,CMmeio-campista central,DEZEMBROdesacelerações,Facebookvolta completa,FWDavançar,OIalta intensidade,CONTRATARcorrida de alta intensidade/velocidade,LIRcorrida de baixa intensidade/velocidade,MIRcorrida de intensidade/velocidade moderada,DTdistância total,DT/mindistância total por minuto,VHIRcorrida de intensidade muito alta,WMmeio-campistaCongestionamento de jogos e desempenho no futebol 265Figura 2Forest plot dos estudos que atendem aos critérios de inclusão.IC intervalo de confiança,Modelo RE modelo de efeitos aleatóriosFigura 3Gráfico de funil (erro padrão vs. HedgesG) para estudos que atendam aos critérios de inclusãoos estudos devem procurar usar métodos semelhantes para medir o desempenho físico e usar limiares de velocidade de movimento consistentes ao medir distâncias percorridas em diferentes intensidades de movimento. Métricas como distância percorrida em alta intensidade, sprints, acelerações e desacelerações, provavelmente serão de maior interesse para praticantes e treinadores e, portanto, essas medidas devem ser homogêneas entre os estudos, sempre que possível.O baixo número de artigos elegíveis para a metanálise reflete uma abordagem metodológica inconsistente entre os estudos nesta área. Não fomos capazes de analisar quaisquer outras variáveis, incluindo medidas de resultados possivelmente mais relevantes, como corrida de alta intensidade, sprint, etc., uma vez que os estudos empregaram limiares diferentes ao categorizar diferentes movimentos. Além disso, alguns estudos não compararam diretamente um período congestionado com um período não congestionado no mesmo grupo de jogadores e, em vez disso, compararam o primeiro jogo num calendário congestionado com os jogos subsequentes. Isso expôs a análise à variabilidade inerente evidenteno jogo de futebol profissional, devido à natureza estocástica e dinâmica do esporte [29,30]. No entanto, isso não quer dizer que esta mesma variabilidade não possa influenciar a comparação entre um período congestionado e não congestionado, o que depende do tamanho da amostra do estudo individual. Identificamos, usando o método Trim and Fill de Duval e Tweedie, que havia um artigo faltando no lado direito da parcela. Assim, ao contabilizar este artigo faltante, houve um efeito significativo do congestionamento do equipamento na distância total percorrida (p=0,045), mas ainda com um tamanho de efeito trivial [SMD agrupado = 0,16 (0,00, 0,32)]. Isto pode dever-se ao facto de os autores não terem publicado dados que sugiram que os jogadores percorrem distâncias maiores num período de jogo congestionado. No entanto, enfatizamos que esse achado deve ser interpretado com cautela, pois os testes para assimetria do gráfico de funil tendem a ter poder para detectar efeitos verdadeiros apenas quando há ≥ 10 ou mais artigos incluídos em uma metanálise [22].266 R. Julian et al.5.2 Desempenho Físico das partidas em Carling et al. e Folgado et al. [1,16] foi intercalado por 72 horas de recuperação. Portanto, parece viável que o tempo de recuperação reduzido associado às duas primeiras partidas em Odetoyinbo et al. [32] pode ter provocado a resposta de fadiga observada identificada na terceira partida. Outros autores compararam o rendimento físico dos jogadores quando duas partidas foram disputadas com 3 dias de descanso entre elas [35]. Não houve diferença entre partidas disputadas próximas por jogadores espanhóis de elite [35]. No entanto, este estudo obteve pontuação de 40% na ferramenta de avaliação de qualidade (baixa qualidade; Tabela2) e não informou quantas partidas foram incluídas no estudo, nem quaisquer fatores contextuais, como local da partida, qualidade do adversário e abordagem tática. Além disso, Dupont et al. [36] não observaram diferenças no desempenho físico quando jogadores franceses de elite disputaram duas partidas por semana. No entanto, esses autores não relataram nenhum dado em seu manuscrito, dificultando comparações com outros estudos.Estudos conduzidos por Carling et al. [2] e Dellal et al. [3] avaliaram a resposta física a um período de congestionamento prolongado de jogos (seis a oito partidas disputadas ao longo de 18 a 26 dias) na elite do futebol francês. Dellal et al. [3] não identificaram diferenças significativas em nenhuma das medidas de desempenho físico registadas nos seis jogos congestionados; no entanto, quaisquer diferenças estatisticamente significativas entre jogos individuais podem ter sido ignoradas pela falta de um efeito principal global. Embora os autores tenham comparado os dados coletados durante os períodos de congestionamento de jogos com os identificados durante um horário não congestionado, isso foi apenas para lesões e não para desempenho físico. Portanto, teria sido pertinente que os autores não apenas comparassem o desempenho físico dentro de um período congestionado (por exemplo, jogo 1 comparado ao jogo 6), mas também comparassem com um período não congestionado no mesmo grupo de jogadores. Em contraste, Carling et al. [2] identificaram que as distâncias percorridas em baixas intensidades e a distância total percorrida diferiram entre algumas partidas em um calendário congestionado de oito partidas. No entanto, isto não foi sistemático, com um jogo em particular (jogo 4) a ser significativamente diferente de outros cinco jogos, e os jogos 7 e 8 a serem diferentes de dois jogos e de um jogo, respetivamente. No entanto, quando comparado com períodos sem congestionamento (embora os autores não tenham definido o que era), não houve diferença em nenhuma das métricas de desempenho físico medidas, indicando que este grupo de jogadores franceses de elite foi capaz de manter a produção física durante um agenda congestionada. Contudo, deve-se notar que os autores não informaram quantos dos jogadores incluídos na análise congestionada jogaram nas partidas não congestionadas, incluindo o número de minutos jogados. Portanto, deve-se ter cautela ao interpretar os resultados deste estudo.Morgans et al. [37] seguiram metodologia semelhante, avaliando alterações de desempenho físico durante sete partidas em microciclo de 29 dias em um grupo de inglesesConforme destacado na Seção.5.1, parece não haver nenhum efeito negativo do congestionamento dos jogos na distância total percorrida por jogadores profissionais do sexo masculino. No entanto,a distância total percorrida é apenas uma medida de desempenho físico e, embora indiscutivelmente menos relevante do que outras medidas, é comumente usada pelos praticantes [31]. Notavelmente, a maioria dos estudos incluídos nesta revisão sistemática também mediram uma série de outras métricas de desempenho físico em conjunto com a distância total percorrida. No entanto, não só houve inconsistências metodológicas entre os estudos para os limiares de velocidade de movimento empregados, mas também houve diferenças na forma como os autores compararam um período congestionado com um período não congestionado.Alguns estudos tentaram avaliar a resposta física a três partidas sucessivas de futebol de elite realizadas durante um período de 6 a 7 dias.1,16,32]. Todos esses estudos não relataram diferenças na distância total percorrida e nas distâncias percorridas em altas intensidades (HID) nas partidas sucessivas. Folgado et al. [16] também não identificou diferenças nas distâncias percorridas em todas as categorias de locomoção nas partidas sucessivas. No entanto, Odetoyinbo et al. [32] identificaram que a distância percorrida e a duração da caminhada, a HID durante a posse da bola e a HID quando a bola estava fora de jogo foram significativamente menores na terceira partida em comparação com a primeira. Esses dados sugerem que a distância total percorrida e o HID geral não são significativamente prejudicados quando três partidas são disputadas em 7 dias; no entanto, quando três partidas são realizadas durante 6 dias, os jogadores podem potencialmente alterar seus perfis de atividade na tentativa de reduzir o volume de atividade realizada [32]. No entanto, e de forma crítica, não se sabe se estas diferenças observadas são resultado de fatores contextuais ou de redução da capacidade física. Em contraste com essas investigações, Andrzejewski et al. [14] observaram distâncias totais percorridas e distâncias percorridas significativamente maiores em diferentes categorias de limites de velocidade até 21 km·h−1na terceira partida de três partidas em microciclo de 7 dias, sem alterações no número de sprints ou distância percorrida ≥ 21 km·h−1. Porém, os dados eram de 11 jogadores do mesmo clube, sem indicação dos autores sobre a qualidade do adversário enfrentado em cada partida, ou o placar. É possível que a terceira partida tenha sido contra adversários superiores e/ou uma partida mais disputada em termos de pontuação em relação às outras duas partidas, o que pode ter influenciado a resposta física [33,34].Um ponto forte de Odetoyinbo et al. [32] é que os dados coletados foram de 16 jogadores de quatro times diferentes, enquanto os jogadores de Folgado et al. [16] e Carling e Dupont [1] eram do mesmo time (na Premier League inglesa e na Ligue 1 francesa, respectivamente). As duas primeiras partidas do estudo realizado por Odetoyinbo et al. [32] foram intercalados com 48 horas de recuperação, enquanto cadaCongestionamento de jogos e desempenho no futebol 267Jogadores da Primeira Liga. Embora os autores tenham relatado o tamanho geral da amostra (n=21), não informaram quantos jogadores jogaram em todas as sete partidas, nem a porcentagem que jogou > 75 min. Portanto, as conclusões podem ter sido afetadas por substituições e por jogadores que não iniciaram ou jogaram todas as partidas.Mohr et al. [38] adotaram uma abordagem diferente da maioria dos outros estudos revisados, pois em vez de usar dados de partidas de futebol profissional, eles criaram três partidas no cenário de uma semana em um grupo de jogadores competitivos do sexo masculino (n=40; tinha que ter jogado nas três principais divisões do sistema de ligas do seu país nos últimos 5 anos; o país não é especificado). Os autores observaram uma diminuição de 7 a 14% na distância percorrida em alta intensidade na segunda partida em comparação com a primeira (jogada 3 dias antes) e a terceira (jogada 4 dias depois). Nenhuma outra diferença foi observada entre as partidas, e esta diferença na distância de alta intensidade é inferior ao coeficiente de variação relatado anteriormente para esta medida [29,30] e, portanto, pode refletir a variabilidade entre partidas, em oposição à fadiga residual da primeira partida. Embora fora do âmbito desta revisão sistemática, estes autores demonstraram que os jogadores não conseguiram recuperar totalmente a função física entre os três jogos e que houve um aumento da dor muscular e da inflamação muscular, particularmente após o segundo jogo. Isto foi menos pronunciado após o terceiro jogo, o que pode demonstrar que existe um efeito significativo no desempenho entre 3 e 4 dias de recuperação.Todos os estudos incluídos na meta-análise também relataram dados de outras medidas de desempenho físico, não apenas da distância total percorrida. Tanto Folgado et al. [16] e Lago-Peñas et al. [23] não observaram mudanças na distância percorrida em várias faixas de velocidade entre um período congestionado e não congestionado. Deve-se notar que as seis partidas de Folgado et al. [16] foram todos disputados (e vencidos) em casa contra adversários de nível inferior, o que pode ter influenciado a resposta observada [33]. Da mesma forma, Djaoui et al. [24] não observaram diferenças na distância percorrida em velocidades ≥ 18 km·h−1entre períodos congestionados e não congestionados, embora tenham mostrado que os defensores centrais cobrem mais baixa intensidade ( 5 dias.Portanto, isto pode indicar uma mudança na intensidade do movimento dos defesas centrais durante o congestionamento do jogo, quer por uma estratégia de ritmo consciente, quer devido à fadiga relacionada com o jogo. Porém, Jones et al., Palucci Vieira et al. e Soroka e Lago-Penas [25,26,44] não observaram alterações no desempenho físico dos defensores centrais em períodos congestionados. Em jogadores profissionais de futebol brasileiro, o congestionamento dos jogos tem efeitos diferenciais no desempenho físico [26]. Palucci Vieira et al. [26] observaram efeitos específicos da posição, formação, local da partida e resultado da partida durante períodos congestionados (definidos como duas partidas por semana versus uma partida por semana) em alguns parâmetros de desempenho físico. Em particular, mostraram que os avançados realizam menos actividade de alta intensidade em períodos congestionados e há menos actividade de alta intensidade em jogos empatados e quando utilizam uma formação 4-3-3 em oposição ao 4-4-2. Além disso, a distância total e as velocidades médias foram reduzidas durante jogos congestionados fora de casa em comparação com em casa. No entanto, deve notar-se que todos os tamanhosde efeito para estas diferenças relatadas foram triviais ou pequenos [26].Soroka e Lago-Penas [44] analisaram jogadores que completaram 90 minutos de três partidas, cada uma separada por 4 dias de descanso, na fase de grupos da Copa do Mundo FIFA 2014. Eles descobriram que os jogadores percorreram mais distância na terceira partida do que na segunda partida (e na primeira partida em comparação com a segunda partida), com aumentos concomitantes na quantidade de corrida de intensidade leve e moderada na primeira metade da terceira partida. em comparação com a primeira e a segunda partidas. Isto pode refletir a importância do jogo final da fase de grupos, embora não tenham sido observadas diferenças na distância de alta intensidade ou no número de sprints. Esses autores também observaram mudanças específicas da posição no desempenho físico durante as três partidas da fase de grupos, com os meio-campistas centrais cobrindo menos distância total e distância percorrida de alta intensidade durante a terceira partida em comparação com a primeira, enquanto os meio-campistas e atacantes percorreram mais distância total e os meio-campistas laterais também percorreram mais distâncias em intensidades moderadas e altas. Sem dados contextuais, como as formações utilizadas pelas equipas nos jogos finais da fase de grupos, ou as permutações relativas à qualificação para a fase a eliminar, é difícil interpretar completamente estas conclusões.Penedo-Jamardo et al. [15] observaram distâncias significativamente menores percorridas por laterais e meio-campistas laterais (dependendo da fase da temporada) quando as partidas eram separadas por 5 dias de recuperação, independentemente da posição de jogo. Com o elevado número de partidas (n=306) e observações dos jogadores (n=4491) neste estudo, os resultados podem indicar que menos de 4 dias de recuperação entre as partidas são insuficientes para que os jogadores consigam manter alguns aspectos do desempenho físico (ver Tabela2). No entanto, o número de corridas rápidas e sprints não foi afetado pelo congestionamento dos jogos. Os resultados deste estudo contrastam com os resultados da meta-análise (secção.4.2) e indicam que o congestionamento do equipamento realmente tem um impacto negativo no desempenho.Embora Jones et al. [25] não observaram quaisquer diferenças no desempenho físico durante o congestionamento do jogo quando os jogadores foram separados por posição, eles observaram reduções na distância total, de baixa intensidade e de intensidade moderada percorrida em períodos específicos de 15 minutos na partida final de três partidas em microciclo de uma semana em comparação com quando as partidas eram disputadas em uma partida por semana ou duas partidas por microciclo semanal. Isto é particularmente relevante porque quando compararam as médias de todos os jogos, não houve diferenças entre os jogos num período congestionado vs. Os achados de Penedo-Jamardo et al. e Jones et al. [15,25] parecem sugerir que as reduções na distância percorrida em baixa intensidade quando há tempo de recuperação limitado entre as partidas podem ser devidas a estratégias de ritmo consciente ou inconsciente empregadas pelos jogadores para preservar sua capacidade de realizar movimentos de alta intensidade [25,45].dois estudos com amostras maiores e um número maior de instâncias de congestionamento de equipamentos também não identificaram nenhum efeito do congestionamento de equipamentos no desempenho técnico [3,15]. Mesmo assim, Penedo-Jamardo [15] investigaram apenas o efeito do tempo entre as partidas em uma variável (precisão do passe), sem indicação de como isso foi medido, incluindo a validade e a confiabilidade da medida. Além disso, nos três casos de congestionamento de equipamentos analisados em Dellal et al. [3], apenas o desempenho técnico de cinco ou seis jogadores foi avaliado em cada instância, com todos os jogadores representando o mesmo clube da Ligue 1 francesa. Mais uma vez, os desempenhos podem ter sido influenciados por variáveis contextuais e reflectir apenas este clube (conforme reconhecido pelos autores). Como tal, embora as evidências atuais sugiram que o congestionamento dos jogos não tem efeito no desempenho técnico, investigações adicionais utilizando dados de vários clubes com uma análise das diferenças específicas de posição e uma gama mais ampla de medidas mais significativas (por exemplo, golos esperados a favor e contra, assistências esperadas, precisão de passe/cruzamento no terço final do campo e perda ou ganho de posse devido a interceptações). Como o desempenho técnico entre as partidas tem se mostrado mais variável do que o desempenho físico [46], grandes conjuntos de dados são necessários para garantir que quaisquer diferenças durante cronogramas congestionados sejam significativas e reflitam as mudanças reais.Apenas uma investigação publicada avaliou as mudanças no desempenho tático durante um período de congestionamento de jogos. Folgado et al. [16] avaliaram a sincronização diádica de pares de jogadores em um time da Premier League inglesa durante um período congestionado (três partidas com 3 dias de recuperação entre cada partida) versus jogos não congestionados (três partidas com 6 ou mais dias de recuperação entre cada partida). Os autores observaram sincronização reduzida entre díades [em particular entre jogadores laterais (ou seja, laterais e alas) e outras posições] durante o período congestionado versus o período não congestionado em intensidades de movimento baixas/moderadas (0,0–14,3 km·h−1), mas não em intensidades de movimento altas/muito altas (>14,4 km·h−1). Eles postularam que a redução da sincronização em intensidades baixas/moderadas pode ter sido devida à fadiga mental e à adoção deliberada de estratégias de ritmo pelos jogadores para preservar a energia.17,45]. No entanto, estas alterações na sincronização durante um período congestionado também podem ser devidas à menor quantidade de tempo disponível para treinar entre os jogos, com provavelmente maior ênfase nos protocolos de descanso e regeneração. Com menos tempo para treinar, há menos oportunidades para as equipes treinarem juntas e melhorarem os comportamentos táticos. Deve-se notar que todos os jogos foram disputados (e vencidos) contra adversários de nível inferior, o que pode ter influenciado a resposta observada (por exemplo, os jogadores “desligam-se” quando lideram ou jogam contra adversários de nível inferior). No entanto, a dessincronização entre díades específicas pode expor as equipas a contra-ataques, onde a relação espacial e temporal subóptima entre os jogadores permite5.3 Desempenho Técnico e TáticoEm comparação com a literatura mais ampla que investigou mudanças no desempenho físico durante períodos de congestionamento de jogos, há uma escassez de pesquisas que examinaram mudanças no desempenho técnico (ou seja, habilidade) e tático. Em nossas pesquisas, identificamos cinco artigos publicados em periódicos que analisaram o impacto do congestionamento de jogos no desempenho técnico (quatro) ou tático (um) (Tabela3). O desempenho técnico é bem mantido durante períodos de congestionamento de jogos, sem alterações no desempenho durante um microciclo quando os jogadores são expostos a três partidas em 7 dias ou menos.14], ou quando forem disputadas seis partidas consecutivas com 3 dias de descanso entre [1]. Os resultados destes dois estudos devem ser interpretados com cautela, uma vez que os jogos podem ter sido influenciados por factores contextuais (por exemplo, localdo jogo, qualidade da oposição e resultado) e pelo tamanho pequeno e homogéneo da amostra. Na verdade, Andrzejewski et al. [14] investigou 11 jogadores do mesmo clube polonês Ekstralasa (a mais alta divisão profissional da Polônia), e Carling & Dupont [1] avaliaram sete meio-campistas que jogaram em uma (quatro jogadores) ou em duas (três jogadores) sequências de três partidas em 7 dias durante 1 mês da temporada da Ligue 1 francesa. No entanto,Congestionamento de jogos e desempenho no futebol 269Tabela 3Resumo de estudos que investigam o desempenho técnico e/ou tático durante períodos de congestionamento de jogosReferênciasParticipantesColeta de dados de correspondênciamétodosCenário de congestionamento de lumináriaMedidas de resultadoPrincipais conclusõesQualidadepontuação (%)Carling e Dupont [1]7 meio-campo profissionaljogadores (centrais e laterais) que jogam pelo mesmo clube da Ligue 1 francesaSistema de vídeo semiautomáticotem (Amisco)3 jogos consecutivos em7 dias ou menosNúmero total de passes,porcentagem de passes concluídos ou incompletos,número de posses de bola e posses ganhas ou perdidas, número de toques por posse, número de duelos e percentagem de duelos ganhos ou perdidosSem efeito71,4Andrzejewski et al. [10]11 jogadores profissionaisjogando pelo mesmo clube polonês Ekstralasa (nível mais alto)Sistema de vídeo semiautomáticotem (Amisco)Micro-jogo semanal 1 vs 2ciclosTotal de posse de bola individualmissão, contatos com a bola, passes, desafios terrestres e desafios aéreosSem efeito60,0Dellal et al. [3]16 jogos profissionais de campojogadores do mesmo clube da Ligue 1 francesaSistema de vídeo semiautomáticotem (Amisco)3 instâncias de seis consecutivascinco partidas separadas por 3 dias. Cinco jogadores na primeira instância, seis na segunda instância e cinco na terceira instânciaPorcentagem de sucessopasses, número de bolas perdidas, número total de toques por posse e porcentagem de duelos vencidosSem efeito93,3Folgado et al. [12]23 jogos profissionais de campojogadores do mesmo clube da Premier League inglesaSistema de vídeo semiautomáticotem (ProZone) e Hilbert Transform3 partidas consecutivas com3 dias entre partidasSincronização espaço-tempoentre pares de jogadores e deslocamento dos jogadores nos eixos horizontal e vertical↓sincronização duranteperíodos de congestionamento de luminárias em movimentos baixos e moderadosintensidades (0–3,5 km·h−1e 3,6–14,3 km·h−1). Nenhuma diferença em altas intensidades de movimento (>14,4 km·h−1)60,0Penedo-Jamardo et al. [11]4.491 observações de jogadoresentre18 clubes alemães (Bundes-liga) (zagueirosn=1079, zagueiros centraisn=1141, meio-campistas centraisn=1118, meio-campistas laterais n=593, atacantesn=560)Óptica semiautomáticasistema de rastreamento (VIS-ACOMPANHAR)306 partidas com com-comparações entreciclos de recuperação 5 dias entrepartidas durante os macrociclos do início, meio e final da temporada. Plus microciclos com recuperação de 3 e 4 diasPorcentagem de sucessopassesSem efeito85,7↓e↑denotam reduções significativas e aumentos significativos nas medidas, respectivamente270 R. Julian et al.oportunidades de ataque dos adversários, especialmente através de áreas amplas. No entanto, são necessárias mais pesquisas sobre mudanças no desempenho tático durante o congestionamento dos jogos, com amostras maiores (por exemplo, múltiplas equipes) e um maior número de instâncias de congestionamento.jogadores de futebol; embora este possa não ser um problema particularmente prevalente durante os calendários das competições nacionais, o Campeonato do Mundo Feminino da FIFA e o Campeonato Feminino da UEFA podem expor as jogadoras a períodos congestionados a que não estão habituadas. Portanto, é necessário avaliar o impacto do congestionamento do jogo nas jogadoras, especialmente porque foi demonstrado que o desempenho físico e os marcadores de inflamação mudam negativamente após o jogo em jogadoras de futebol de elite [50,51].À medida que os jogadores cobrem distâncias mais intensas ao jogar contra adversários superiores [52], se uma equipe jogar três partidas em 6–7 dias, todas contra equipes com melhor classificação, poderá haver uma resposta de fadiga exacerbada na fase de recuperação, pois os jogadores terão um rendimento físico maior. Isto pode então influenciar o risco potencial de lesões. Portanto, os praticantes devem tentar avaliar a recuperação diariamente durante períodos de congestionamento de jogos para avaliar quais jogadores podem estar em maior risco de redução de desempenho e lesões. Além disso, as partidas que exigem prorrogação são normalmente disputadas durante períodos congestionados (por exemplo, em uma noite no meio da semana, entre duas partidas da liga no fim de semana, ou durante a fase eliminatória de torneios internacionais). Estudos de caso mostraram que o TE pode ter um impacto negativo adicional na recuperação [53, 54]; entretanto, são necessários estudos em ambientes controlados (isto é, utilizando simulações em laboratório).Em apoio a Page et al. [55], simulações de futebol em laboratório também podem ajudar a identificar os mecanismos que potencialmente explicam as reduções no desempenho durante o congestionamento dos jogos. Da mesma forma, o uso de protocolos, como o Intermittent Soccer Performance Test [56], que são realizados em esteiras não motorizadas e, portanto, podem identificar mudanças na distância/velocidade da corrida, podendo melhorar ainda mais nossa compreensão de horários de jogos congestionados. Mohr et al. [38] avaliaram o impacto de três partidas em uma semana e conseguiram medir a recuperação todos os dias durante esse período. No entanto, o projeto era suscetível à variação inerente de correspondência entre correspondências e, portanto, o uso de simulações validadas e confiáveis pode aumentar a robustez dos dados [55, 57]. Além disso, os estudos também podem utilizar esses desenhos para investigar a eficácia de intervenções que