El ACWR tras el metaanálisis de 2026: una señal, no un pronóstico

Pocas métricas han dividido tanto a la ciencia del deporte como el ratio de carga aguda:crónica. Popularizado por el artículo de Tim Gabbett de 2016 sobre la paradoja entrenamiento-prevención de lesiones, el ACWR compara lo que un deportista ha hecho recientemente con aquello a lo que está acostumbrado. Se convirtió en una línea habitual de los paneles de control de carga. También recibió críticas constantes, sobre todo de Impellizzeri y colaboradores en 2020, que sostenían que nunca se había demostrado su relación causal con la lesión y que el propio ratio tenía problemas estadísticos.

En agosto de 2026, un metaanálisis multinivel en Frontiers in Public Health aportó nuevas cifras al debate. Merece una lectura atenta, porque no respalda las afirmaciones más tajantes de ninguno de los dos bandos.

Qué halló el metaanálisis

Ding y sus colegas cribaron más de 10.000 registros, incluyeron 41 estudios en su revisión sistemática y agruparon 16 estudios con 797 deportistas de deportes de equipo en el metaanálisis. Los hallazgos principales:

• Un ACWR elevado se asoció a lesión, con un efecto agrupado de pequeño a moderado (g de Hedges 0,35; IC 95% 0,16 a 0,54).
• La heterogeneidad fue muy alta (I² del 95,8%), así que el tamaño de la asociación varía mucho entre estudios y contextos.
• El tipo de lesión fue el único moderador significativo. La asociación fue clara en lesiones por contacto (g 0,54) y sin contacto (g 0,55), pero prácticamente nula en las lesiones con baja como categoría (g 0,01).
• Los cálculos con media móvil y con media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) no difirieron significativamente (g 0,38 frente a 0,26), ni tampoco la carga interna frente a la externa, la ventana temporal o el deporte.
• Los análisis de sensibilidad fueron estables y no hubo indicios de sesgo de publicación.

La conclusión de los autores es inequívoca: el ACWR no debe usarse como herramienta aislada de predicción de lesiones. Funciona mejor como indicador de contexto dentro de un sistema de gestión de carga con varios marcadores, y desaconsejan los umbrales universales. Señalan además que es posible la causalidad inversa. El staff suele reducir el entrenamiento de un jugador cuando algo no cuadra, así que la lesión y el cambio de carga pueden compartir causa, y no se pueden extraer conclusiones causales.

El ACWR se lee mejor como pregunta: ¿por qué la carga reciente de este jugador se aleja de la habitual?

Usar el ACWR sin venderlo de más

Para un staff que ya calcula el ACWR, el metaanálisis no es motivo para borrar la columna. Es motivo para cambiar cómo se usa el número:

• Nunca leáis el ratio sin las cargas absolutas que hay detrás. Un ratio de 1,5 sobre una base crónica muy baja y sobre una alta son situaciones distintas. El grupo de Impellizzeri señaló problemas conocidos de los datos en forma de ratio, y por eso importan las cifras brutas.
• Tratad franjas como 0,8 a 1,3 como rangos de trabajo locales, no como leyes. Los autores advierten expresamente contra los umbrales universales.
• Combinadlo con otros marcadores. La monotonía y el strain describen cómo se reparte el entrenamiento en la semana, y un check-in diario de wellness muestra cómo responde el jugador.
• Comparad a cada jugador consigo mismo. Los que vuelven de lesión, los fichajes y los canteranos que suben mostrarán a menudo ratios extremos por buenas razones.
• Sed honestos con lo que puede afirmar. Un ratio elevado indica que la carga reciente es inusual para ese deportista. No indica que vaya a llegar una lesión.

¿Media móvil o EWMA?

La media móvil ponderada exponencialmente la propusieron Williams y colaboradores en el British Journal of Sports Medicine como mejor forma de calcular el ratio, porque da más peso a los días recientes y atenúa gradualmente los antiguos. En este metaanálisis la diferencia entre ambos métodos no fue estadísticamente significativa, algo que los autores atribuyen en parte a la escasa potencia de los subgrupos. En la práctica, probablemente importa más la constancia que la elección: elegid un método, usadlo con todos los jugadores y todas las temporadas, y mantened visibles las cargas brutas.

Es poco probable que el debate termine con este artículo, y no tiene por qué. Una asociación modesta y real es útil cuando se usa como un dato más entre varios, no como pronóstico.

SquadStats calcula el ACWR a partir del RPE de sesión con los métodos de media móvil y EWMA, junto con la monotonía y el strain de Foster, un check-in diario de wellness y un readiness de 0 a 100. Están en la misma pantalla, así que el ratio siempre se lee en contexto.

Fuentes

1. Ding L et al. Acute:chronic workload ratio and load management for team sports: a multilevel meta-analysis. Frontiers in Public Health, 2026
2. Gabbett TJ. The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 2016
3. Impellizzeri FM et al. Acute:Chronic Workload Ratio: Conceptual Issues and Fundamental Pitfalls. International Journal of Sports Physiology and Performance, 2020
4. Williams S et al. Better way to determine the acute:chronic workload ratio? British Journal of Sports Medicine, 2017