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Small sided games: effetto delle dimensioni del campo sui parametri di cinematici

Authors:
  • Università degli Studi di Torino, Turin, Italy

Abstract

Background: La moderna metodologia dell’allenamento prevede l’utilizzo di esercitazioni tecniche con palla nella forma di partite a ranghi ridotti per lo sviluppo delle capacità fisiche dei calciatori. Queste proposte di allenamento specifico vengono solitamente denominate nella letteratura scientifica come Small-Sided-Games (SSG). Obiettivo: L’obiettivo del nostro progetto di ricerca è stato quello di verificare, tramite analisi con un sistema GPS, come differenti aree per giocatore influenzino i parametri metabolici e neuromuscolari negli Small-Sided-Games con un gruppo di giovani calciatori. Materiali e metodi: Il gruppo analizzato è stato una squadra giovanile di 25 giocatori (età media di 16-17 anni, altezza 177 ± 7 centimetri, di massa corporea 67 ± 9 Kg) di una società professionistica di LegaPro, che ha disputato il Campionato Allievi Nazionale Lega Pro (stagione 2016-2017). Ciascun giocatore ha indossato un dispositivo GPS consentendo l’analisi dei dati rilevati mediante il software LagalaColli. Risultati: Dai confronti statistici si evince che la differenza significativa per la potenza metabolica è stata misurata negli spazi tra 0-111 m² e 112-182 m² (p=0,0047). Nel calcolo delle accelerazioni e decelerazioni, è stato preso in considerazione il confronto tra 0-111 m² e 112-182 m², ottenendo così un valore di significatività pari a p=0,0007. Un secondo valore di significatività pari a p<0,0001 è emerso dal confronto tra la media delle aree comprese tra 112-182m² e quella delle aree maggiori di 182 m². Sempre per le decelerazioni è emerso il valore di significatività (p=0,0034) tra 112-182 m² e >182 m². I cambi di direzione intensi al minuto (CdD/mW> VAM) hanno un valore di significatività pari a P<0,0001, tra 0-111m² e 112-182 m² e tra 112-182 m² e > 182 m². Le azioni intense hanno mostrato una significatività (p <0.0001 tra 0-111 m² e 112-182 m² e tra 112-182 m² e > 182 m². Il tempo di recupero passivo mostra la stessa significatività (p=0.0010) nel confronto tra 0-111m² e 112-182m², e tra 112-182m² e >182m². Nessuna differenza significativa si è verificata per i cambi di direzione >30° al minuto. Conclusioni: I risultati di questo studio hanno permesso di conoscere le differenze che ci sono, nella nostra squadra, tra le varie dimensioni dei campi di gioco. Possiamo affermare che gli Small-sided-games sono una buona forma di allenamento sia sul piano tecnico che su quello fisico, ma non bisogna trascurare le variabili ma scegliere con cura le corrette dimensioni in funzione dell’obiettivo fisico ricercato.
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... Tutti i dati raccolti sono stati analizzati con il software LagalaColli, già utilizzato da diversi autori [7,8,9] e classificati su un database su Excel. ...
... Infatti, i comodini raggiungono potenze e lavoro neuromuscolare ridotto rispetto ai giocatori di movimento [1] poiché hanno come obbiettivo quello di disporsi nella posizione migliore per favorire lo sviluppo e il mantenimento del possesso. Inoltre, è stata mostrata una tendenza, confermata in letteratura negli studi sugli small sided games da molti autori [9,12], dove, ad eccezione del GDP 1, la potenza metabolica risulta più elevata, all'aumentare della dimensione del campo. Per entrambe le varianti prestative vi è correlazione tra GDP 1 e GDP4: sembra che l'introduzione di due giocatori e l'aumento delle dimensioni del campo, in un GDP con caratteristiche tattiche simili, non sempre porti ad un aumento del numero di quest'ultime. ...
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Obiettivo: L’obiettivo dello studio è stato quello di capire se i giochi di posizione (GDP), che rappresentano teoricamente una delle migliori forme di allenamento specifico, sono davvero così specifici per il gioco del calcio e che relazioni ci sono con le variabili prestative, il modello di prestazione e il modello di gioco. Materiali e metodi: Lo studio ha coinvolto 12 calciatori di differenti ruoli tattici e Il periodo di studio è stato da settembre a maggio (2016-2017), con un periodo iniziale di familiarizzazione e presa di conoscenza degli obbiettivi e dei principi di gioco sui quali si sarebbe andato a lavorare. Il protocollo è stato composto da una progressione sei GDP, della durata standardizzata di 3 minuti di lavoro e 1 minuto di recupero tra le serie, con differenti obiettivi. I calciatori sono stati dotati di un dispositivo GPS con frequenza di campionamento a 10Hz (Qstarz modello BT-Q1000Ex, Taiwan e i dati ricavati, da ogni esercitazione, sono stati scaricati e analizzati attraverso il software LagalaColli (Spinitalia SRL, Rome, Italy). Inoltre, la ricerca ha volute indagare la potenza metabolica (W/kg), accelerazioni intense (50% max), decelerazioni intense (>-2 m/s²), cambi di direzione >30° (occorrenze), distanza totale (m), distanza al minuto (m/min), distanza al minuto equivalente (dist/min eq.), azioni intense al minuto (occorrenze) e tempo di recupero passivo al minuto (s). Risultati: La potenza metabolica (W/kg) presenta una differenza significativa tra GDP 1 e i GDP 2 (p=0,0208) e GDP 4 (p=0,026), e tra GDP 2 e il GDP 6 (p=0,004). Per quanto riguarda la % di accelerazioni intense esiste una differenza significativa tra il GDP 1 e il GDP 2 (p = 0,004) GDP 3 (p = 0,039) GDP 4 (p < 0,0001) e GDP 5 (p = 0,048). I cambi di direzione sono stati in diminuzione passando dal GDP 1 al GDP 5, con numerose differenze significative: tra il GDP 1 e i GDP 2 (p = 0,015) 5 (p = 0,001 e 6 (p = 0,019) e tra il GDP 2 e i GDP 3 (p = 0,033), GDP 5 (p < 0,001) e GDP 6 (p = 0,007). Le azioni intense al minuto sono risultate significative tra il GDP 1 e il GDP 4 (p = 0,014), con i valori del GDP 2 più bassi rispetto agli altri esercizi. La distanza totale è maggiore nel GDP 5, che si differenza con il GDP 1 (p = 0,005), con GDP 2 (p = 0,003), con GDP (p = 0,001), con GDP 4 (p = 0,008) e con GDP 6 (p = 0,0010). Si riscontrano differenze significative anche tra il GDP 1 con il GDP 2 (p = 0,024) e tra il GDP 2 e il GDP 6 (p = 0,003). Per la distanza percorsa al minuto c’è una differenza tra il GDP 1 ed il GDP 4 (p = 0,041) e tra il GDP 2 ed il GDP 6 (p = 0,031). Per la distanza equivalente le interazioni significative si riscontrano tra il GDP 1 ed il GDP 4 (p = 0,017) e tra il GDP 1 e il GDP 2 (p = 0,013), mentre per il tempo di recupero passivo al minuto, vi sono differenze significative tra GDP 1 e GDP 2 (p = 0,03) GDP 3 (p = 0,038) GDP 4 (p = 0,008) oltre che tra GDP 2 e GDP 5 (p = 0,030) e GDP 6 (p = 0,003). Conclusioni: Le proposte di giochi di posizione hanno la capacità di allenare contemporaneamente la dimensione fisica, quella tecnica - tattica e quella cognitiva costituendo, se utilizzati nel modo giusto, uno strumento di allenamento importante. Riteniamo che i giochi di posizione rappresentino in questo senso un mezzo d’allenamento più che valido per la costruzione della performance calcistica, ma sicuramente ancora da studiare e da approfondire.
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Background: L'utilizzo della time motion analysis attraverso l'utilizzo dei GPS e della video match analysis ha permesso, nel corso del tempo, di delineare sempre più nel dettaglio il modello prestativo del calcio, delineando così i parametri di carico esterno durante le partite. Obiettivo: L'obiettivo di questo studio è stato quello di rappresentare un modello di prestazione di una squadra giovanile di calcio mediante l'utilizzo di dispositivi GPS a 10 HZ, la cui validità e affidabilità di rilevazione è stata dimostrata. Materiali e metodi: Alla sperimentazione hanno preso parte quindici calciatori adolescenti, divisi in tre gruppi così organizzati: difensori (D, n = 4), centrocampisti (C, n = 7) e attaccanti (A, n = 4). I soggetti facevano parte della stessa squadra, partecipanti al campionato Nazionale della categoria Giovanissimi, nell'annata calcistica 2016/2017. Ciascun giocatore ha indossato un dispositivo GPS consentendo l'analisi dei dati rilevati mediante il software LagalaColli. Risultati: La distanza totale, percorsa in media dalla squadra, è stata di 8138 ± 367,9 m (4074,5 ± 330,8 m nel primo tempo; 4063,9 ± 404,9 m nel secondo tempo), con una spesa energetica media di 47,9 Kj/Kg (24,0 ± 1,9 Kj/Kg nel primo tempo; 23,9 ± 2,6 Kj/Kg). I C sono coloro che hanno percorso una maggiore distanza totale media (8612,4 ± 252,4 m) rispetto a D (7571,0 ± 348,6 m; p=0,0003) e A (7571,0 ± 348,6 m; p=0,0257). La potenza metabolica media durante la partita è stata di 10,8 ± 1,1 W/Kg (11,2 ± 1.0 W/Kg nel primo tempo; 10,3 ± 1,1 W/Kg nel secondo tempo). Il confronto tra ruoli relativo alla potenza metabolica ha mostrato l'esistenza di una differenza statisticamente significativa nel confronto tra D e C (rispettivamente 9,9 ± 1,0 W/Kg e 11,5 ± 0,7 W/Kg; p=0,0005) e in maniera minore anche tra C e A (rispettivamente 11,5 ± 0,7 W/Kg e 10,5 ± 0,9 W/Kg; p=0,0362). Non sono state riscontrate differenze statisticamente significative tra D e A (p=0,2758). Conclusioni: I risultati di questo studio hanno permesso di classificare la performance fisica di una squadra giovanile di calcio per cercare di creare un nuovo modello di prestazione analizzando il dispendio energetico, l'impegno neuromuscolare e applicando il modello della potenza metabolica non solo alle categorie di potenza ma anche alle varie fasi di gioco. Inoltre, si sono valutate le differenze prestative a seconda del ruolo tattico, oltre che le differenze di prestazione tra primo e secondo tempo.
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In order to determine whether small-sided game (SSG) locomotor performance can serve as a fitness indicator, we (1) compared 6-a-side (6v6) SSG-intensity of players varying in fitness and skill, (2) examined the relationship of the 6v6-SSG and Yo-Yo IR2 and (3) assessed the reliability of the 6v6-SSG. Thirty-three professional senior, 30 professional youth, 62 amateur and 16 professional woman football players performed 4 × 7 min 6v6-SSGs recorded by a Local Position Measurement system. A substantial subgroup (N = 113) also performed the Yo-Yo IR2. Forty-seven amateur players performed two or three 6v6-SSGs. No differences in 6v6-SSG time-motion variables were found between professional senior and professional youth players. Amateurs showed lower values than professional seniors on almost all time-motion variables (ES = 0.59‒1.19). Women displayed lower high-intensity time-motion variables than all other subgroups. Total distance run during 6v6-SSG was only moderately related to Yo-Yo IR2 distance (r = 0.45), but estimated metabolic power, high speed (>14.4 km · h(-1)), high acceleration (>2 m · s(-2)), high power (>20 W · kg(-1)) and very high (35 W · kg(-1)) power showed higher correlations (r = 0.59-0.70) with Yo-Yo IR2 distance. Intraclass correlation coefficient values were higher for total distance (0.84) than other time-motion variables (0.74‒0.78). Although total distance and metabolic power during 6v6-SSG showed good reproducibility (coefficient of variation (CV) < 5%), CV was higher (8-14%) for all high-intensity time-motion variables. It was therefore concluded that standardised SSG locomotor performance cannot serve used as a valid and reliable fitness indicator for individual players.
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Small-sided games are used for the training of soccer athletes because they replicate the physical and technical demands in a game-related context. Different game configurations are possible, such as differences in the number of players, i.e., 3vs.3 or 4vs.4. However, unbalanced situations are common during a competition, but have been little studied in small-sided games. This study compared the physical demands of 3vs.3, 4vs.3 (additional player in the attacking team) and 3vs.3+2 (two supporting players around the field). Eighteen young male soccer players participated in the study. Data were obtained with a 15-Hz GPS unit equipped with a 100-Hz triaxial accelerometer. Thirty-six small-sided games were observed and each session consisted of two 4-minute small-sided games and 4 minutes of passive rest. The Shapiro-Wilk normality test, one-way ANOVA for repeated measures and paired t-test were used to analyze the data. A reduction in physicaldemands was observed for small-sided games performed in unbalanced situations (4vs.3), including a shorter total distance covered, distance covered at higher intensities, and acceleration demands. Similar results were observed for additional players compared to regular players. In conclusion, the presence of additional players changed the physical demands of soccer players. This result permits coaches to adjust training configurations to their intentions during each session.
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Although beach soccer has become increasingly popular in recent years very little scientific research has been conducted into the sport. A pilot study was carried out with the aim of examining the physiological (heart rate) and physical (motion analysis) responses of beach soccer players during competitive matches. Ten players (age 25.5 ± 0.5 years; height 1.80 ± 0.08 m; weight 78.2 ± 5.6 kg.) were studied over five beach soccer matches. The physiological demands were analysed by measuring heart rate (HR) using telemetric devices, while the physical profile was evaluated by recording motion and speed by means of GPS devices. During competitive matches, players obtained a HRmean of 165.2 bpm (86.5% HRmax), with 59.3% of the time participating (TP) corresponding to values above 90% of the HRmax. The distance covered per minute of participation was 97.7 m, with 9.5% of this distance corresponding to high-intensity running and 2.5% to sprint; the work:rest ratio was 1.4:1 and the maximum speed 21.7 km·h(-1). These results showed that beach soccer is an intermittent physical activity of greater intensity than other team games. It requires a major contribution from the anaerobic system as emphasis is placed on players making quick bursts of high-intensity activity separated by brief rest periods. Key pointsThe distance covered per minute of play is around 100 m.Beach soccer is an intermittent sport with a work:rest ratio of 1.4:1.The playing surface in beach soccer is an important handicap to obtain maximum speeds.Beach soccer has a high physiological intensity, with more than half of the game is spent at intensities above 90 % of the HRmax.
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Top class players have to adapt to the physical demands of soccer, which are multifactorial. This means that the players do not have an extraordinary capacity within any of the areas of physical performance but a reasonable high level within all areas with marked individual differences. This is in part related to the position of the player in the team. Thus, midfield players and full-backs have the highest maximum oxygen uptakes and the best intermittent exercise performance, but midfield players have the lowest muscle strength.
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The aim of this study was to assess the accuracy and reliability of global positioning system (GPS) measures of distance and speed, compared to a high-resolution motion analysis system, for confined movement patterns used in many court-based sports. A single male participant performed 10 repetitions of four respective drills replicating court-based movement patterns and six repetitions of a random movement drill that replicated tennis match-play movement patterns. Two 1 Hz and two 5 Hz GPS devices concurrently measured distance covered and speed of all court-based drills. A 22 camera VICON motion analysis system, operating at 100 Hz, tracked the position of an 18 mm reflective marker affixed to one of the GPS devices to provide the criterion movement data. Results indicated that both 1 and 5 Hz GPS devices under reported distance covered as well as both mean and peak speed compared to the VICON system (P < 0.05). The coefficient of variation for both GPS devices for distance and speed measures ranged between 4 and 25%. Further, the faster the speed and more repetitive the movement pattern (over a similar location), the greater the measurement error. The inter-unit reliability for distance and speed measures of both 1 and 5 Hz systems for movements in confined spaces was generally low to moderate (r = 0.10–0.70). In conclusion, for court-based sports or movements in confined spaces, GPS technology under reports distance covered and both mean and peak speed of movement