Carga aguda y crónica (ACWR) explicada con honestidad: qué mide, por qué se cuestiona y qué mirar en su lugar

La «zona dulce» de la carga de entrenamiento se volvió tan popular que llegó a los relojes. La estadística detrás de ella se quedó en el camino.

Por Jhon Núñez · Fundador · Responsable editorial

Publicado el 11 min de lectura

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En esta pieza
  1. Qué es el ACWR
  2. El problema matemático
  3. Un ejemplo trabajado: el mismo dato, dos veredictos
  4. Lo que sí tiene mejor respaldo en corredores
  5. Una forma práctica de pensar la carga
  6. Ponte a prueba
  7. Qué dice la evidencia
  8. Límites honestos
  9. Dónde encaja Dizkos
  10. Referencias

La relación entre carga aguda y crónica (ACWR) se popularizó como una forma de anticipar lesiones. Investigadores posteriores mostraron problemas matemáticos serios y la falta de evidencia para usarla en decisiones. Qué es, cómo se calcula, por qué se cuestiona y qué señales tienen hoy mejor respaldo en corredores.

Domingo por la noche. Abres la app del reloj y aparece una barra de colores: verde, amarillo, naranja. Tu «relación de carga» está en 1,42. Un pequeño texto te advierte que estás fuera de la zona óptima. Durante el resto de la semana, cada decisión pasa por ese número: ¿salgo o no salgo? ¿Hago la tirada larga o la recorto?

Pocas métricas del entrenamiento han tenido una carrera tan rápida como la relación entre carga aguda y crónica. Y pocas han recibido críticas tan duras de los propios investigadores. Esta guía te explica las dos cosas: qué mide y por qué hoy no conviene obedecerla a ciegas.

Qué es el ACWR

La idea es intuitiva. Tu carga aguda es lo que hiciste recientemente, normalmente la última semana. Tu carga crónica es lo que vienes haciendo, normalmente el promedio de las últimas cuatro semanas. La relación entre ambas (en inglés, acute:chronic workload ratio, ACWR) intenta responder: ¿lo que hice esta semana es mucho más de lo que mi cuerpo está acostumbrado a hacer?

Un artículo muy citado de 2016 popularizó la idea de una paradoja: entrenar mucho de forma sostenida podría proteger, mientras que los picos bruscos respecto a lo habitual serían el problema. A partir de esa línea de trabajo, en su mayoría con deportes de equipo, se difundió una franja de alrededor de 0,8 a 1,3 como «zona dulce», y valores por encima de 1,5 como zona de peligro.

El problema matemático

En 2019, un editorial en la misma revista señaló un fallo de diseño. En la forma más común de calcularlo, la semana actual forma parte a la vez del numerador (la carga aguda) y del denominador (el promedio de cuatro semanas, que la incluye). Las dos cifras quedan acopladas matemáticamente, y eso puede producir correlaciones que no reflejan ninguna biología: son un artefacto del cálculo.

En 2020, otro grupo de investigadores fue más lejos: revisó los fundamentos conceptuales y estadísticos del ACWR y concluyó que no hay evidencia que respalde su uso en sistemas de gestión de carga ni en recomendaciones de entrenamiento orientadas a las lesiones. Señalaron que ningún estudio había intentado estimar efectos causales de forma adecuada y que la propia razón añade ruido.

Calibración del ACWR como herramienta de decisión: POPULAR SIN RESPALDO. No significa que la carga no importe. Significa que este número concreto no ha demostrado que sirva para decidir.

Ejemplo trabajado

El mismo dato, dos veredictos

Lucía corrió 30 km por semana durante cuatro semanas. Esta semana corrió 40. Veamos qué dice el ACWR según cómo se calcule.

Paso 1: Carga aguda

La semana actual: 40 km.

Paso 2: Carga crónica, versión acoplada (la más común)

Promedio de las últimas cuatro semanas, incluida la actual: (30 + 30 + 30 + 40) ÷ 4 = 32,5 km.

Paso 3: ACWR acoplado

40 ÷ 32,5 = 1,23. Dentro de la «zona dulce».

Paso 4: Carga crónica, versión desacoplada

Promedio de las cuatro semanas anteriores a la actual: (30 + 30 + 30 + 30) ÷ 4 = 30 km.

Paso 5: ACWR desacoplado

40 ÷ 30 = 1,33. Fuera de la «zona dulce».

Paso 6: Sacar la conclusión

Los kilómetros de Lucía son exactamente los mismos; lo único que cambió es la fórmula. Una decisión que depende de una elección de cálculo, y no de lo que le pasa a Lucía, es una decisión frágil. Eso es, en pequeño, la crítica de 2019.

Lo que sí tiene mejor respaldo en corredores

Los saltos en una sola sesión

En 2025 se publicó un estudio con 5.205 corredores seguidos durante 18 meses con los datos de sus relojes Garmin. En lugar de mirar semanas, miró sesiones: comparó la distancia de cada salida con la salida más larga de los 30 días anteriores.

  • Hasta un 10 % más: referencia.
  • Entre un 10 y un 30 % más: tasa de lesión por sobrecarga un 64 % mayor.
  • Entre un 30 y un 100 % más: un 52 % mayor.
  • Más del doble: un 128 % mayor.

Los cambios de volumen de una semana a la siguiente, y el propio ACWR, no mostraron una asociación tan clara.

CalibraciónSÓLIDA como asociación Es observacional: no prueba que respetar el 10 % te proteja. Pero tiene una muestra grande, datos objetivos y una pregunta muy concreta.

Y la famosa regla del 10 % semanal

Un ensayo de 2008 con 532 corredores principiantes comparó un programa de 8 semanas con uno de 13 semanas que respetaba la regla de no subir más de un 10 % por semana. Las lesiones fueron casi idénticas: 20,8 % contra 20,3 %. En 2014, un estudio con 874 principiantes encontró una señal de más lesiones «por distancia» cuando el volumen semanal subía más de un 30 %, pero el resultado no alcanzó significación estadística.

Calibración de la regla del 10 % semanal: MIXTA tirando a débil. Subir despacio sigue siendo sensato; que el 10 % semanal sea una frontera mágica, no.

Una forma práctica de pensar la carga

  1. Vigila tu salida más larga del último mes. Antes de una sesión larga, pregúntate si supera en más de un 10 % la mayor de los últimos 30 días.
  2. Sube el volumen semanal de forma gradual, sin obsesionarte con un porcentaje exacto.
  3. Registra cómo respondes: sueño, molestias, ganas. Una molestia que aparece y no se va con el calentamiento pesa más que cualquier razón matemática.
  4. Trata los números de tu reloj como señales para conversar contigo, no como órdenes.

Antes de seguir

Ponte a prueba

Tu salida más larga de los últimos 30 días fue de 12 km. El domingo quieres hacer 15 km. Tu ACWR de la semana es 1,1, «zona verde». ¿Qué te dice el estudio de 2025?

Piénsalo y luego mira la respuesta

15 km es un 25 % más que 12 km: cae en la franja del 10–30 %, asociada a una tasa de lesión por sobrecarga un 64 % mayor, independientemente de que tu ACWR semanal esté «en verde». Lo prudente es 13 km ahora y llegar a 15 en dos o tres semanas. Si respondiste «está bien porque mi ACWR es 1,1», ese es justo el punto: un buen número semanal puede esconder un salto grande en una sola salida.

Lo que dice la evidencia

Qué dice la evidencia

  • POPULAR SIN RESPALDO como herramienta de decisión el ACWR. Acoplamiento matemático (2019) y falta de evidencia causal (2020).
  • SÓLIDA como asociación saltos de más de un 10 % en una sola sesión respecto a la más larga de los 30 días previos se asocian con lesiones por sobrecarga (5.205 corredores, 2025).
  • MIXTA tirando a débil la regla del 10 % semanal; un ensayo de 532 principiantes no mostró diferencias (2008).
  • PRELIMINAR subidas semanales de más del 30 % y lesiones «por distancia» en principiantes (874 corredores, 2014; no significativo).
  • Sólida
  • Mixta
  • Preliminar
  • Sin respaldo

Lo que esta pieza no puede decirte

Límites honestos

  • Todos estos estudios describen probabilidades en grupos. Ninguno te dice si tú, en concreto, te vas a lesionar.
  • Ningún cálculo de carga sustituye el criterio de un profesional si tienes dolor.
  • La ciencia de la carga sigue moviéndose. Lo que hoy tiene mejor respaldo puede refinarse con estudios nuevos.

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Dónde encaja Dizkos

El plan de Dizkos mira tu carga ejecutada real, no solo la planificada, y explica por qué cada semana tiene el volumen que tiene. No te muestra un número de riesgo ni dice predecir lesiones: si algo duele, la indicación es parar y consultar a un profesional.

Referencias

  1. Gabbett, T. J. (2016). The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273–280. doi.org/10.1136/bjsports-2015-095788
  2. Lolli, L., et al. (2019). Mathematical coupling causes spurious correlation within the conventional acute-to-chronic workload ratio calculations. British Journal of Sports Medicine, 53(15), 921–922. doi.org/10.1136/bjsports-2017-098110
  3. Impellizzeri, F. M., Tenan, M. S., Kempton, T., Novak, A., & Coutts, A. J. (2020). Acute:chronic workload ratio: conceptual issues and fundamental pitfalls. International Journal of Sports Physiology and Performance, 15(6), 907–913. doi.org/10.1123/ijspp.2019-0864
  4. Schuster Brandt Frandsen, J., et al. (2025). How much running is too much? Identifying high-risk running sessions in a 5200-person cohort study. British Journal of Sports Medicine, 59(17), 1203–1210. doi.org/10.1136/bjsports-2024-109380
  5. Buist, I., et al. (2008). No effect of a graded training program on the number of running-related injuries in novice runners: a randomized controlled trial. American Journal of Sports Medicine, 36(1), 33–39. doi.org/10.1177/0363546507307505
  6. Nielsen, R. Ø., et al. (2014). Excessive progression in weekly running distance and risk of running-related injuries: an association which varies according to type of injury. Journal of Orthopaedic & Sports Physical Therapy, 44(10), 739–747. doi.org/10.2519/jospt.2014.5164

Artículo educativo. Las asociaciones descritas son de grupo y no constituyen una evaluación individual de riesgo.

Jhon Núñez

Fundador · Responsable editorial

Fundador de Dizkos y responsable editorial del blog. Cada fuente de este artículo enlaza a su registro primario.

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