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Un modelo matemático para predecir y evitar la 'pájara' de los corredores de maratón

18 de Noviembre de 2010 a las 10:07 h

Casi todos los corredores de maratón han experimentado una "pájara".  Suele aparecer en la segunda mitad de la carrera, alrededor del km 33 km.: de repente, su energía cae en picado, sus piernas no responden y parece casi imposible avanzar. Los nutricionistas achacan la "pájara" a la interrupción del suministro de hidratos de carbono. Un modelo matemático publicado en PLoS Computational Biology permite predecir cuándo se va a sufrir la "pájara" e incluye un Applet ("Endurance Calculator") para ayudar a los corredores a planificar su estrategia durante la carrera. Nos lo cuenta el blog  La ciencia de la mula Francis

Benjamin I. Rapoport, afiliado a la Facultad de Medicina de Harvard y al Instituto Tecnológico de Massachusetts, dice que la idea se le ocurrió hace 5 años, cuando hizo novillos en clase para correr la maratón de Boston; su profesor de fisiología le permitió faltar a clase a cambio de que diera una charla sobre la fisiología de las carreras de fondo al resto de sus compañeros. Esta charla se ha convertido en una tradición y la imparte todos los años desde entonces. Al final ha decidido cuantificar sus ideas desarrollando un modelo matemático que ha logrado publicar en esta prestigiosa revista de investigación.

El modelo matemático de Rapoport tiene en cuenta múltiples factores: el ritmo deseado por el corredor, su masa muscular y su capacidad aeróbica, la cantidad de oxígeno que el cuerpo puede entregar a sus músculos. Una buena alimentación previa a la carrera que garantice un buen nivel de hidratos de carbono aumentará los niveles de glucógeno en los músculos. Durante la carrera, habrá que ingerir carbohidratos en el momento adecuado para garantizar un buen nivel de glucosa en sangre durante todo el recorrido.

Referencia:

El artículo técnico, para los interesados en los detalles matemáticos, es B. I. Rapoport, "Metabolic Factors Limiting Performance in Marathon Runners," PLoS Computational Biology 6: e1000960, October 21, 2010.

Fuente:

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