Relazione tra CP e LT1: modello predittivo in ciclisti allenati

INTRODUZIONE

Critical Power e prima soglia lattacida: razionale fisiologico e applicazioni nel ciclismo

Nel contesto della fisiologia dell’esercizio, la valutazione delle capacità aerobiche riveste un ruolo centrale nella pianificazione e nella periodizzazione dell’allenamento negli sport di endurance.
In particolare, nel ciclismo, disciplina sportiva oggetto della presente analisi e pratica personale, il parametro maggiormente utilizzato per la prescrizione dell’intensità di allenamento è la potenza meccanica sviluppata durante la pedalata, misurabile tramite appositi misuratori di potenza sempre più diffusi, ed osservabile in tempo reale sul proprio ciclocomputer.
La suddivisione dell’output di potenza in zone di intensità si basa su diversi modelli matematici derivati da test massimali. Tali modelli, sebbene differiscano nella formulazione, fanno riferimento a un substrato fisiologico comune, che rappresenta l’unico livello in grado di descrivere in modo diretto i processi metabolici sottostanti la prestazione. La sua valutazione richiede tuttavia strumenti specifici, quali metabolimetri e/o lattacidometri, che ne limitano l’applicabilità nella pratica quotidiana.
Tra i modelli matematici attualmente disponibili, il modello della Critical Power–W′ rappresenta uno dei più accurati nel descrivere la soglia anaerobica lattacida, comunemente identificabile con il test del Maximum Lactate Steady State. Tuttavia, tale modello non fornisce informazioni dirette relative alla prima soglia lattacida (LT1), parametro fondamentale per la definizione dell’intensità di esercizio sostenibile in regime prevalentemente aerobico, intensità nella quale ogni sportivo di endurance dovrebbe passare la maggior parte del tempo.
Alla luce di queste considerazioni, il presente studio si propone di indagare la possibilità di stimare LT1 a partire dalla Critical Power (CP), parametro facilmente ottenibile anche in autonomia da atleti dotati di misuratore di potenza, al fine di sviluppare un metodo pratico, accessibile e applicabile nella pianificazione dell’allenamento.

Il modello della Critical Power-W′

Il modello Critical Power–W′ è un modello matematico utilizzato per descrivere la relazione tra potenza e durata dello sforzo, al fine di stimare la massima potenza sostenibile su differenti durate di esercizio (1 Poole et al., 2016; 2 Jones et al., 2017).
Il modello si basa sull’osservazione che, al di sopra della CP, la relazione tra potenza e tempo fino all’esaurimento segue un andamento iperbolico (2 Jones et al., 2017; 3 Skiba et al., 2013). Il merito di aver riconosciuto per primo l’iperbolicità intrinseca tra intensità dell’esercizio e sostenibilità temporale è attribuito al fisiologo britannico A.V. Hill nel 1925 (1 Poole et al., 2016).
CP rappresenta la massima potenza sostenibile associata al mantenimento di uno steady state metabolico e delimita il dominio di intensità heavy da quello severe (4 Jones et al., 2010; 5 Poole et al., 2016; 6 Poole et al., 1988)
Il parametro W′, espresso in Joule (J) (1 Poole et al., 2016), veniva inizialmente interpretato come il lavoro totale eseguibile sopra CP mediante il solo contributo anaerobico (7 Hill, 1993; 8 Morton, 2006). Attualmente è accettato che l’eziologia di W′ sia più complessa e correlata all’accumulo e all’esaurimento di substrati intramuscolari (fosfocreatina, glicogeno, ATP) e metaboliti della fatica (Pi, H+, ecc.) (1 Poole et al., 2016; 9 Sundberg, 2019; 10 Galán-Rioja et al., 2022). Inoltre, W′ sembra riflettere l’utilizzo di riserve energetiche immagazzinate nel muscolo attivo e dell’ossigeno intramuscolare e mioglobinico durante le fasi iniziali dell’esercizio (1 Poole et al., 2016; 9 Sundberg, 2019; 10 Galán-Rioja et al., 2022; 11 Hargreaves et al., 2018). Esistono differenti modelli matematici per la stima di CP e W′; attualmente il modello iperbolico a due parametri rappresenta quello maggiormente utilizzato e considerato più robusto (1 Poole et al., 2016; 12 Leo et al., 2021; 13 Sreedhara et al., 2019):

P(t)=W′/t+CP

Graficamente CP e W’ rappresentano rispettivamente l’asintoto orizzontale alla curva (1 Poole et al., 2016; 13 Sreedhara et al., 2019; 14 Chorley et al., 2020) e la costante di curvatura della curva, o l’area compresa tra l’iperbole e l’asintoto (1 Poole et al., 2016; 13 Sreedhara et al., 2019; 14 Chorley et al., 2020)

Sebbene non esista un singolo indice in grado di definire completamente le caratteristiche fisiologiche di un ciclista, il rapporto tra W’ (J) e CP (W) potrebbe rappresentare un indicatore sintetico del profilo fisiologico dell’atleta. Considerando infatti la definizione di CP come “massima potenza sostenibile con metabolismo prevalentemente ossidativo”(4 Jones et al., 2010; 14 Chorley et al., 2020; 15 Clark et al., 2021) e la sua correlazione con VO₂max, soglie ventilatorie, capillarizzazione muscolare e percentuale di fibre di tipo I, tipici marker di caratteristiche aerobiche, (4 Jones et al., 2010; 16 Pugh et al., 2022), nonché la definizione di W′ come “lavoro finito tollerabile sopra CP” (4 Jones et al., 2010; 14 Chorley et al., 2020; 15 Clark et al., 2021; 17 Smith et al., 1999) e la sua associazione con componenti anaerobiche della prestazione, è plausibile ipotizzare che valori elevati del rapporto W′/CP siano associati a caratteristiche maggiormente anaerobiche, mentre valori inferiori riflettano un profilo più aerobico.

Soglie metaboliche e LT1

Nella fisiologia dell’esercizio vengono generalmente identificati tre domini di intensità del lavoro muscolare e cardiorespiratorio nell’ambito delle pratiche sportive tipicamente di endurance: moderate, heavy e severe.
Nel dominio moderate, il VO₂ raggiunge uno steady state entro circa 2–3 minuti e le concentrazioni di lattato ematico rimangono prossime ai valori basali (18 Iannetta et al., 2020; 19 Inglis et al., 2024; 20 Burnley et al., 2022).
Nel dominio heavy è presente una slow component del VO₂ (progressivo aumento del consumo di ossigeno che si osserva durante esercizi a intensità elevata, nonostante il carico di lavoro rimanga costante. Questo fenomeno riflette una progressiva riduzione dell’efficienza muscolare e un crescente reclutamento di unità motorie, determinando un ritardo nel raggiungimento dello steady state metabolico): il raggiungimento dello steady state metabolico risulta ritardato (circa 15–20 minuti), ma viene comunque raggiunto. In questo dominio il lattato aumenta rispetto ai valori basali, aumento lineare all’aumento dell’intensità, mantenendosi tuttavia stabile nel tempo se l’intensità è costante (18 Iannetta et al., 2020; 19 Inglis et al., 2024; 20 Burnley et al., 2022). Nel dominio severe non vi è steady state, il V̇O₂ continua a salire fino a V̇O₂max; il lattato aumenta progressivamente senza stabilizzarsi, fino a quando si arriverà ad esaurimento (18 Iannetta et al., 2020; 19 Inglis et al., 2024; 20 Burnley et al., 2022).

La prima soglia lattacida denominata con sigla LT1 o talvolta LT, rappresenta il punto in cui si osserva un primo incremento sistematico della concentrazione di lattato ematico rispetto ai valori basali (21 Faude et al., 2009). Essa divide il dominio moderate da quello heavy (18 Iannetta et al., 2020; 20 Burnley et al., 2022; 22 Jamnick et al. 2020; 23 Black et al., 2016) e rappresenta un parametro fondamentale per la prescrizione dell’allenamento a bassa intensità in sport di endurance (24 Kaufmann et al., 2023), perché delimita l’intensità al di sotto del quale l’esercizio è prolungabile per molte ore coinvolgendo esclusivamente il metabolismo aerobico (21 Faude et al., 2009). La massima intensità di esercizio sostenibile viene comunemente identificata mediante CP, maximal lactate steady state (MLSS) o maximal metabolic steady state (MMSS), che marcano il confine tra il dominio di intensità heavy e quello severe (25 Keir et al., 2015). In questo range, l’esercizio è caratterizzato dal più alto tasso di metabolismo ossidativo mantenibile in condizioni di quasi-steady state, senza progressivo accumulo di lattato ematico né marcata destabilizzazione delle variabili cardiorespiratorie (25 Keir et al., 2015; 26 Beneke et al.2016 ). Tale soglia rappresenta quindi il limite superiore dello stato metabolico massimo stazionario, oltre il quale il fabbisogno energetico non può più essere soddisfatto prevalentemente per via aerobica e si osservano una rapida accumulazione di metaboliti, una perdita dell’omeostasi e il precoce esaurimento (25 Keir et al., 2015). Quando l’intensità è fissata in prossimità di MLSS/CP, l’esercizio può essere sostenuto per periodi prolungati, tipicamente dell’ordine di decine di minuti, a volte fino a ~1 ora in soggetti ben allenati (25 Keir et al., 2015; 27 Iannetta et al., 2018).

SCOPO DELLA TESI

Il presente studio di tesi si propone di analizzare le relazioni tra W′, CP e LT1 in un campione di ciclisti allenati, con l’obiettivo di valutare la possibilità di utilizzare parametri derivati da test di potenza per la stima indiretta della soglia aerobica lattacida. Inoltre, lo studio si propone di rilevare tali parametri in modo completamente ecologico, cioè direttamente su strada.

In particolare, lo studio intende:
● Valutare l’esistenza di una correlazione tra CP e LT1;
● Valutare il potenziale discriminante del rapporto W’/CP nella classificazione del profilo fisiologico degli atleti.

Le ipotesi formulate sono le seguenti:
● H1: CP è positivamente correlata a LT1.
● H2: atleti con rapporto W’/CP′ maggiore presentano valori di LT1/CP significativamente inferiori rispetto ad atleti con rapporto W’/CP minore.
● H3: il rapporto W’/CP possiede capacità discriminante nella classificazione del profilo fisiologico dell’atleta.

MATERIALI E METODI

Soggetti

È stato scelto un campione di N=18 ciclisti, con un minimo di 7h di allenamento di endurance a settimana. Eventuale allenamento di forza non è stato conteggiato nel computo totale delle ore.

Atleta	Età (anni)	Peso (kg)	Altezza (m)	BMI (kg/m²)	Media ore di allenamento 10 settimane pre-test (h)
Atleta 1	30	58	1,65	21,30	24
Atleta 2	23	66	1,74	21,80	24
Atleta 3	41	77	1,89	21,55	9
Atleta 4	28	67	1,84	19,79	20
Atleta 5	19	63	1,83	18,81	11
Atleta 6	23	67	1,72	22,81	17
Atleta 7	31	67	1,71	22,91	8
Atleta 8	29	68	1,68	24,09	8
Atleta 9	28	71	1,80	21,91	10
Atleta 10	28	69	1,76	22,27	8
Atleta 11	29	73	1,77	23,30	7
Atleta 12	28	77	1,82	23,24	7
Atleta 13	30	81	1,86	23,41	8
Atleta 14	36	76	1,80	23,45	11
Atleta 15	26	62	1,73	20,71	11
Atleta 16	23	72	1,83	21,49	12
Atleta 17	20	60	1,75	19,59	8
Atleta 18	28	71	1,82	21,43	10
Media (M)	28,00	69,17	1,78	21,99	12,94
Deviazione Standard (SD)	5,34	6,65	0,07	1,47	5,79

Ogni atleta è stato adeguatamente informato circa la motivazione dello studio sperimentale e sulla tipologia di test da eseguire virgola e ha firmato un consenso informato per l’adesione alla sperimentazione.

Disegno dello studio

Il presente studio è stato condotto secondo un disegno osservazionale trasversale (studio cross-sectional), con l’obiettivo di analizzare la relazione tra CP, W′ e LT1 in un campione di ciclisti allenati.

Lo studio prevedeva la raccolta di parametri derivati da test di potenza massimali e da un test incrementale del lattato, al fine di valutare l’associazione tra indicatori prestativi e fisiologici relativi ai differenti domini di intensità dell’esercizio.
In particolare, per ciascun partecipante sono stati determinati:
● Critical Power (CP);
● Capacità di lavoro sopra CP (W′);
● Rapporto W’/CP;
● Potenza corrispondente a LT1;
● Rapporto potenza corrispondente a LT1 potenza corrispondente a CP.

Atleta	LT1 (W)	CP (W)	W’ (J)	LT1/CP	W’/CP (J/W)
Atleta 1	241,4	291,9	27024	0,83	92,58
Atleta 2	292,3	362,7	24957	0,81	68,81
Atleta 3	312,6	343,8	24768	0,91	72,04
Atleta 4	281,3	345,9	20660	0,81	59,73
Atleta 5	277,0	299,7	21064	0,92	70,28
Atleta 6	278,6	337,8	19962	0,82	59,09
Atleta 7	238,5	294,6	13329	0,81	45,24
Atleta 8	219,4	249,5	18688	0,88	74,90
Atleta 9	244,3	305,6	23708	0,80	77,58
Atleta 10	214,1	248,9	25460	0,86	102,29
Atleta 11	253,0	292,5	20296	0,86	69,39
Atleta 12	238,9	294,9	18958	0,81	64,29
Atleta 13	248,4	296,2	20496	0,84	69,20
Atleta 14	274,5	288,4	20428	0,95	70,83
Atleta 15	242,2	285,6	18458	0,85	64,63
Atleta 16	288,0	392,6	17173	0,73	43,74
Atleta 17	249,0	299,5	15919	0,83	53,15
Atleta 18	305,0	345,4	28149	0,88	81,50
Media (M)	260,92	309,75	21083,17	0,844	68,85
Deviazione Standard (SD)	28,63	37,60	3925,11	0,051	14,60

Tutti i test sono stati effettuati in condizioni “ecologiche”, cioè direttamente su strada. Gli atleti sono stati istruiti a mantenere abitudini alimentari e di allenamento stabili per tutta la durata dello studio.

Protocollo sperimentale

Ad ogni atleta è stato chiesto di effettuare 4 prove massimali della durata di 2’, 5’, 10’, 20’, in giorni differenti, per stimare CP e W’. In linea con con quanto presente in letteratura ovvero almeno 3 prove massimali delle durate comprese tra 2’ e 20’. (28 Maturana et al., 2017; Karsten et al., 2019; 30 Triska et al., 2017; 31 Triska et al., 2022; 33 Bishop et al., 1998; 34 Puchowicz et al., 2018). Il modello che utilizzeremo in questo studio, per stimare CP e W’ è una forma lineare del modello iperbolico, ovvero la forma work-time (1 Poole et al., 2016; 28 Maturana et al., 2017; 32 Muniz-Pumares et al., 2018):

W=CP⋅t+W′

In questo caso graficamente CP e W’ rappresentano rispettivamente la pendenza della retta che interpola i punti (t, W) ottenuti (1 Poole et al., 2016; 28 Maturana et al., 2017) e l’intercetta sull’asse verticale della retta (1 Poole et al., 2016; 14 Chorley et al.2020, 28 Maturana et al., 2017).

È stato poi calcolato l’indice W’/CP al fine di suddividere gli atleti in 3 gruppi differenti a seconda delle caratteristiche fisiologiche un gruppo denominato “aerobico”, un gruppo denominato “intermedio” e un gruppo denominato “anaerobico”. È stato inoltre effettuato un test del lattato a step su strada. Il protocollo del test prevedeva step della durata di 5’, al fine di raggiungere uno steady-state del lattato, partendo da un’intensità pari circa al 65% di CP e aumentando di 0,3 w/kg ogni step. (35 Yaeger et al., 2018; 36 Caen et al., 2022; 37 Jamnick et al., 2018; 38 Stockhausen et al., 1997; 39 Pallarés et al., 2016). Gli atleti sono stati invitati a mantenere la loro dieta abituale, assicurando almeno un pasto contenente carboidrati nelle 4h precedenti il test, poiché la disponibilità di carboidrati e le riserve di glicogeno modulano la risposta del lattato all’esercizio. Studi che manipolano il glicogeno tramite dieta o esercizio mostrano infatti variazioni marcate nelle concentrazioni di lattato muscolare ed ematico durante sforzi standardizzati, mentre numerosi protocolli standardizzano pasti ricchi di carboidrati 2–3,5h prima dei test di soglia o MLSS per controllare questo fattore. (40 Aandahl et al., 2021; 41 Prieto-Bellver et al., 2024; 42 Jacobs, 1981) Per la determinazione di LT1, la relazione tra concentrazione di lattato ematico e potenza è stata interpolata mediante una funzione polinomiale di secondo grado. Il valore basale di lattato è stato definito come la media dei primi 2 o 3 campioni raccolti durante il test incrementale, in funzione del numero di misurazioni disponibili per ciascun atleta. LT1 è stata quindi identificata come la potenza corrispondente a una concentrazione di lattato pari al valore basale medio incrementato di 0,3 mmol·L⁻¹.

Analisi statistica

Se non altrimenti specificato, i dati di questa tesi sono stati espressi come media ± deviazione standard (m ± DS). La verifica della normalità dei principali parametri valutati è stata eseguita mediante test di Lilliefors, variante del test di Kolmogorov-Smirnov per campioni in cui media e deviazione standard sono stimate dai dati. La relazione tra i parametri è stata valutata mediante test della regressione lineare semplice con calcolo del coefficiente di correlazione di Pearson. La discriminazione tra gruppi aerobico, intermedio e anaerobico è stata effettuata mediante una tecnica validata di stratificazione in gruppi per terzili. L’analisi inferenziale dei parametri tra gruppi (aerobico, intermedio, anaerobico) è stata realizzata mediante ANOVA a una via. Il livello di significatività statistica è stato fissato per P<0,05. Le analisi statistiche della tesi sono state eseguite tramite il software freeware online Statistic Kingdom (disponibile su: http://www.statskingdom.com).

RISULTATI

Verifica della normalità

Prima dell’esecuzione delle analisi inferenziali è stata verificata la distribuzione dei principali parametri oggetto di studio, ovvero i rapporti W’/CP e LT1/CP, mediante test di Lilliefors. Per il rapporto W’/CP il test non ha evidenziato deviazioni significative dalla distribuzione normale (p = 0,5131). Analogamente, anche il rapporto LT1/CP ha mostrato una distribuzione compatibile con la normalità (p = 0,4549). Poiché in entrambi i casi il valore di p è risultato superiore al livello di significatività prefissato (α = 0,05), non è stata rifiutata l’ipotesi nulla di normalità, rendendo appropriato l’utilizzo di test statistici parametrici.

Relazione tra il rapporto W’/CP e il rapporto LT1/CP

L’analisi di regressione lineare semplice ha evidenziato una relazione positiva tra il rapporto W’/CP e il rapporto LT1/CP. Il coefficiente di correlazione è risultato pari a R = 0,438, indicando una correlazione positiva di entità moderata tra le due variabili. Il coefficiente di determinazione è risultato pari a R² = 0,191, indicando che il rapporto W’/CP spiega il 19,1% della variabilità osservata nel rapporto LT1/CP. L’analisi della varianza associata al modello di regressione ha restituito un valore di F (1,16) = 3,788, senza tuttavia raggiungere la significatività statistica (p = 0,069).

Analisi per terzili

Successivamente, gli atleti sono stati suddivisi in tre gruppi mediante stratificazione in terzili del rapporto W’/CP. Applicando la medesima suddivisione al rapporto LT1/CP, l’analisi della varianza (ANOVA a una via) ha evidenziato differenze statisticamente significative tra i tre gruppi. L’analisi ha inoltre mostrato un effect size elevato (η² ≈ 0,37), indicando che circa il 37% della variabilità del rapporto LT1/CP è associata alla classificazione dei soggetti nei tre gruppi definiti dal rapporto W’/CP.

Sintesi dei risultati

Nel complesso, i risultati evidenziano che il rapporto W’/CP presenta una relazione positiva moderata con il rapporto LT1/CP, spiegandone circa il 19% della variabilità individuale. Parallelamente, la classificazione degli atleti in terzili sulla base del rapporto W’/CP discrimina significativamente gruppi caratterizzati da differenti valori di LT1/CP, con un effect size elevato che spiega circa il 37% della variabilità tra i gruppi.

DISCUSSIONE

Interpretazione dei risultati principali

L’obiettivo del presente studio era valutare la relazione tra i parametri derivati dal modello Critical Power–W′ e la prima soglia lattacida (LT1), verificando se fosse possibile utilizzare indici ottenibili mediante semplici test di potenza per stimare indirettamente un parametro fisiologico normalmente determinato attraverso test incrementali con misurazione del lattato ematico.
I risultati ottenuti mostrano che il rapporto W′/CP presenta una correlazione positiva moderata con il rapporto LT1/CP (R = 0,438), spiegandone circa il 19% della variabilità individuale. Sebbene tale relazione non abbia raggiunto la significatività statistica (p = 0,069), il dato suggerisce una tendenza fisiologicamente plausibile.
Questa interpretazione è coerente con la letteratura, che riconosce la Critical Power come indice della massima intensità sostenibile in condizioni di quasi steady-state metabolico e come parametro strettamente legato alla funzione aerobica, mentre W′ rappresenta la capacità finita di svolgere lavoro al di sopra della CP, associata prevalentemente alla disponibilità di riserve energetiche extra-aerobiche e alla tolleranza all’accumulo di metaboliti della fatica (14 Chorley et al., 2020; 43 Jones et al., 2019).
In questa prospettiva, il rapporto W′/CP può essere interpretato come un indice sintetico dell’equilibrio tra componenti aerobiche e anaerobiche della prestazione, pur senza poter predire in modo accurato la posizione di LT1 nel singolo atleta. Il coefficiente di determinazione (R² = 0,191) mostra infatti che circa l’80% della variabilità osservata dipende da altri fattori non considerati nel modello. Questo risultato è coerente con la natura multifattoriale della prima soglia lattacida, la cui posizione dipende non soltanto dalla capacità aerobica generale, ma anche da numerosi adattamenti periferici quali densità mitocondriale, capillarizzazione muscolare, distribuzione delle fibre muscolari, attività degli enzimi ossidativi, capacità di trasporto e rimozione del lattato e stato di allenamento specifico. (44 Jones, 2023; 45 Micheli et al., 2025).

Capacità discriminante del rapporto W′/CP

L’aspetto più interessante emerso dal presente lavoro riguarda tuttavia l’analisi per gruppi. Suddividendo gli atleti in terzili sulla base del rapporto W’/CP, l’ANOVA ha evidenziato differenze statisticamente significative nei valori di LT 1/CP, con un effect size elevato (η² ≈ 0,37). Questo significa che circa il 37% della variabilità osservata tra i gruppi può essere attribuita alla classificazione ottenuta mediante il rapporto W’/CP.
Questo risultato suggerisce che il rapporto W’/CP possieda una buona capacità discriminante nel distinguere atleti con differenti caratteristiche fisiologiche. In altre parole, pur non consentendo una stima precisa del valore di LT1 nel singolo individuo, tale parametro sembra essere utile per identificare soggetti con un profilo prevalentemente aerobico, intermedio o prevalentemente anaerobico.
Implicazioni pratiche per la valutazione dell’atleta.
Dal punto di vista applicativo questo rappresenta probabilmente il principale contributo dello studio. Attualmente la determinazione di LT1 richiede l’impiego di test incrementali con misurazione della lattacidemia, metodica che richiede strumentazione dedicata, competenze specifiche e tempi relativamente lunghi. Al contrario, CP e W’ possono essere stimati mediante semplici prove massimali eseguite con un misuratore di potenza, strumento ormai largamente diffuso nel ciclismo amatoriale e agonistico.
L’utilizzo del rapporto W’/CP potrebbe quindi rappresentare un metodo pratico per ottenere una prima caratterizzazione fisiologica dell’atleta direttamente sul campo, senza la necessità di ricorrere immediatamente a test di laboratorio. Tale approccio potrebbe risultare particolarmente utile nella programmazione iniziale dell’allenamento o nel monitoraggio di gruppi numerosi di atleti, dove l’esecuzione di test lattacidi individuali può risultare poco praticabile.

Ecologicità del protocollo sperimentale

Un ulteriore elemento di interesse del presente studio riguarda l’elevata ecologicità del protocollo sperimentale. Tutte le valutazioni sono infatti state effettuate direttamente su strada, utilizzando la normale bicicletta degli atleti e condizioni di allenamento abituali. Questo approccio aumenta la trasferibilità pratica dei risultati rispetto a protocolli esclusivamente laboratoristici, pur introducendo inevitabilmente una maggiore variabilità sperimentale dovuta alle condizioni ambientali, al vento, alla temperatura e alle caratteristiche del percorso.

Limiti dello studio

Lo studio presenta tuttavia alcune limitazioni che devono essere considerate nell’interpretazione dei risultati. La principale è rappresentata dalla ridotta numerosità campionaria (n = 18), che limita la potenza statistica delle analisi e potrebbe aver contribuito al mancato raggiungimento della significatività nella regressione lineare. Un campione più ampio potrebbe consentire di verificare se la tendenza osservata raggiunga la significatività statistica.
Una seconda limitazione riguarda la natura trasversale dello studio, che permette di evidenziare associazioni tra le variabili ma non consente di stabilire relazioni causali. Inoltre, la stima di LT1 mediante incremento di 0,3 mmol·L⁻¹ rispetto al valore basale, pur essendo supportata dalla letteratura e fisiologicamente razionale, rappresenta una delle possibili metodologie disponibili e potrebbe fornire risultati differenti rispetto ad altri criteri di identificazione della prima soglia.

Prospettive future

Ulteriori studi potrebbero includere un numero maggiore di partecipanti, comprendere atleti con differenti livelli prestativi e confrontare il rapporto W’/CP con altri indicatori fisiologici comunemente utilizzati nella prescrizione dell’allenamento, quali le soglie ventilatorie, il VO₂max o il Maximum Lactate Steady State. Sarebbe inoltre interessante valutare se modificazioni del rapporto W’/CP nel corso di una stagione agonistica siano accompagnate da variazioni parallele della posizione di LT1.
Un ulteriore aspetto meritevole di approfondimento riguarda l’influenza del volume di allenamento sul rapporto tra W’/CP e LT1/CP. Nel presente studio il campione comprendeva atleti con un ampio intervallo di ore di allenamento (sono stati presi in considerazione solo atleti con una media minima di 7h/week di allenamento nelle 10 settimane pre-test), con una media tra gli atleti di 12,94h ± 5,7h variabile che potrebbe aver contribuito alla variabilità osservata nei valori di LT1.
In particolare, futuri studi potrebbero valutare se atleti caratterizzati da un rapporto W’/CP simile, e quindi da un profilo fisiologico comparabile in termini di equilibrio tra componenti aerobiche e anaerobiche, presentino valori differenti di LT1/CP in funzione del volume di allenamento accumulato nel corso dell’anno. È infatti plausibile ipotizzare che un maggiore carico cronico di allenamento di endurance, attraverso adattamenti quali l’aumento della densità mitocondriale, della capillarizzazione muscolare e della capacità di ossidazione del lattato, possa determinare uno spostamento della prima soglia lattacida verso intensità relative più elevate (21 Faude et al., 2009; 46 Holloszy 1967; 47 Nielsen et al., 2017) pur mantenendo sostanzialmente invariato il rapporto W’/CP.
La verifica di tale ipotesi permetterebbe di comprendere se il rapporto W’/CP rappresenti prevalentemente un indicatore delle caratteristiche fisiologiche intrinseche dell’atleta oppure se debba essere interpretato congiuntamente al volume di allenamento per migliorare la stima della posizione di LT1 e, di conseguenza, la prescrizione individualizzata dell’allenamento.

Conclusioni

In conclusione, i risultati del presente studio suggeriscono che il rapporto W’/CP non rappresenta un predittore sufficientemente accurato della posizione di LT1 nel singolo atleta, ma possiede una buona capacità discriminante nella classificazione di gruppi di ciclisti con differente profilo fisiologico. Questo parametro potrebbe pertanto costituire uno strumento semplice, economico ed ecologicamente valido per una prima caratterizzazione funzionale degli atleti e per supportare la pianificazione dell’allenamento quando non sia possibile effettuare valutazioni lattacidemiche dirette.

BIBLIOGRAFIA e SITOGRAFIA

1 Poole DC, Burnley M, Vanhatalo A, Rossiter HB, Jones AM. Critical power: An important fatigue threshold in exercise physiology. Med Sci Sport Exerc 48: 2320–2334, 2016.
2 Jones, A., & Vanhatalo, A. (2017). The ‘Critical Power’ Concept: Applications to Sports Performance with a Focus on Intermittent High-Intensity Exercise. Sports Medicine (Auckland, N.z.), 47, 65 – 78.
3 Skiba, P., Chidnok, W., Vanhatalo, A., & Jones, A. (2012). Modeling the expenditure and reconstitution of work capacity above critical power. Medicine and science in sports and exercise, 44 8, 1526-32 .
4 Jones, A. M., Vanhatalo, A., Burnley, M., Morton, R. H., & Poole, D. C. (2010). Critical power: implications for determination of V̇O₂max and exercise tolerance. Medicine & Science in Sports & Exercise, 42(10), 1876–1890.
5 Poole, D. C., Burnley, M., Vanhatalo, A., Rossiter, H. B., & Jones, A. M. (2016). Critical power as a fatigue threshold. Medicine & Science in Sports & Exercise, 48(11), 2320–2334.
6 Poole DC, Ward AW, Gardner GW, Whipp BJ. Metabolic and respiratory profile of the upper limit for prolonged exercise in man. Ergonomics 31: 1265–1279, 1988. 7. Hill DW. Il concetto di potenza critica: una revisione. Sport Med 16: 273–254, 1993.
8 Morton RH. La potenza critica e i relativi modelli bioenergetici dell’intero corpo. Eur J Appl Physiol 96: 339–354, 2006.
9 Sundberg, C., & Fitts, R. (2019). Bioenergetic basis of skeletal muscle fatigue.. Current opinion in physiology, 10, 118-127 .
10 Galán-Rioja, M., González-Mohíno, F., Skiba, P., & González-Ravé, J. (2022). Utility of the W´BAL model in training programme design for masters cyclists. European Journal of Sport Science, 23, 1259 – 1268.
11 Hargreaves, M., & Spriet, L. (2018). Exercise Metabolism: Fuels for the Fire.. Cold Spring Harbor perspectives in medicine, 8 8. 12 Leo, P., Spragg, J., Podlogar, T., Lawley, J., & Mujika, I. (2021). Power profiling and the power-duration relationship in cycling: a narrative review. European Journal of Applied Physiology, 122, 301 – 316. 13 Sreedhara, V., Mocko, G., & Hutchison, R. (2019). A survey of mathematical models of human performance using power and energy. Sports Medicine – Open, 5.
14 Chorley, A., & Lamb, K. (2020). The Application of Critical Power, the Work Capacity above Critical Power (W′), and Its Reconstitution: A Narrative Review of Current Evidence and Implications for Cycling Training Prescription. Sports, 8.
15 Clark, B., & Macdermid, P. (2021). A comparative analysis of critical power models in elite road cyclists. Current Research in Physiology, 4, 139 – 144.
16 Pugh, C., Beaven, C., Ferguson, R., Driller, M., Palmer, C., & Paton, C. (2022). Critical Power, Work Capacity, and Recovery Characteristics of Team-Pursuit Cyclists.. International journal of sports physiology and performance, 1-8 .
17 Smith, J., Dangelmaier, B., & Hill, D. (1999). Critical Power is Related to Cycling Time Trial Performance. International Journal of Sports Medicine, 20, 374 – 378.
18 Iannetta, D., Inglis, E., Mattu, A., Fontana, F., Pogliaghi, S., Keir, D., & Murias, J. (2020). A Critical Evaluation of Current Methods for Exercise Prescription in Women and Men.. Medicine & Science in Sports & Exercise.
19 Inglis, E., Iannetta, D., Rasica, L., Mackie, M., Keir, D., MacInnis, M., & Murias, J. (2024). Heavy-, Severe-, and Extreme-, but Not Moderate-Intensity Exercise Increase V̇o2max and Thresholds after 6 wk of Training. Medicine & Science in Sports & Exercise, 56, 1307 – 1316.
20 Burnley, M., & Black, M. (2022). Metabolic threshold testing. Sport and Exercise Physiology Testing Guidelines.
21 Faude, O., Kindermann, W., & Meyer, T. (2009). Lactate Threshold Concepts. Sports Medicine, 39, 469-490.
22 Jamnick, N., Pettitt, R., Granata, C., Pyne, D., & Bishop, D. (2020). An Examination and Critique of Current Methods to Determine Exercise Intensity. Sports Medicine, 50, 1729 – 1756. 23 Black, M., Jones, A., Blackwell, J., Bailey, S., Wylie, L., McDonagh, S., Thompson, C., Kelly, J., Sumners, P., Mileva, K., Bowtell, J., & Vanhatalo, A. (2016). Muscle metabolic and neuromuscular determinants of fatigue during cycling in different exercise intensity domains. Journal of Applied Physiology, 122, 446 – 459.
24 Kaufmann, S., Gronwald, T., Herold, F., & Hoos, O. (2023). Heart Rate Variability-Derived Thresholds for Exercise Intensity Prescription in Endurance Sports: A Systematic Review of Interrelations and Agreement with Different Ventilatory and Blood Lactate Thresholds. Sports Medicine – Open, 9.
25 Keir, D., Fontana, F., Robertson, T., Murias, J., Paterson, D., Kowalchuk, J., & Pogliaghi, S. (2015). Exercise Intensity Thresholds: Identifying the Boundaries of Sustainable Performance.. Medicine and science in sports and exercise, 47 9, 1932-40 .
26 Beneke, R., Leithäuser, R., & Ochentel, O. (2011). Blood lactate diagnostics in exercise testing and training.. International journal of sports physiology and performance, 6 1, 8-24 .
27 Iannetta, D., Fontana, F., Maturana, F., Inglis, E., Pogliaghi, S., Keir, D., & Murias, J. (2018). An equation to predict the maximal lactate steady state from ramp-incremental exercise test data in cycling.. Journal of science and medicine in sport, 21 12, 1274-1280 .
28 Maturana, F., Fontana, F., Pogliaghi, S., Passfield, L., & Murias, J. (2017). Critical power: How different protocols and models affect its determination.. Journal of science and medicine in sport, 21 7, 742-747 .
29 Karsten, B., Hopker, J., Jobson, S., Baker, J., Petrigna, L., Klose, A., & Beedie, C. (2017). Comparison of inter-trial recovery times for the determination of critical power and W’ in cycling. Journal of Sports Sciences, 35, 1420 – 1425.
30 Triska, C., Karsten, B., Heidegger, B., Koller-Zeisler, B., Prinz, B., Nimmerichter, A., & Tschan, H. (2017). Reliability of the parameters of the power-duration relationship using maximal effort time-trials under laboratory conditions. PLoS ONE, 12.
31 Triska, C., & Karsten, B. (2022). Letter to the editor: “Over 55 years of critical power: Fact or artifact?”. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports 32 Muniz-Pumares, D., Karsten, B., Triska, C., & Glaister, M. (2018). Methodological Approaches and Related Challenges Associated With the Determination of Critical Power and Curvature Constant.. Journal of Strength and Conditioning Research.
33 Bishop D, Jenkins DG, Howard A. The critical power function is dependent on the duration of the predictive exercise tests chosen. J Sports Med 19: 125–129, 1998
34 Puchowicz MJ, Mizelman E, Yogev A, Koehle MS, Townsend NE, Clarke DC. The critical power model as a potential tool for anti-doping. Front Physiol 9: 643, 2018.
35 Yaeger, D., Murphy, K., Winger, J., & Stavrianeas, S. (2018). A Two-test Protocol for the Precise Determination of the Maximal Lactate Steady State. International Journal of Exercise Science, 11, 681 – 695.
36 Caen, K., Bourgois, J., Stassijns, E., & Boone, J. (2022). A longitudinal study on the interchangeable use of whole-body and local exercise thresholds in cycling. European Journal of Applied Physiology, 122, 1657 – 1670.
37 Jamnick, N., Botella, J., Pyne, D., & Bishop, D. (2018). Manipulating graded exercise test variables affects the validity of the lactate threshold and V˙O2peak. PLoS ONE, 13.
38 Stockhausen, W., Grathwohl, D., Bürklin, C., Spranz, P., & Keul, J. (1997). Stage duration and increase of work load in incremental testing on a cycle ergometer. European Journal of Applied Physiology and Occupational Physiology, 76, 295-301.
39 Pallarés, J., Morán-Navarro, R., Ortega, J., Fernández-Elías, V., & Mora‐Rodriguez, R. (2016). Validity and Reliability of Ventilatory and Blood Lactate Thresholds in Well-Trained Cyclists. PLoS ONE, 11.
40 Aandahl, M., Noordhof, D., Tjønna, A., & Sandbakk, Ø. (2021). Effect of Carbohydrate Content in a Pre-event Meal on Endurance Performance-Determining Factors: A Randomized Controlled Crossover-Trial. Frontiers in Sports and Active Living, 3.
41 Prieto-Bellver, G., Díaz-Lara, J., Bishop, D., Fernández-Sáez, J., Abián-Vicén, J., San-Millán, I., & Santos-Concejero, J. (2024). A Five-Week Periodized Carbohydrate Diet Does Not Improve Maximal Lactate Steady-State Exercise Capacity and Substrate Oxidation in Well-Trained Cyclists compared to a High-Carbohydrate Diet. Nutrients, 16. 42 Jacobs, I. (1981). Lactate concentrations after short, maximal exercise at various glycogen levels.. Acta physiologica Scandinavica, 111 4, 465-9 24
43 Jones, A., Burnley, M., Black, M. I., Poole, D., & Vanhatalo, A. (2019). The maximal metabolic steady state: redefining the ‘gold standard’. Physiological Reports, 7.
44 Jones, A. M. (2023). The fourth dimension: physiological resilience as an independent determinant of endurance exercise performance. The Journal of Physiology, 602.
45 Micheli, L., Lucertini, F., Grossi, T., Pogliaghi, S., Keir, D., & Marini, F. C. (2025). Analysis of the factors influencing the proximity and agreement between critical power and maximal lactate steady state: a systematic review and meta-analyses. PeerJ, 13.
46 Holloszy, J. (1967). Biochemical adaptations in muscle. Effects of exercise on mitochondrial oxygen uptake and respiratory enzyme activity in skeletal muscle.. The Journal of biological chemistry.
47 Nielsen, J., Gejl, K., Hey‐Mogensen, M., Holmberg, H., Suetta, C., Krustrup, P., Elemans, C., & Ørtenblad, N. (2017). Plasticity in mitochondrial cristae density allows metabolic capacity modulation in human skeletal muscle. The Journal of Physiology, 595.
Figura 1: Critical Power and W’ Explained, [inc. CP Calculator], High North Performance-2021. https://www.highnorth.co.uk/articles/critical-power-calculator?rq=critical%20power
Figura 2: la prima soglia: il gold standard per allenarsi in Z2, Knowledge is watt-2026 https://knowledgeiswattitalia.substack.com/p/146-la-prima-soglia-il-gold-standard