Analisi del carico esterno nel rugby professionistico: differenze per ruolo e relazione con le collisioni

Abstract

Obiettivo: Descrivere il profilo di carico esterno di una squadra di rugby professionistico durante una stagione, verificarne le differenze per ruolo e analizzare la relazione tra collisioni e variabili locomotorie/meccaniche rilevate via GPS. Metodi: Studio osservazionale su 48 atleti delle Zebre Parma, 20 partite ufficiali (URC/ERCC, stagione 2024-2025), 285 osservazioni. Monitoraggio GPS Catapult di distanza totale, MSR (>18 km/h), HSR (>20 km/h), VHSR (>25 km/h), acceleration load e collisioni (validate via video). Analisi tramite correlazioni di Spearman, regressione lineare multipla gerarchica e MANOVA per ruolo. Risultati: La distanza totale correlava debolmente e positivamente con le collisioni (ρ = 0,152; p = 0,010), mentre MSR, HSR e VHSR mostravano correlazioni negative (ρ da -0,186 a -0,284; p ≤ 0,002). Le accelerazioni correlavano positivamente con le collisioni (ρ = 0,251; p < 0,001). Il modello basato sulle sole variabili cinematiche spiegava il 29,6% della varianza delle collisioni, con le accelerazioni unico predittore significativo; aggiungendo il ruolo la varianza saliva al 37,4%, con il ruolo come predittore più forte (p < 0,001) e le accelerazioni ancora significative. La MANOVA ha confermato un effetto marcato del ruolo sui parametri locomotori: i ruoli di mischia (terza linea, seconda linea, tallonatori) totalizzavano più collisioni, mentre ali ed estremi mostravano le distanze ad alta velocità più elevate. Conclusioni: Il ruolo è il fattore che meglio spiega le differenze di carico esterno e il predittore più forte delle collisioni. Tra le variabili di corsa, le accelerazioni sono l'unico indicatore indiretto costantemente associato al contatto. I risultati supportano un monitoraggio del carico differenziato per ruolo, utile per programmazione, recupero e prevenzione infortuni nel rugby professionistico.

Objective: To describe the external load profile of a professional rugby team over a season, examine positional differences, and analyse the relationship between collisions and GPS-derived locomotor/mechanical variables. Methods: Observational study on 48 Zebre Parma players, 20 official matches (URC/ERCC, 2024-2025 season), 285 observations. Catapult GPS monitoring of total distance, MSR (>18 km/h), HSR (>20 km/h), VHSR (>25 km/h), acceleration load, and collisions (video-validated). Data were analysed using Spearman correlations, hierarchical multiple linear regression, and MANOVA by playing position. Results: Total distance showed a weak positive correlation with collisions (ρ = 0.152; p = 0.010), while MSR, HSR and VHSR showed negative correlations (ρ from -0.186 to -0.284; p ≤ 0.002). Accelerations correlated positively with collisions (ρ = 0.251; p < 0.001). The model based solely on kinematic variables explained 29.6% of the variance in collisions, with accelerations as the only significant predictor; adding position raised the explained variance to 37.4%, with position as the strongest predictor (p < 0.001) and accelerations remaining significant. MANOVA confirmed a marked effect of position on locomotor variables: forwards involved in set-piece and breakdown play (back-row, second-row, hookers) recorded more collisions, while wingers and full-backs showed the highest high-speed running distances. Conclusions: Playing position is the factor that best explains differences in external load and the strongest predictor of collisions. Among running variables, accelerations are the only indirect indicator consistently associated with contact. These findings support position-specific load monitoring to inform training programming, recovery management, and injury prevention in professional rugby.