Autore
Federico Genovesi
Fisioterapista, Osteopata presso Manchester City FC
GAS model, un modello da applicare al sistema di movimento
Il GAS model, o General Adaptation Syndrome model, descrive la fisiologica reazione allo stress messa in atto dal corpo e dai suoi sottosistemi in seguito all’applicazione di uno stressor, come ad esempio un allenamento o una competizione.
Come descritto da Selye, il corpo passerebbe attraverso 3 fasi in seguito all’applicazione di uno stimolo, che rappresenta il fattore che destabilizza l’omeostasi del corpo:
La prima fase (fase di shock o di alarm) rappresenta l’iniziale risposta allo stimolo che, nel caso dell’allenamento, corrisponde ad una fatica acuta attesa, a DOMS o a stiffness generalizzata che provoca un decrease della performance.
Se un adeguato recovery (sia in termini di intervento di recupero proposto dai terapisti e preparatori, che in termini di tempo) segue questa prima fase, il corpo entrerà in una fase di resistenza nella quale provvederà al ritorno alla situazione baseline (omeostasi): questa fase rappresenta un adattamento, che assicura che lo stesso stimolo applicato in futuro non destabilizzerà l’omeostasi del corpo allo stesso modo della prima applicazione (ovvero il corpo si adatta a quello stimolo).
Una volta terminata la fase di resistenza, se assicurato un adeguato recupero, accade la cosiddetta super-compensazione (ovvero il passaggio ad un livello superiore a quello baseline) se inserito un nuovo stimolo allenante in questo momento; mentre, se non viene rispettato un adeguato recupero e lo stimolo viene inserito troppo presto, il corpo potrebbe prendere la via del continuum della fatica e arrivare ad una fase di esaurimento (non functional overreaching e overtraining).
Questo, probabilmente rappresenta la fase in cui i guasti meccanici (infortuni da overuse o acuti) avvengono.
Come possiamo monitorare queste fasi?
Lo possiamo fare attraverso test sulla funzione (capacità del paziente e confronto con il suo storico) o attraverso test sulla struttura.
Ad esempio, valutare le disfunzioni somatiche di un predefinito sotto-network anatomico e monitorarle nel tempo per valutarne l’evoluzione, l’adattamento, la super-compensazione o l’esaurimento.