A quantificação de cargas de treino é amplamente utilizada para prescrição, monitoramento e equalização de treinamento, de forma que a aplicabilidade de tal ferramenta, tanto na prática profissional, quanto no meio acadêmico e científico, tem auxiliado profissionais e cientistas da área a compreender e, em certa medida, controlar o fenômeno da sobrecarga imposta pelos estímulos. Porém, algumas variáveis moduláveis do treinamento não estão inclusas nos modelos usualmente utilizados, o que pode influenciar direta ou indiretamente na carga do treino e consequentemente efeitos produzidos pela sessão. Por conta de tal constatação, por vezes são levantados questionamentos sobre a efetiva capacidade de quantificar as cargas de treinamento determinadas por meio de métodos de quantificação de carga tradicionalmente utilizadas, assim como do entendimento de que a prescrição deve de fato atingir os efeitos pretendidos com a sessão de treino. A utilização de uma ferramenta que permita a quantificação prévia das cargas de estimulação, nortearam a formulação desse projeto de investigação, que tem como objetivo a proposição, validação e verificação da reprodutibilidade de uma equação que utiliza-se apenas de elementos externos à carga, retirando assim a subjetividade da ferramenta de avaliação e o possível controle de carga anteriormente à realização da sessão , de forma a ser aplicável tanto para o profissional de Educação Física, quanto ao pesquisador da área. Três equações foram desenvolvidas utilizando-se do método de regressão linear, bem como uma equação proposta subjetivamente, utilizando-se de fórmulas existentes e consolidadas na literatura. Para a realização do estudo contamos com uma amostra de 6 voluntários, de 20,3 ± 3,4 anos, sendo ela composta por 3 homens e 3 mulheres. Foram realizados 12 treinos com volume, cadência, intensidade e descanso diferentes e a repetição dos mesmos 12 treinos anteriormente realizados para o cálculo de reprodutibilidade, possibilitando assim a observação da sensibilidade da fórmula em questão, e permitindo a verificação por meio da correlação de Pearson entre a equação proposta e os diferentes métodos de quantificação de carga já validadas. Conclui-se que a fórmula² se demonstrou mais promissora para a predição das cargas de treino, porém é necessário o aumento no número de estudos acerca deste tema, assim como maior número de participantes, para melhor direcionar a utilização das fórmulas e melhorar o embasamento para o desenvolvimento futuro de fórmulas mais robustas.

The quantification of training load is broadly used to prescribe, monitor and equalize training load, in a way that the application of said tool, both in professional practice, and in the academic and scientific areas, has helped professionals and scientists to understand and, in a certain way, control the overload phenomena stimulus imposes. Nevertheless, some modular variables of training are not accounted by the currently used models, which can influence, either directly or indirectly, the training load and, consequently, the effects of the training section. Due to that, some questions may rise about the real capacity of monitoring the training loads by using the traditional methods, just as the understanding of which prescription must in fact be used to hit the desired effects of the training section. The use of a tool that allows us to previously quantify the stimulating load guides the proposal of this investigative project, which has as its goal to propose, validate and verify how reproductible is an equation that uses only elements other than the load, thus removing the subjectivity of the evaluation tool and possibly allowing us to control the load before the section is started, being valid both for the Physical Education professional and also for the researcher. Three equations were subjectively proposed, based on the existing formulas which are already consolidated by literature. For the studies, we relied on a 6-volunteer sample, from 18 to 30 years old, 3 men and 3 women. 12 training sections were done, with different weight, speed, intensity, and rest time; these 12 training sections were then repeated to calculate the reproducibility, thus allowing us to observe how sensible the proposed formula is, and to verify it through Pearson correlation between the proposed equation and the different validated load quantification methods. It is concluded that the formula has shown a promising training load prediction. Nevertheless, it is necessary a bigger number of studies about this subject, such as more participants, to better select how the formulas are used and to have a better knowledge about the future development of more complex formulas.