Scienza e dati

Come misuriamo carico, rischio e prontezza

Carico misurato, quattro score SALUS, forecast a 14 giorni e un profilo di rischio costruito sulla letteratura.

Score SALUS

Quattro numeri che dicono come sta l'atleta, oggi

Ogni score va da 0 a 100 e si calcola sul carico reale, sul wellness e sulla storia clinica. Un modello a due stadi con simulazione Monte Carlo li proietta poi a 14 giorni su scenari di allenamento diversi.

Risk

Quanto l'atleta è esposto in questo momento: picchi di carico, fatica accumulata e fattori di rischio aperti.

Readiness

Quanto è pronto ad allenarsi oggi, a partire da recupero, sonno e questionario wellness.

Tolerance

Quanto carico può assorbire prima che l'equilibrio fra acuto e cronico si rompa.

Robustness

La base strutturale costruita in mesi di allenamento continuativo e senza interruzioni.

Come si misura il carico

Ogni seduta pesa per intensità e durata secondo metodi consolidati nella letteratura sportiva: la frequenza cardiaca dove i wearable la registrano, la percezione dello sforzo dove non c'è. Quando manca tutto, il giorno resta marcato come incompleto invece di contare come riposo — uno zero non deve mai leggersi come recupero.

Forecast a 14 giorni

Chiedi cosa succede agli score se il carico della prossima settimana cresce del 20%, resta uguale o scende. Il forecast restituisce mediana e bande di confidenza giorno per giorno, così lo staff decide prima che il microciclo cominci.

Evidence based

Nove articoli peer-reviewed dietro la piattaforma

Il gruppo che sviluppa la piattaforma pubblica su riviste internazionali di scienze dello sport e medicina dello sport. Injury surveillance, fattori di rischio, monitoraggio del carico e previsione della fatica non sono affermazioni di marketing: sono l'oggetto degli articoli qui sotto, firmati dalle stesse persone che costruiscono il software.

9
Articoli peer-reviewed
7
Riviste internazionali
2024—26
Pubblicati
8
Università e club coinvolti
2026 Translating physical training theoretical framework to soccer practice: a narrative review Simonelli C, Formenti D, Trecroci A, Rossi A — Sport Sciences for Health Dal nostro teamAlessio Rossi — Head of Software Analytics PDF DOI
2026 Physiological and psychological assessment of high-intensity interval training, full-sided and small-sided games in elite handball players Simonelli C, Perri E, Quartiroli A, Rossi A — International Journal of Performance Analysis in Sport Dal nostro teamAlessio Rossi — Head of Software Analytics PDF
2025 Practical guidelines for athlete's injury and illness surveillance: a narrative review Genovesi F, Bongiovanni T, Pasquali E, Rossi A, Tabone M, Nuara S, Perali A, Clarsen B — International Journal of Sports Medicine Dal nostro teamFederico Genovesi — CEO & FounderTindaro Bongiovanni — Comitato scientificoElena Pasquali — Head of ResearchAlessio Rossi — Head of Software AnalyticsAndrea Perali — Direttore del Comitato scientifico PDF DOI
2025 Injury risk profile for soccer players: identification of the risk factors for soccer-related injuries — an umbrella review Genovesi F, Tabone M, Nuara S, Pasquali E, Rossi A, Perali A, Bongiovanni T — Research in Sports Medicine Dal nostro teamFederico Genovesi — CEO & FounderElena Pasquali — Head of ResearchAlessio Rossi — Head of Software AnalyticsAndrea Perali — Direttore del Comitato scientificoTindaro Bongiovanni — Comitato scientifico PDF DOI
2025 Prediction of subjective fatigue in professional soccer players: a data-driven method to optimize training approach to the match Simonelli C, Trecroci A, Formenti D, Rossi A — Research Quarterly for Exercise and Sport Dal nostro teamAlessio Rossi — Head of Software Analytics PDF DOI
2025 Subjective recovery in professional soccer players: a machine learning and mediation approach Simonelli C, Formenti D, Rossi A — Journal of Sports Sciences Dal nostro teamAlessio Rossi — Head of Software Analytics PDF DOI
2024 Elite soccer players' weekly workload assessment through a new training load and performance score Pillitteri G, Rossi A, Bongiovanni T, Puleo G, Petrucci M, Iaia FM, Sarmento H, Clemente FM, Battaglia G — Research Quarterly for Exercise and Sport Dal nostro teamAlessio Rossi — Head of Software AnalyticsTindaro Bongiovanni — Comitato scientifico PDF
2024 Association between match-related physical activity profiles and playing positions in different tasks: a data driven approach Pillitteri G, Rossi A, Cintia P, Trecroci A, Petrucci M, Battaglia G — Journal of Sports Sciences Dal nostro teamAlessio Rossi — Head of Software Analytics PDF DOI
2024 Self-regulated learning assessment in young soccer players: beyond competitive levels Trecroci A, Cavaggioni L, Rossi A, Bongiovanni T, Invernizzi PL, Formenti D, Longo S — Journal of Strength and Conditioning Research Dal nostro teamAlessio Rossi — Head of Software AnalyticsTindaro Bongiovanni — Comitato scientifico PDF
Injury risk

Un profilo di rischio costruito sulla letteratura, non a sensazione

Il modello di rischio implementa l'umbrella review di Genovesi et al. (2025), Research in Sports Medicine: fattori di rischio intrinseci ed estrinseci, l'assessment che misura ciascuno, le soglie operative e la mappa dal fattore all'area corporea.

Un infortunio non è una somma lineare: emerge dall'interazione fra lo stato dell'atleta e la sua esposizione. Il profilo è una rete di fattori che viene rivista periodicamente, e ogni fattore sopra soglia genera un alert sulla pagina dell'atleta con l'assessment suggerito.

Fattori modificabili e non Soglie operative Mappa aree corporee Ricalcolo notturno
Fattori di rischio · M. Rossi 12 / 34
Infortunio precedente ischiocrurali
Non modificabile · coscia posteriore
Alto
Rapporto H:Q
Modificabile · assessment isocinetico
Medio
Picco di carico settimanale
Estrinseco · ACWR 1.42
Medio
Equilibrio monopodalico
Modificabile · test di equilibrio
Basso

Dati di esempio — tassonomia dei fattori da Genovesi et al. (2025)

I dati di carico e wellness arrivano da
Garmin Polar Whoop Technogym STATSports K-Sport GPExe Lympik

Vediamola sui vostri atleti

Raccontaci come lavora il tuo club oggi e ti mostriamo la piattaforma su un caso reale: una squadra, una stagione, i dati che avete già.

Feel Good Plus S.r.l. · Roma, Italia