Forudsigelse af knæskader gennem systemdynamikmodellering

Selvom et stort antal undersøgelser i det seneste årti beskæftiger sig med forståelsen af ​​risikofaktorerne og forbedringen af ​​skadesforebyggende programmer, er forekomsten af ​​knæskader fortsat høj. Som et resultat heraf anerkender mange undersøgelser, at sportsskader såsom ACL-skader i knæet er resultatet af en kompleks vekselvirkning af flere risikofaktorer, som er indbyrdes forbundet på en ikke-lineær måde. I betragtning af tilgangene til at forstå ætiologien af ​​knæskader hidtil, er nogle risikofaktorer i de fleste tilfælde undersøgt og forbundet lineært til en skade. Disse tilgange er nyttige nok til at vise det lineære forhold mellem en bestemt risikofaktor og en skade, men de formår ikke at præsentere det overordnede billede og den dynamiske interaktion mellem de sameksisterende risikofaktorer for en skade. I de senere år er det således blevet foreslået at anvende en ikke-lineær matematisk model, der simulerer driften af ​​komplekse og dynamiske systemer, med det ultimative mål at bedre forstå den dynamiske interaktion mellem forskellige risikofaktorer og forbedre forebyggelsesprogrammer. Simuleringsmodellering anses for at være en klog mulighed, fordi problemernes kompleksitet er langt ud over vores evne til at løse dem manuelt. Simuleringsmetoder kan kategoriseres i fire hovedgrupper: Monte Carlo, simulering af diskret hændelse, systemdynamik og agentbaseret simulering. Hver gruppe har sine fordele med hensyn til det undersøgte emne. Systemdynamisk modellering har vist sig at være nyttig i epidemimodellering og sygdomsforebyggelsesstrategier, men er så vidt vides endnu ikke blevet brugt i emner til forebyggelse af sportsskader. Derfor sigter nærværende undersøgelse på at analysere den fangede dynamik af risikofaktorerne for knæskader gennem systemdynamisk modellering.

En bedre forståelse af de indbyrdes sammenhænge mellem eksisterende risikofaktorer, der bidrager til knæskader, vil blive opnået gennem systemdynamisk metodologi. Yderligere vil faktorer af sammenlignelig betydning i skadesforebyggelse blive afsløret. Brugen af ​​systemdynamikmodellering inden for forebyggelse af sportsskader er endnu ikke blevet indarbejdet i forskningsmetodologien. Dette projekt vil være det første forsøg på at indfange årsagssammenhængene mellem nøglerisikofaktorer for en knæskade og deres dynamiske samspil over tid gennem systemdynamisk modellering. Den udviklede dynamikmodel kan bruges til at forudsige knæskader og planlægge effektive skadesforebyggende programmer.

SD-modellering kan udvikles efter specifikke opgaver, herunder en klar forklaring af problemet, generering af et kvalitativt diagram af systemstrukturen, konvertering af den kvalitative hypotese til en kvantificeret simuleringsmodel, testmodel og informering af politiske beslutninger om modellens implikationer.

Den metodiske procedure i dette forskningsprojekt kan opdeles i tre på hinanden følgende dele. Den første del er en kvalitativ undersøgelse, der vil informere om de teoretiske ikke-lineære sammenhænge mellem risikofaktorerne. Det første trin i den kvalitative undersøgelse er en omfattende litteraturgennemgang for at lave en liste over faktorer, der påvirker knæskade blandt atleter og udvikle hypoteser om deres indbyrdes sammenhænge. Derefter vil et Causal Loop Diagram (CLD) blive formuleret baseret på informationen udtrukket fra litteraturgennemgangen og anvendelsen af ​​gruppemodelleringsbygningsmetodologi. Ved hjælp af denne metode vil eksperter inden for sportsskader (dette kunne være modelteamet) og interessenter (sportsforskere, læger, andre medicinske eksperter, trænere, trænere) engagere sig i modelleringsprocessen baseret på en række manuskriptworkshops.

Konkret er metoden til opbygning af gruppemodeller baseret på specifikke manuskriptøvelser. Mere præcist vil anmelderen indledningsvis formulere en første opfattelse af årsagssammenhængene mellem faktorerne og en første oversigt over kausalløkkediagrammet. Efterfølgende vil modelteamet blive inddraget i modelleringsprocessen. Cirka fire serier vil blive udført til formulering af CLD. Derefter vil CLD blive præsenteret for hovedinteressenter udvalgt af modelteamet for at inddrage deres meninger om CLD. Deres meninger vil blive brugt til at opdatere modellen. Derefter vil det endelige casual diagram blive formuleret.

Den anden del af forskningsprojektet vil være at kvantificere de indbyrdes sammenhænge mellem faktorer ved hjælp af en strukturel ligningsmodeltilgang (SEM). Preseason og in-season data fra 100 atleter vil blive indsamlet ved hjælp af spørgeskemaer og laboratoriemålinger, der er blevet brugt i vid udstrækning i undersøgelser af forudsigelse af knæskade. Strukturel ligningsmodellering er et sæt statistiske teknikker, der bruges til at måle de komplekse sammenhænge mellem variabler for at teste teoriens gyldighed ved hjælp af rigtige data. Det er lignende, men mere kraftfuldt end regressionsanalyser, da det kan undersøge flere hypoteseforhold mellem variabler samtidigt, mens multipel regression ikke tillader en sådan holistisk modellering. SEM kan omfatte flere integrerede analytiske teknikker såsom gruppevarianssammenligninger forbundet med ANOVA samt regressionsanalyse. Faktoranalyse er et andet særligt tilfælde af SEM, hvorved uobserverede variable (faktor eller latente variable) beregnes ud fra målte variable. På denne måde giver SEM forskere mulighed for at forklare udviklingen af ​​fænomener som sygdomme eller skader. Atleterne vil blive overvåget for skader i løbet af en sæson, og disse data vil blive brugt i den tredje del af forskningsplanen som beskrevet nedenfor.

I den tredje del, baseret på resultaterne af de to tidligere undersøgelser beskrevet ovenfor, vil der blive udviklet en dynamisk simuleringsmodel til forudsigelse af knæskader. De allerede indsamlede data fra de foregående trin og analyse vil blive brugt til at udvikle simuleringsmodellen. Ved hjælp af specifikke ligninger vil simuleringsmodellens funktion forudsige tilbøjeligheden til knæskader. Baseret på interaktionen mellem variablerne udtrykt i CLD vil der blive givet en opfattelse/forudsigelse af sandsynligheden for knæskade. Desuden ville den gennem modellen være i stand til at se ændringerne i variabelen af ​​interesse, der er knæskader, hvis testist ændre værdierne af en variabel.

Det sidste trin omfatter validering og kalibrering af modellen. Formålet med dette trin er at teste, hvor tæt estimatet for knæskader af modellen var på forekomsten af ​​knæskader opstået i løbet af sæsonen.

Det forventes, at medlemmerne af det sportsmedicinske samfund bruger resultaterne af undersøgelsen til at forudsige knæskader og få indsigt i de vigtigste risikofaktorer, såvel som deres indbyrdes sammenhænge og effektivt planlægge skadesforebyggende programmer og strategier.