Sensorimotorisk feedback i realtid til forebyggelse af skader hos mænd vurderet i Virtual Reality (MaNMT)

aNMT integrerer biomekanisk screening med state-of-the-art augmented reality headset for at vise feedback i realtid, der kortlægger komplekse biomekaniske variabler på simple visuelle feedback-stimuli, som atleter "styrer" via deres egne bevægelser. Den centrale hypotese er, at aNMT biofeedback vil forbedre fælles mekanik i evidensbaserede mål indsamlet i realistiske, sportsspecifikke virtual reality-scenarier. Specifikt er formålet med denne undersøgelse at bestemme effektiviteten af ​​en NMT-biofeedback for at forbedre højrisiko-landingsmekanikken både i en laboratorieopgave og under sportsspecifikke scenarier. Baseret på efterforskerens foreløbige data antager efterforskerne, at en NMT-biofeedback vil give større forbedringer i lokaliseret ledmekanik sammenlignet med neuromuskulær træning, der inkorporerer falsk feedback under drop vertical jump (DVJ) opgaven. I det sekundære mål antager efterforskerne, at aNMT vil producere forbedret lokaliseret ledmekanik og globale skadesrisikoteknikker under sportsspecifikke manøvrer vurderet i fordybende virtuelle miljøer sammenlignet med falsk feedback. De forventede resultater vil understøtte øget effektivitet og forbedret effektivitet af feedback til personlig og målrettet træning i forebyggelse af skader. Den positive effekt vil være forbedringen af ​​skadesrisikomekanikken og potentialet til at reducere skader på banen. Et randomiseret design med gentagne foranstaltninger vil blive brugt til at teste de to hypoteser for mål 1: For det første at aNMT vil producere større forbedringer i lokaliseret ledmekanik sammenlignet med den falske feedback-gruppe under DVJ-opgaven; for det andet, baseret på de foreløbige data forventer efterforskerne, at innovativ aNMT vil føre til graduerede ledforbedringer og reduceret global skadesrisikomekanik, der vil overstige de overordnede opgaveoverførte reduktioner i højrisikobiomekanik efter 12 biofeedback-træningssessioner i realtid. Tidligere beskrevne teknikker vil blive brugt til at måle biomekaniske risikofaktorer under en DVJ-opgave udført i begyndelsen og slutningen af ​​den 6-ugers træningsperiode før konkurrencen. Atleter vil blive randomiseret i en af ​​to grupper: 1) aNMT biofeedback eller (2) sham (augmented reality-briller med en stimulus, der vil give øvelsesgentagelser). Hver atlet, såvel som statistikerne, vil blive blindet over for interventionen. Alle atleter vil modtage 12 træningssessioner over en 6-ugers periode i løbet af deres præ-konkurrencesæson, og hver af grupperne vil have en longitudinel vurdering af biomekaniske udfaldsmål optaget ved hver biofeedback-session.