Vorhersage von Knieverletzungen durch System Dynamics Modeling

Obwohl sich in den letzten zehn Jahren zahlreiche Studien mit dem Verständnis der Risikofaktoren und der Verbesserung von Verletzungspräventionsprogrammen befassten, bleibt die Häufigkeit von Knieverletzungen hoch. Infolgedessen erkennen viele Studien an, dass Sportverletzungen wie eine Knie-ACL-Verletzung das Ergebnis einer komplexen Interaktion mehrerer Risikofaktoren sind, die auf nichtlineare Weise miteinander verbunden sind. Angesichts der bisherigen Ansätze zum Verständnis der Ätiologie von Knieverletzungen werden in den meisten Fällen einige Risikofaktoren untersucht und linear mit einer Verletzung verknüpft. Diese Ansätze sind nützlich genug, um die lineare Beziehung zwischen einem bestimmten Risikofaktor und einer Verletzung aufzuzeigen, sie können jedoch nicht das Gesamtbild und die dynamische Interaktion der gleichzeitig bestehenden Risikofaktoren einer Verletzung darstellen. Daher wurde in den letzten Jahren vorgeschlagen, ein nichtlineares mathematisches Modell zu verwenden, das den Betrieb komplexer und dynamischer Systeme simuliert, mit dem letztendlichen Ziel, die dynamische Wechselwirkung verschiedener Risikofaktoren besser zu verstehen und Präventionsprogramme zu verbessern. Die Simulationsmodellierung wird als eine kluge Option angesehen, da die Komplexität von Problemen unsere Fähigkeit, sie manuell zu lösen, weit übersteigt. Simulationsmethoden können in vier Hauptgruppen eingeteilt werden: Monte Carlo, diskrete Ereignissimulation, Systemdynamik und agentenbasierte Simulation. Jede Gruppe hat ihre Vorteile in Bezug auf das untersuchte Thema. Die systemdynamische Modellierung hat sich bei der epidemischen Modellierung und bei Strategien zur Krankheitsprävention als nützlich erwiesen, wurde jedoch unseres Wissens noch nicht in Themen zur Prävention von Sportverletzungen eingesetzt. Daher zielt die vorliegende Studie darauf ab, die erfasste Dynamik der Risikofaktoren für Knieverletzungen durch systemdynamische Modellierung zu analysieren.

Ein besseres Verständnis der Wechselwirkungen zwischen bestehenden Risikofaktoren, die zu Knieverletzungen beitragen, wird durch systemdynamische Methoden erreicht. Darüber hinaus werden Faktoren von vergleichbarer Bedeutung in der Verletzungsprävention aufgezeigt. Der Einsatz von systemdynamischen Modellen im Bereich der Prävention von Sportverletzungen ist noch nicht in die Forschungsmethodik aufgenommen worden. Dieses Projekt wird der erste Versuch sein, die kausalen Beziehungen zwischen den wichtigsten Risikofaktoren für eine Knieverletzung und deren dynamisches Zusammenspiel im Laufe der Zeit durch systemdynamische Modellierung zu erfassen. Das entwickelte Dynamikmodell kann verwendet werden, um Knieverletzungen vorherzusagen und effektive Programme zur Verletzungsprävention zu planen.

Die SD-Modellierung kann nach bestimmten Aufgaben entwickelt werden, einschließlich einer klaren Erläuterung des Problems, der Erstellung eines qualitativen Diagramms der Systemstruktur, der Umwandlung der qualitativen Hypothese in ein quantifiziertes Simulationsmodell, des Testens des Modells und der Information politischer Entscheidungen über die Auswirkungen des Modells.

Das methodische Vorgehen in diesem Forschungsprojekt lässt sich in drei aufeinanderfolgende Teile gliedern. Der erste Teil ist eine qualitative Studie, die über die theoretischen nichtlinearen Zusammenhänge zwischen den Risikofaktoren informieren soll. Der erste Schritt der qualitativen Studie ist eine umfassende Literaturrecherche, um eine Liste von Faktoren zu erstellen, die Knieverletzungen bei Sportlern beeinflussen, und Hypothesen über ihre Wechselbeziehungen zu entwickeln. Anschließend wird ein Kausalschleifendiagramm (CLD) auf der Grundlage der aus der Literaturrecherche extrahierten Informationen und der Anwendung der Gruppenmodellierungsmethodik formuliert. Durch diese Methodik werden Experten auf dem Gebiet der Sportverletzungen (dies könnte das Modellierungsteam sein) und Interessengruppen (Sportwissenschaftler, Ärzte, andere medizinische Experten, Trainer, Trainer) in den Modellierungsprozess auf der Grundlage einer Reihe von Skript-Workshops eingebunden.

Insbesondere basiert die Methodik des Gruppenmodellierungsaufbaus auf spezifischen Skriptübungen. Genauer gesagt formuliert der Gutachter zunächst eine erste Wahrnehmung der kausalen Beziehungen zwischen den Faktoren und einen ersten Überblick über das Kausalschleifendiagramm. Anschließend wird das Modellierungsteam in den Modellierungsprozess eingebunden. Für die Formulierung des CLD werden etwa vier Serien durchgeführt. Anschließend wird die CLD den vom Modellierungsteam ausgewählten Hauptakteuren präsentiert, um ihre Meinungen zur CLD einzuholen. Ihre Meinungen werden verwendet, um das Modell zu aktualisieren. Dann wird das endgültige zufällige Diagramm formuliert.

Ziel des zweiten Teils des Forschungsprojekts ist die Quantifizierung der Zusammenhänge zwischen Faktoren mit Hilfe eines Strukturgleichungsmodell-Ansatzes (SEM). Vorsaison- und Saisondaten von 100 Athleten werden mithilfe von Fragebögen und Labormessungen gesammelt, die in Umfragen zur Vorhersage von Knieverletzungen weit verbreitet sind. Die Strukturgleichungsmodellierung ist eine Reihe statistischer Techniken, mit denen die komplexen Beziehungen zwischen Variablen gemessen werden, um die Gültigkeit der Theorie zu testen mit echten Daten. Es ist ähnlich, aber leistungsfähiger als Regressionsanalysen, da es mehrere hypothetische Beziehungen zwischen Variablen gleichzeitig untersuchen kann, während multiple Regression eine solche ganzheitliche Modellierung nicht zulässt. SEM kann mehrere integrierte Analysetechniken umfassen, wie z. B. Gruppenvarianzvergleiche in Verbindung mit ANOVA sowie Regressionsanalyse. Die Faktorenanalyse ist ein weiterer Spezialfall des SEM, bei dem unbeobachtete Variablen (Faktor- oder latente Variablen) aus gemessenen Variablen berechnet werden. Auf diese Weise erlaubt SEM Forschern, die Entstehung von Phänomenen wie Krankheiten oder Verletzungen zu erklären. Die Athleten werden während einer Saison auf Verletzungen überwacht und diese Daten werden im dritten Teil des Forschungsplans wie unten beschrieben verwendet.

Im dritten Teil wird basierend auf den Erkenntnissen der beiden oben beschriebenen Vorgängerstudien ein dynamisches Simulationsmodell zur Vorhersage von Knieverletzungen entwickelt. Die bereits gesammelten Daten aus den vorherigen Schritten und der Analyse werden verwendet, um das Simulationsmodell zu entwickeln. Unter Verwendung spezifischer Gleichungen wird die Funktion des Simulationsmodells die Neigung zu Knieverletzungen vorhersagen. Basierend auf der Wechselwirkung zwischen den in der CLD ausgedrückten Variablen wird eine Wahrnehmung/Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Knieverletzung bereitgestellt. Darüber hinaus wäre es durch das Modell in der Lage, die Änderungen in der interessierenden Variablen, nämlich Knieverletzungen, zu sehen, wenn der Testist die Werte einer Variablen ändert.

Der letzte Schritt beinhaltet die Validierung und Kalibrierung des Modells. Das Ziel dieses Schritts ist es zu testen, wie nahe die Schätzung für Knieverletzungen des Modells an der Häufigkeit von Knieverletzungen während der Saison lag.

Es wird erwartet, dass die Mitglieder der sportmedizinischen Gemeinschaft die Ergebnisse der Studie nutzen, um Knieverletzungen vorherzusagen und Einblick in die wichtigsten Risikofaktoren sowie ihre Wechselbeziehungen zu gewinnen und Programme und Strategien zur Prävention von Verletzungen effektiv zu planen