Sensomotorisches Echtzeit-Feedback zur Verletzungsprävention bei Männern, bewertet in der virtuellen Realität (MaNMT)

aNMT integriert biomechanisches Screening mit hochmodernen Augmented-Reality-Headsets, um Echtzeit-Feedback anzuzeigen, das komplexe biomechanische Variablen auf einfache visuelle Feedback-Stimuli abbildet, die Athleten über ihre eigenen Bewegungen „steuern“. Die zentrale Hypothese ist, dass ein NMT-Biofeedback die Gelenkmechanik in evidenzbasierten Maßnahmen verbessern wird, die in realistischen, sportspezifischen Virtual-Reality-Szenarien gesammelt werden. Der Zweck dieser Untersuchung besteht insbesondere darin, die Wirksamkeit von aNMT-Biofeedback zur Verbesserung der Landemechanik mit hohem Risiko sowohl in einer Laboraufgabe als auch in sportspezifischen Szenarien zu bestimmen. Basierend auf den vorläufigen Daten des Forschers nehmen die Forscher an, dass ein NMT-Biofeedback im Vergleich zu neuromuskulärem Training, das Schein-Feedback während der Drop-Vertical-Jump-Aufgabe (DVJ) beinhaltet, größere Verbesserungen der lokalisierten Gelenkmechanik hervorrufen wird. Im sekundären Ziel stellen die Forscher die Hypothese auf, dass ein NMT im Vergleich zum Schein-Feedback eine verbesserte lokalisierte Gelenkmechanik und globale Techniken zum Verletzungsrisiko während sportspezifischer Manöver hervorbringen wird, die in immersiven virtuellen Umgebungen bewertet werden. Die erwarteten Ergebnisse werden eine erhöhte Effizienz und verbesserte Wirksamkeit des Feedbacks für ein personalisiertes und gezieltes Verletzungspräventionstraining unterstützen. Die positive Auswirkung wird die Verbesserung der Mechanik des Verletzungsrisikos und das Potenzial sein, Verletzungen auf dem Spielfeld zu reduzieren. Ein randomisiertes Design mit wiederholten Messungen wird verwendet, um die beiden Hypothesen für Ziel 1 zu testen: Erstens, dass aNMT größere Verbesserungen der lokalisierten Gelenkmechanik im Vergleich zur Schein-Feedback-Gruppe während der DVJ-Aufgabe hervorbringen wird; Zweitens erwarten die Forscher auf der Grundlage der vorläufigen Daten, dass innovatives aNMT zu abgestuften Verbesserungen der Gelenke und zu einer Verringerung des globalen Verletzungsrisikos führen wird, die die durch die Gesamtaufgabe übertragenen Verringerungen der Biomechanik mit hohem Risiko nach 12 Echtzeit-Biofeedback-Trainingseinheiten übertreffen wird. Die zuvor beschriebenen Techniken werden verwendet, um biomechanische Risikofaktoren während einer DVJ-Aufgabe zu messen, die zu Beginn und am Ende der 6-wöchigen Trainingsphase vor dem Wettkampf durchgeführt wird. Die Athleten werden in eine von zwei Gruppen randomisiert: 1) aNMT-Biofeedback oder (2) Schein (Augmented-Reality-Brille mit einem Stimulus, der die Anzahl der Übungswiederholungen liefert). Jeder Athlet sowie die Statistiker werden für die Intervention geblendet. Alle Athleten erhalten 12 Trainingseinheiten über einen Zeitraum von 6 Wochen während ihrer Saison vor dem Wettkampf, und jede der Gruppen erhält eine Längsschnittbewertung der biomechanischen Ergebnismessungen, die bei jeder Biofeedback-Sitzung erfasst werden.