Predicción de lesiones de rodilla a través de modelos de dinámica de sistemas

Aunque un gran número de estudios en la última década se ocupan de la comprensión de los factores de riesgo y la mejora de los programas de prevención de lesiones, la ocurrencia de lesiones de rodilla sigue siendo alta. Como resultado, muchos estudios reconocen que las lesiones deportivas, como la lesión del LCA de la rodilla, son el resultado de una interacción compleja de múltiples factores de riesgo que están interconectados de forma no lineal. Dados los enfoques para comprender la etiología de las lesiones de rodilla hasta el momento, en la mayoría de los casos, se examinan algunos factores de riesgo y se relacionan linealmente con una lesión. Estos enfoques son lo suficientemente útiles para mostrar la relación lineal entre un factor de riesgo particular y una lesión; sin embargo, no logran presentar el panorama general y la interacción dinámica de los factores de riesgo coexistentes de una lesión. Así, en los últimos años, se ha propuesto utilizar modelos matemáticos no lineales que simulan el funcionamiento de sistemas complejos y dinámicos, con el fin último de comprender mejor la interacción dinámica de diversos factores de riesgo y mejorar los programas de prevención. El modelado de simulación se considera una buena opción porque las complejidades de los problemas están mucho más allá de nuestra capacidad para resolverlos manualmente. Los métodos de simulación se pueden clasificar en cuatro grupos principales: Monte Carlo, simulación de eventos discretos, dinámica de sistemas y simulación basada en agentes. Cada grupo tiene sus ventajas respecto al tema que se examina. El modelado dinámico del sistema se ha encontrado útil en el modelado de epidemias y estrategias de prevención de enfermedades, pero hasta donde sabemos, aún no se ha utilizado en temas de prevención de lesiones deportivas. Por lo tanto, el presente estudio tiene como objetivo analizar la dinámica capturada de los factores de riesgo para lesiones de rodilla a través del modelado dinámico del sistema.

Se logrará una mejor comprensión de las intercorrelaciones entre los factores de riesgo existentes que contribuyen a las lesiones de rodilla a través de la metodología dinámica del sistema. Además, se revelarán factores de importancia comparable en la prevención de lesiones. El uso de modelos de dinámica de sistemas en el campo de la prevención de lesiones deportivas aún no se ha incorporado a la metodología de investigación. Este proyecto será el primer intento de captar las relaciones causales entre los factores de riesgo clave de una lesión de rodilla y su interacción dinámica a lo largo del tiempo a través del modelado dinámico de sistemas. El modelo dinámico desarrollado se puede utilizar para predecir lesiones de rodilla y planificar programas efectivos de prevención de lesiones.

El modelado SD se puede desarrollar siguiendo tareas específicas, incluida una explicación clara del problema, generando un diagrama cualitativo de la estructura del sistema, convirtiendo la hipótesis cualitativa en un modelo de simulación cuantificado, probando el modelo e informando las decisiones de política sobre las implicaciones del modelo.

El procedimiento metodológico en este proyecto de investigación puede dividirse en tres partes consecutivas. La primera parte es un estudio cualitativo que informará sobre las interrelaciones teóricas no lineales entre los factores de riesgo. El primer paso del estudio cualitativo es una revisión exhaustiva de la literatura para hacer una lista de los factores que afectan las lesiones de rodilla entre los atletas y desarrollar hipótesis sobre sus interrelaciones. Luego, se formulará un diagrama de bucle causal (CLD) basado en la información extraída de la revisión de la literatura y la aplicación de la metodología de construcción de modelos grupales. Mediante esta metodología, los expertos en el campo de las lesiones deportivas (este podría ser el equipo de modelado) y las partes interesadas (científicos del deporte, médicos, otros expertos médicos, entrenadores, entrenadores) participarán en el proceso de modelado basado en una serie de talleres de guión.

En concreto, la metodología de construcción de modelos grupales se basa en ejercicios de guión específicos. Más precisamente, inicialmente el revisor formulará una primera percepción de las relaciones causales entre los factores y una primera visión general del diagrama de bucle causal. Posteriormente, el equipo de modelado se incorporará al proceso de modelado. Se realizarán aproximadamente cuatro series para la formulación del CLD. Luego, el CLD se presentará a las principales partes interesadas seleccionadas por el equipo de modelado para conocer sus opiniones sobre el CLD. Sus opiniones se utilizarán para actualizar el modelo. Luego, se formulará el diagrama casual final.

La segunda parte del proyecto de investigación tendrá como objetivo cuantificar las interrelaciones entre factores utilizando un enfoque de modelo de ecuaciones estructurales (SEM). Los datos de pretemporada y durante la temporada de 100 atletas se recopilarán mediante cuestionarios y mediciones de laboratorio que se han utilizado ampliamente en encuestas de predicción de lesiones de rodilla El modelo de ecuaciones estructurales es un conjunto de técnicas estadísticas utilizadas para medir las relaciones complejas entre variables para probar la validez de la teoría utilizando datos reales. Es similar pero más poderoso que los análisis de regresión, ya que puede investigar múltiples relaciones hipotéticas entre variables simultáneamente, mientras que la regresión múltiple no permite un modelo tan holístico. SEM puede incluir varias técnicas analíticas integradas, como comparaciones de varianza de grupo asociadas con ANOVA, así como análisis de regresión. El análisis factorial es otro caso especial de SEM en el que las variables no observadas (factor o variables latentes) se calculan a partir de variables medidas. De esta forma, SEM permite a los investigadores explicar el desarrollo de fenómenos como enfermedades o lesiones. Los atletas serán monitoreados por lesiones durante una temporada y estos datos se usarán en la tercera parte del plan de investigación como se describe a continuación.

En la tercera parte, a partir de los resultados de los dos estudios anteriores descritos anteriormente, se desarrollará un modelo de simulación dinámica para la predicción de lesiones de rodilla. Los datos ya recopilados de los pasos y análisis anteriores se utilizarán para desarrollar el modelo de simulación. Usando ecuaciones específicas, la función del modelo de simulación predecirá la propensión a las lesiones de rodilla. En base a la interacción entre las variables expresadas en el CLD se proporcionará una percepción/predicción de la probabilidad de lesión de rodilla. Además, a través del modelo se podrían ver los cambios en la variable de interés que son las lesiones de rodilla si testeara alterar los valores de una variable.

El último paso incluye la validación y calibración del modelo. El objetivo de este paso es probar qué tan cerca estuvo la estimación de las lesiones de rodilla del modelo de la incidencia de lesiones de rodilla ocurridas durante la temporada.

Se espera que los miembros de la comunidad de medicina deportiva utilicen los resultados del estudio para predecir lesiones de rodilla y obtener información sobre los factores de riesgo clave, así como sus interrelaciones y planificar de manera efectiva programas y estrategias de prevención de lesiones.