Polvivammojen ennustaminen järjestelmädynamiikkamallinnuksen avulla

Vaikka viime vuosikymmenen aikana suuri määrä tutkimuksia käsittelee riskitekijöiden ymmärtämistä ja vammojen ehkäisyohjelmien parantamista, polvivammojen esiintyvyys on edelleen korkea. Tämän seurauksena monet tutkimukset tunnustavat, että urheiluvammat, kuten polven ACL-vammat, ovat seurausta useiden riskitekijöiden monimutkaisesta vuorovaikutuksesta, jotka liittyvät toisiinsa epälineaarisella tavalla. Ottaen huomioon lähestymistavat polvivammojen etiologian ymmärtämiseen tähän mennessä, useimmissa tapauksissa joitain riskitekijöitä tutkitaan ja liitetään lineaarisesti vammaan. Nämä lähestymistavat ovat riittävän hyödyllisiä osoittamaan tietyn riskitekijän ja vamman välisen lineaarisen suhteen, mutta ne eivät kuitenkaan esitä vamman rinnakkaisten riskitekijöiden kokonaiskuvaa ja dynaamista vuorovaikutusta. Siksi viime vuosina on ehdotettu epälineaarisen matemaattisen mallin käyttöä, joka simuloi monimutkaisten ja dynaamisten järjestelmien toimintaa ja jonka perimmäisenä tavoitteena on ymmärtää paremmin eri riskitekijöiden dynaamista vuorovaikutusta ja parantaa ehkäisyohjelmia. Simulaatiomallinnusta pidetään viisaana vaihtoehtona, koska ongelmien monimutkaisuus ylittää kykymme ratkaista niitä manuaalisesti. Simulointimenetelmät voidaan luokitella neljään pääryhmään: Monte Carlo, diskreettien tapahtumien simulointi, järjestelmädynamiikka ja agenttipohjainen simulointi. Jokaisella ryhmällä on omat etunsa tarkasteltavan aiheen suhteen. Järjestelmädynaamista mallintamista on havaittu hyödylliseksi epidemioiden mallintamisessa ja sairauksien ehkäisystrategioissa, mutta tietojemme mukaan sitä ei ole vielä käytetty urheiluvammojen ehkäisyyn. Siksi tämän tutkimuksen tavoitteena on analysoida polvivammojen riskitekijöiden dynamiikkaa järjestelmädynaamisen mallinnuksen avulla.

Parempi ymmärrys polvivammoihin vaikuttavien olemassa olevien riskitekijöiden keskinäisistä korrelaatioista saavutetaan järjestelmädynaamisen metodologian avulla. Lisäksi paljastetaan tekijöitä, joilla on vastaava merkitys vammojen ehkäisyssä. Systeemidynamiikan mallintamisen käyttöä urheiluvammojen ehkäisyssä ei ole vielä sisällytetty tutkimusmetodologiaan. Tämä projekti on ensimmäinen yritys saada selville polvivamman keskeisten riskitekijöiden syy-yhteydet ja niiden dynaaminen vuorovaikutus ajan mittaan järjestelmädynaamisen mallinnuksen avulla. Kehitetyn dynamiikkamallin avulla voidaan ennustaa polvivammoja ja suunnitella tehokkaita vammojen ehkäisyohjelmia.

SD-mallinnusta voidaan kehittää seuraamalla tiettyjä tehtäviä, mukaan lukien ongelman selkeä selitys, laadullisen kaavion luominen järjestelmän rakenteesta, laadullisen hypoteesin muuntaminen kvantitatiiviseksi simulaatiomalliksi, mallin testaus ja mallin vaikutuksista tehtyjen poliittisten päätösten tekeminen.

Tämän tutkimusprojektin metodologinen menettely voidaan jakaa kolmeen peräkkäiseen osaan. Ensimmäinen osa on laadullinen tutkimus, joka kertoo riskitekijöiden teoreettisista epälineaarisista vuorovaikutuksista. Kvalitatiivisen tutkimuksen ensimmäinen vaihe on kattava kirjallisuuskatsaus, jossa tehdään luettelo urheilijoiden polvivammoihin vaikuttavista tekijöistä ja kehitetään hypoteeseja niiden keskinäisistä suhteista. Tämän jälkeen laaditaan kausaalisilmukkakaavio (CLD) kirjallisuuskatsauksesta saatujen tietojen ja ryhmämallinnuksen rakennusmetodologian soveltamisen perusteella. Tällä menetelmällä urheiluvammojen asiantuntijat (tämä voi olla mallinnusryhmä) ja sidosryhmät (urheilututkijat, lääkärit, muut lääketieteen asiantuntijat, valmentajat, kouluttajat) osallistuvat mallinnusprosessiin käsikirjoitustyöpajojen sarjan perusteella.

Erityisesti ryhmämallinnuksen rakentamisen metodologia perustuu tiettyihin käsikirjoitusharjoituksiin. Tarkemmin sanottuna arvioija muotoilee aluksi ensimmäisen käsityksen tekijöiden välisistä kausaalisuhteista ja ensimmäisen yleiskatsauksen syysilmukkakaaviosta. Tämän jälkeen mallinnusryhmä otetaan mukaan mallinnusprosessiin. CLD:n muotoilua varten tehdään noin neljä sarjaa. Tämän jälkeen CLD esitellään tärkeimmille sidosryhmille, jotka malliryhmä on valinnut, jotta heidän mielipiteensä CLD:stä saadaan esille. Heidän mielipiteitään käytetään mallin päivittämiseen. Sitten muotoillaan lopullinen satunnainen kaavio.

Tutkimusprojektin toisessa osassa tavoitteena on kvantifioida tekijöiden välisiä suhteita rakenneyhtälömallin (SEM) avulla. 100 urheilijan esi- ja kauden tiedot kerätään kyselylomakkeilla ja laboratoriomittauksilla, joita on käytetty laajalti polvivamman ennustetutkimuksissa. Rakenneyhtälömallinnus on joukko tilastollisia tekniikoita, joita käytetään muuttujien välisten monimutkaisten suhteiden mittaamiseen teorian pätevyyden testaamiseksi. käyttämällä todellista dataa. Se on samanlainen, mutta tehokkaampi kuin regressioanalyysit, koska se voi tutkia useita hypoteesoituja suhteita muuttujien välillä samanaikaisesti, kun taas moninkertainen regressio ei salli tällaista kokonaisvaltaista mallintamista. SEM voi sisältää useita integroituja analyyttisiä tekniikoita, kuten ANOVAan liittyviä ryhmävarianssivertailuja sekä regressioanalyysiä. Tekijäanalyysi on toinen SEM:n erikoistapaus, jossa havaitsemattomat muuttujat (tekijä- tai piilevät muuttujat) lasketaan mitatuista muuttujista. Tällä tavalla SEM antaa tutkijoille mahdollisuuden selittää ilmiöiden, kuten sairauksien tai vammojen, kehittymistä. Urheilijoita seurataan vammojen varalta yhden kauden aikana ja näitä tietoja käytetään tutkimussuunnitelman kolmannessa osassa alla kuvatulla tavalla.

Kolmannessa osassa kehitetään kahden edellä kuvatun tutkimuksen tulosten perusteella dynaaminen simulaatiomalli polvivammojen ennustamiseen. Aiemmista vaiheista ja analyysistä jo kerättyä dataa käytetään simulaatiomallin kehittämiseen. Simulaatiomallin funktio ennustaa tiettyjen yhtälöiden avulla polvivammojen taipumusta. CLD:ssä ilmaistujen muuttujien välisen vuorovaikutuksen perusteella saadaan käsitys/ennuste polvivamman todennäköisyydestä. Lisäksi mallin kautta pystyttäisiin näkemään muutokset kiinnostuksen kohteena olevassa muuttujassa eli polvivammoissa, jos testaaja muuttaa muuttujan arvoja.

Viimeinen vaihe sisältää mallin validoinnin ja kalibroinnin. Tämän vaiheen tavoitteena on testata kuinka lähellä mallin polvivammojen arvio oli kauden aikana tapahtuneiden polvivammojen ilmaantuvuutta.

Urheilulääketieteen yhteisön jäsenten odotetaan hyödyntävän tutkimuksen tuloksia polvivammojen ennustamiseen ja käsityksen keskeisistä riskitekijöistä sekä niiden keskinäisistä suhteista sekä vammojen ehkäisyohjelmien ja -strategioiden tehokkaasta suunnittelusta.