Prédiction des blessures au genou grâce à la modélisation de la dynamique du système

Bien qu'un grand nombre d'études de la dernière décennie portent sur la compréhension des facteurs de risque et l'amélioration des programmes de prévention des blessures, la fréquence des blessures au genou demeure élevée. En conséquence, de nombreuses études reconnaissent que les blessures sportives telles que les lésions du LCA au genou sont le résultat d'une interaction complexe de multiples facteurs de risque qui sont interconnectés de manière non linéaire. Compte tenu des approches pour comprendre l'étiologie des blessures au genou jusqu'à présent, dans la plupart des cas, certains facteurs de risque sont examinés et liés de manière linéaire à une blessure. Ces approches sont suffisamment utiles pour montrer la relation linéaire entre un facteur de risque particulier et une blessure, mais elles ne présentent pas l'image globale et l'interaction dynamique des facteurs de risque coexistants d'une blessure. Ainsi, ces dernières années, il a été proposé d'utiliser un modèle mathématique non linéaire qui simule le fonctionnement de systèmes complexes et dynamiques, dans le but ultime de mieux comprendre l'interaction dynamique de divers facteurs de risque et d'améliorer les programmes de prévention. La modélisation par simulation est considérée comme une option judicieuse car la complexité des problèmes dépasse de loin notre capacité à les résoudre manuellement. Les méthodes de simulation peuvent être classées en quatre groupes principaux : Monte Carlo, la simulation à événements discrets, la dynamique des systèmes et la simulation à base d'agents. Chaque groupe a ses avantages par rapport au sujet examiné. La modélisation dynamique du système s'est avérée utile dans la modélisation des épidémies et les stratégies de prévention des maladies, mais à notre connaissance, elle n'a pas encore été utilisée dans les sujets de prévention des blessures sportives. Par conséquent, la présente étude vise à analyser la dynamique capturée des facteurs de risque de blessures au genou grâce à la modélisation dynamique du système.

Une meilleure compréhension des intercorrélations entre les facteurs de risque existants qui contribuent aux blessures au genou sera obtenue grâce à la méthodologie dynamique du système. De plus, des facteurs d'importance comparable dans la prévention des blessures seront révélés. L'utilisation de la modélisation de la dynamique des systèmes dans le domaine de la prévention des blessures sportives n'a pas encore été intégrée à la méthodologie de recherche. Ce projet sera la première tentative de saisir les relations causales entre les principaux facteurs de risque de blessure au genou et leur interaction dynamique au fil du temps grâce à la modélisation dynamique du système. Le modèle dynamique développé peut être utilisé pour prédire les blessures au genou et planifier des programmes efficaces de prévention des blessures.

La modélisation SD peut être développée à la suite de tâches spécifiques, y compris une explication claire du problème, la génération d'un diagramme qualitatif de la structure du système, la conversion de l'hypothèse qualitative en un modèle de simulation quantifié, le test du modèle et la prise de décisions politiques éclairées sur les implications du modèle.

La démarche méthodologique de ce projet de recherche peut être séparée en trois parties consécutives. La première partie est une étude qualitative qui informera sur les interrelations théoriques non linéaires entre les facteurs de risque. La première étape de l'étude qualitative est une revue de la littérature complète pour dresser une liste des facteurs affectant les blessures au genou chez les athlètes et développer des hypothèses sur leurs interrelations. Ensuite, un diagramme de boucle causale (CLD) sera formulé sur la base des informations extraites de la revue de la littérature et de l'application de la méthodologie de construction de modélisation de groupe. Par cette méthodologie, des experts dans le domaine des blessures sportives (il pourrait s'agir de l'équipe de modélisation) et des parties prenantes (scientifiques du sport, médecins, autres experts médicaux, entraîneurs, entraîneurs) participeront au processus de modélisation sur la base d'une série d'ateliers scénaristiques.

Plus précisément, la méthodologie de construction de la modélisation de groupe est basée sur des exercices de script spécifiques. Plus précisément, l'examinateur formulera d'abord une première perception des relations causales entre les facteurs et un premier aperçu du diagramme de la boucle causale. Par la suite, l'équipe de modélisation sera intégrée au processus de modélisation. Environ quatre séries seront réalisées pour la formulation du CLD. Ensuite, le CLD sera présenté aux principales parties prenantes sélectionnées par l'équipe de modélisation afin d'engager leurs opinions sur le CLD. Leurs avis seront utilisés pour mettre à jour le modèle. Ensuite, le diagramme occasionnel final sera formulé.

La deuxième partie du projet de recherche aura pour objet de quantifier les interrelations entre les facteurs à l'aide d'une approche de modèle d'équation structurelle (SEM). Les données de pré-saison et de saison de 100 athlètes seront collectées à l'aide de questionnaires et de mesures de laboratoire qui ont été largement utilisées dans les enquêtes de prédiction des blessures au genou La modélisation par équation structurelle est un ensemble de techniques statistiques utilisées pour mesurer les relations complexes entre les variables afin de tester la validité de la théorie utilisant des données réelles. Elle est similaire mais plus puissante que les analyses de régression car elle peut étudier simultanément plusieurs relations hypothétiques entre les variables, tandis que la régression multiple ne permet pas une telle modélisation holistique. SEM peut inclure plusieurs techniques analytiques intégrées telles que les comparaisons de variance de groupe associées à l'ANOVA ainsi que l'analyse de régression. L'analyse factorielle est un autre cas particulier de SEM dans lequel des variables non observées (variables factorielles ou latentes) sont calculées à partir de variables mesurées. De cette façon, SEM permet aux chercheurs d'expliquer le développement de phénomènes tels que des maladies ou des blessures. Les athlètes seront surveillés pour les blessures pendant une saison et ces données seront utilisées dans la troisième partie du plan de recherche comme décrit ci-dessous.

Dans la troisième partie, sur la base des résultats des deux études précédentes décrites ci-dessus, un modèle de simulation dynamique pour la prédiction des blessures au genou sera développé. Les données déjà collectées lors des étapes précédentes et de l'analyse seront utilisées pour développer le modèle de simulation. À l'aide d'équations spécifiques, la fonction du modèle de simulation prédira la propension aux blessures au genou. Sur la base de l'interaction entre les variables exprimées dans le CLD, une perception/prédiction de la probabilité de blessure au genou sera fournie. De plus, grâce au modèle, il serait en mesure de voir les changements dans la variable d'intérêt qui est les blessures au genou si le testeur modifie les valeurs d'une variable.

La dernière étape comprend la validation et la calibration du modèle. Le but de cette étape est de tester la proximité entre l'estimation des blessures au genou du modèle et l'incidence des blessures au genou survenues au cours de la saison.

On s'attend à ce que les membres de la communauté de la médecine sportive utilisent les résultats de l'étude pour prédire les blessures au genou et mieux comprendre les principaux facteurs de risque, ainsi que leurs interrelations et planifier efficacement les programmes et stratégies de prévention des blessures.