女性アスリートのACL負荷のメカニズムを標的とした神経筋介入

1. 特定の目的 1 体幹の動きが女性の膝の負荷を増加させるメカニズムを決定します。

   理論的根拠 目的 1 膝の外転モーメント (LOAD) と体幹横運動 (LTM) は、女性アスリートの ACL 損傷リスクの強力な予測因子であることが知られていますが、これらの予測因子が関連しているかどうか、どのアスリートがリスクが高いかは不明です。 さらに、これらのアスリートが怪我をするリスクが高くなる特定の神経筋メカニズムもわかっていません。 体幹の神経筋制御は、GRF の位置と大きさ、股関節のトルク、および膝の負荷に関連して調べられます。 ΔGRFv の増加と相対股関節内転筋トルク (HAdT) の増加が、女性の膝負荷の増加の根底にあるかどうかを判断します。

   中心仮説 目的 1 横方向の体幹運動は、女性アスリートの膝の負荷を、ΔGRFv の増加、HAdT の増加、または切断と着地の際のこれら 2 つのメカニズムの組み合わせによって増加させます。

   仮説1.1。 予期しない横方向の切断によって誘発される LTM の増加は、女性アスリートの HAdT を調整して ΔGRFv を増加させることにより、膝の負荷を増加させます。

   仮説1.2。 女性アスリートでは、片脚の内側ドロップ着地によって引き起こされる LTM の増加は、ΔGRFv を調整して HAdT を増加させることにより、膝の負荷を増加させます。

   仮説1.3。 ドロップ着地と予期しない横方向の切断の組み合わせによって誘発される LTM の増加は、女性アスリートの ΔGRFv と HAdT を増加させることにより、膝の負荷を組み合わせて増加させます。

   仮説 1.4 ΔGRFv が低く、HAdT が低く、膝負荷が低い女性は、被験者の明確なグループまたはクラスターを形成し、ΔGRFv または HAdT が高く、負荷が中程度の女性は、別のクラスターを形成し、ΔGRFv が高く、HAdT が高く、負荷が高い女性は、別のクラスターを形成します。 DLUC 中に収集されたデータを使用して、最後の個別のグループを形成します。

2. 特定の目的 2 前頭面体幹の動きを減少させる NMT が、二重盲検クラスター (学校およびチームによる) 無作為化比較試験 (RCT) で膝外転負荷を減少させるかどうかを判断します。

根拠 目的 2 この目的は、LTM をターゲットとする NMT とその 2 つの膝負荷メカニズム ΔGRFv と HAdT が、女性アスリートの低、中、高負荷サブグループの膝負荷にどのように影響するかを決定します。

中心仮説 目的 2 NMT は、機械的 (ΔGRFv)、神経筋 (HAdT)、またはその両方のメカニズムによって前頭面の胴体運動の制御を高め、膝負荷を減少させ、女性アスリートの低、中、高の膝負荷サブグループを事前にテストすると、異なる効果が示されます。 NMTの。

仮説 2.1 着地および切断中の膝負荷は、訓練されていない女性よりも訓練された女性の方が低くなります。

仮説 2.2 試験後の膝負荷は、トレーニング済みの高、中、低の膝負荷サブグループで違いはありません。 仮説 2.3 テスト後の ΔGRFv と HAdT は、訓練された高負荷、中負荷、および低負荷のサブグループで違いはありません。

仮説 2.3 テスト後の膝荷重、ΔGRFv、および HAdT の値は、トレーニングを受けていない高、中、および低の膝荷重サブグループのテスト前の値と変わらない。

プログラム ディレクター/主任研究者 (最後、最初、中間): Hewett、Timothy、Edwin PHS 398/2590 (Rev. 11/07) ページ継続フォーマット ページ

A. 特定の目的 特定の目的は、元の出願から変更されていません。 私たちの長期的な目標は、女性アスリートが ACL 損傷を起こしやすくなるメカニズムを解明し、膝への負荷と ACL 損傷のリスクを軽減するために、これらのメカニズムに対処する介入を開発することです。 この提案の主な目標は、体幹の神経筋制御の低下が、リスクの高い女性のグループで冠状面の膝負荷を増加させるかどうかを判断することです。 このアプリケーションのこの全体的な目的は、体幹の横方向の動きが膝の負荷を増加させ、体幹の動きの制御を高める神経筋トレーニングが膝の負荷が中程度から高い女性の膝の外転負荷を減少させるという中心的な仮説を検証することです。 このプロジェクトの論理的根拠は、プロジェクトが成功裏に完了することで、リスクの高い女性アスリートの ACL 損傷のリスクを効果的に減少させる強力でエビデンスに基づいた介入が提供されるということです。

B. 研究と結果

元の資金提供されたアプリケーションで概説されているように、特定の目的1および2に対して、将来の無作為化制御デザインを引き続き利用します。 ブーン郡教育長とブーン郡教育委員会は、6 月 11 日木曜日の毎月の教育委員会会議で、学校システムの女子運動プログラム (バスケットボール、サッカー、バレーボール) への参加 (テスト、バス、ランダム化された介入など) を承認しました。 、2009 年、プレテストは 2009 年 9 月 1 日に開始されました。 概説したように、ケンタッキー州ブーン郡の学校制度から学校が後援するバスケットボール、サッカー、バレーボール チームは、ほぼ完全に募集、テスト、追跡されています。 テストは 2010 年 12 月 31 日までに完了します。 バスケットボール、サッカー、バレーボールのシーズンが始まる前に、すべての郡の高校と中学校の女子科目がスクリーニングされます。

2009 年 9 月 1 日から 2010 年 4 月 30 日まで、合計 23 チームで 318 人のバスケットボール選手が事前に選別され、トレーニングを受け、事後選別されました。 2010 年 5 月から 2010 年 12 月までの間に、約 306 人のサッカー選手とバレーボール選手 (うち 31 人は新人選手ではなく、以前のバスケットボール シーズンでテストされた選手) からなる合計 29 チームが、事前審査、トレーニング、事後審査を受けました。 私たちは、郡の学校制度の中学校レベルでサッカー選手を募集するという課題に直面してきました。 サッカーチームを組織していない中学校もあります。 私たちは、無作為化されたすべてのブロックを埋めるために、郡内でバレーボール チームを募集することで、この課題に取り組んでいます。 さらに、ファイエット郡の学校制度内で高校のサッカー、バレーボール、バスケットボールをプレーするアスリートをキャプチャします (以下の補足概要を参照)。 これまでのところ、2009 年 9 月 1 日から 2010 年 12 月 31 日までの無作為化比較試験で、合計 593​​ 人のアスリートを登録して事前テストし (両方のシーズンで N=31 をテスト)、テストしました。 スポーツと学校のレベル別の内訳は、登録表にまとめられています。 558 人のアスリートがそれぞれのチームに参加し、クラスター (チーム) ごとに無作為化されて介入に参加しました。 この数には、少なくとも 1 回の介入トレーニング セッションを完了したすべてのアスリートが含まれます。 523 人のアスリートが分析用の完全なデータセットを持っていました。

初期の生体力学的分析では、潜在プロファイル分析 (LPA) を使用して仮説 1.4 に焦点を当てることを選択しました。 LPA を使用して、GRFv、HAdT、股関節モーメント (最小および最大)、体幹の外側運動、および重心移動の類似した特性を持つ被験者を、異なる神経筋プロファイルにクラスター化できるかどうかを調べます。 私たちの潜在プロファイル分析は、複数のタスクにわたる独立変数を評価して、これらの変数に対して同様の神経筋パターンを持つ少女のグループを形成します。応答パターンの不均一性は、各プロファイル内で最小化され、プロファイル全体で最大化されます。 最初に、LPA モデルに対して 2 つのプロファイルが指定され、その後、指定されたプロファイルの数が段階的に 1 つ増えます。 各ステップで、サンプル サイズに合わせて調整されたベイズ情報量基準 (BIC) の変更を使用して、モデルの適合性を評価し、必要なプロファイルの数を特定します。 プロファイルの数が適切であると見なされるポイントは、プロファイルの数を増やしても BIC の大幅な低下が見られない場合です。 さらに、Lo-Mendell-Rubin 調整済み尤度比検定を使用して、最適なプロファイル数を決定します (Lo 2001) Mplus 5 を使用して分析を実施しました。(Muthen 2007) プロファイル グループの検証には、LOAD の独立した予測因子としての検討が含まれます。

分析が開始され、テスト前の動きのプロファイルが作成されました。 標準化された平均値と 2 つの一般化されたプロファイルを示すグラフを図 1 に示します。 変数がさまざまなスケールにあり、平均値が大きく異なるため、プレゼンテーションの目的で、標準化された値を示す必要があります。 根底にある正規性の仮定により、側方体幹運動変数を対数スケールに変換する必要がありました。 さらに、これらの変数のいくつかの間の相関関係を説明する必要があります。特に最大股関節モーメントと GRFv と HAdT。 現時点では、潜在的なLPAモデルの調査を続けており、緊急のプロファイルを決定するために介入後のデータと照合します. プロファイルによる年齢と思春期の状態を調整した場合と調整しない場合の平均KAMの比較も、今後の分析の焦点となります。

図1。 テスト前のデータ セット (N=457) のプロファイル分析 さらに、無作為化制御介入の有効性に関するこの初期評価を実行し、これらの初期結果 (股関節強度に対する体幹に焦点を当てた神経筋トレーニングの効果) を今年の7月に全国大会。