システム ダイナミクス モデリングによる膝損傷の予測

最近の 10 年間に数多くの研究が危険因子の理解と怪我予防プログラムの改善を扱っていますが、膝の怪我の発生率は高いままです。 その結果、多くの研究で、膝 ACL 損傷などのスポーツ損傷は、非線形に相互に関連する複数の危険因子の複雑な相互作用の結果であることが認識されています。 これまでの膝の怪我の病因を理解するためのアプローチを考えると、ほとんどの場合、いくつかの危険因子が調査され、怪我に直線的にリンクされています。 これらのアプローチは、特定の危険因子と傷害の間の線形関係を示すのに十分有用ですが、傷害の共存する危険因子の全体像と動的な相互作用を示すことはできません。 したがって、近年、複雑で動的なシステムの動作をシミュレートする非線形数学モデルを使用することが提案されており、最終的な目標は、さまざまなリスク要因の動的な相互作用をよりよく理解し、予防プログラムを改善することです。 問題の複雑さは手動で解決する能力をはるかに超えているため、シミュレーション モデリングは賢明な選択肢であると考えられています。 シミュレーション手法は、モンテカルロ、離散イベント シミュレーション、システム ダイナミクス、およびエージェント ベースのシミュレーションの 4 つの主要なグループに分類できます。 各グループには、調べたトピックに関して利点があります。 システムの動的モデリングは、伝染病のモデリングや病気の予防戦略に役立つことがわかっていますが、私たちの知る限り、スポーツ傷害予防のトピックではまだ使用されていません。 したがって、本研究では、システムの動的モデリングを通じて、膝の損傷の危険因子のキャプチャされたダイナミクスを分析することを目的としています。

膝の損傷に寄与する既存のリスク要因間の相互関係のより良い理解は、システムの動的方法論を通じて達成されます。 さらに、傷害予防において同等に重要な要因が明らかになります。 スポーツ傷害予防の分野におけるシステム ダイナミクス モデリングの使用は、まだ研究方法論に組み込まれていません。 このプロジェクトは、システムの動的モデリングを通じて、膝の損傷の主要なリスク要因とそれらの経時的な動的相互作用の間の因果関係を捉える最初の試みです。 開発されたダイナミクス モデルは、膝の怪我を予測し、効果的な怪我防止プログラムを計画するために使用できます。

SD モデリングは、問題の明確な説明、システム構造の定性図の生成、定量化されたシミュレーション モデルへの定性仮説の変換、モデルのテスト、モデルの意味に関する政策決定の通知など、特定のタスクに従って開発できます。

この研究プロジェクトの方法論的手順は、連続する 3 つの部分に分けることができます。 最初の部分は、リスク要因間の理論上の非線形相互関係について通知する定性調査です。 定性調査の最初のステップは、アスリートの膝の怪我に影響を与える要因のリストを作成し、それらの相互関係について仮説を立てるための包括的な文献レビューです。 次に、文献レビューから抽出された情報とグループ モデリング構築方法論の適用に基づいて、因果ループ図 (CLD) が定式化されます。 この方法論により、スポーツ傷害の分野の専門家 (モデリング チーム) と利害関係者 (スポーツ科学者、医師、その他の医療専門家、コーチ、トレーナー) が、一連のスクリプト ワークショップに基づいてモデリング プロセスに参加します。

具体的には、グループ モデリング構築の方法論は、特定のスクリプト演習に基づいています。 より正確には、最初にレビュアーは、要因間の因果関係の最初の認識と、因果ループ図の最初の概要を定式化します。 その後、モデリング チームがモデリング プロセスに組み込まれます。 CLD の策定には、約 4 つのシリーズが実施されます。 次に、CLD は、モデリング チームによって選択された主要な利害関係者に提示され、CLD についての意見を取り入れます。 彼らの意見は、モデルを更新するために使用されます。 次に、最終的なカジュアル ダイアグラムが定式化されます。

研究プロジェクトの第 2 部では、構造方程式モデル アプローチ (SEM) を使用して、要因間の相互関係を定量化することを目的とします。 100人のアスリートからのシーズン前およびシーズン中のデータは、膝の怪我の予測調査で広く使用されているアンケートと実験室での測定を使用して収集されます 構造方程式モデリングは、理論の妥当性をテストするために変数間の複雑な関係を測定するために使用される一連の統計手法です実際のデータを使用しています。 回帰分析と似ていますが、変数間の複数の仮説関係を同時に調査できるため、回帰分析よりも強力ですが、重回帰ではそのような全体論的モデリングはできません。 SEM には、ANOVA に関連するグループ分散比較や回帰分析など、いくつかの統合された分析手法を含めることができます。 因子分析は、観測されていない変数 (因子または潜在変数) が測定された変数から計算される SEM のもう 1 つの特殊なケースです。 このように、SEM を使用すると、研究者は病気や怪我などの現象の発生を説明できます。 アスリートは、1 シーズン中に負傷がないか監視され、これらのデータは、以下に説明する研究計画の第 3 部で使用されます。

第 3 部では、上記の 2 つの先行研究の結果に基づいて、膝の損傷を予測するための動的シミュレーション モデルを開発します。 前のステップと分析から既に収集されたデータは、シミュレーション モデルの開発に使用されます。 特定の方程式を使用して、シミュレーション モデルの関数は、膝の怪我の傾向を予測します。 CLD で表される変数間の相互作用に基づいて、膝の損傷の可能性の認識/予測が提供されます。 さらに、モデルを通じて、テスト担当者が変数の値を変更すると、膝の怪我である関心のある変数の変化を見ることができます。

最後のステップには、モデルの検証とキャリブレーションが含まれます。 このステップの目的は、モデルの膝の怪我の推定が、シーズン中に発生した膝の怪我の発生率にどれだけ近いかをテストすることです。

スポーツ医学コミュニティのメンバーは、この研究の結果を使用して、膝の怪我を予測し、主要なリスク要因とそれらの相互関係についての洞察を得て、怪我の予防プログラムと戦略を効果的に計画することが期待されています。