스포츠과학대학생의 방향 전환 과업 중 신경근 훈련이 전신운동 전략과 슬관절 역학에 미치는 영향 원문보기 KCI 원문보기 인용

연구 설계 및 참가자

이것은 스포츠 과학 학생의 COD 운동 전략에 대한 두 가지 신경근 훈련 중재(다방향 대 선형 스프린트 훈련)의 효과를 조사하고 동시에 현장 기반 COD 운동 평가를 위한 방법론적 프레임워크를 개발하기 위한 준 무작위 시험입니다. 이 실험은 ClinicalTrials.gov에 등록됩니다. 윤리적 승인이 부여된 후. 선험적 샘플 크기 추정은 절단 운동 평가 점수(CMAS)에 대한 6주 COD 기술 수정의 강력하고 유익한 효과를 보고한 이전의 비무작위 대조 시험을 기반으로 수행되었습니다. COD 작업 중 신경근 결손 [중요한 그룹 x 시간 상호 작용, Cohen의 f2 = 0.63(오른쪽 다리) - 1.00(왼쪽 다리)]. 알파 = 0.05의 선험적 유의 수준과 0.8의 원하는 검정력을 사용하여 필요한 최소 표본 크기는 G*Power v3.1.9.7에서 N = 8(각 훈련 그룹에서 n = 4)로 추정되었습니다. 그러나 이 이전 연구에 대한 한 가지 우려는 CMAS 평가자가 잠재적인 체계적 편향과 과대 평가된 효과 크기로 이어지는 그룹 할당에 대해 눈이 멀지 않았다는 것입니다. 두 번째 우려는 여러 생체역학적 결함과 신경근 결함(예: 무릎 외반, 외측 체간 굴곡, 고관절 내회전)을 하나의 종합 점수로 통합하면 단일 생체 역학적 변수(예: 무릎 외전 모멘트) 현재 연구에서와 같이. 이러한 고려 사항에 따라 N = 40명의 스포츠 과학 학생(MD 및 LS의 경우 n = 20)의 필수 샘플 크기가 선택되었습니다. 25%의 예상 탈락률로 최소 N = 30명의 참가자로 구성된 이 샘플은 최소 0.8의 검정력으로 중간에서 강한 상호 작용 효과(Cohen의 f2 > 0.3)를 감지할 수 있습니다.

실험 프로토콜

모든 참가자는 첫 번째 친화 세션(WN 40)에 참여하여 COD 작업 실행을 연습하고 교육 개입의 내용 및 목표에 대한 정보를 받습니다. 기본 테스트(WN 40-41), 후속 테스트(WN 49-50) 및 유지 테스트(WN2-4, 2022)는 ISW 인스브루크의 Pulverturm 실험실에서 수행되며 동일한 테스트 프로토콜을 따릅니다. 참가자는 3D 모션 분석을 위한 47개의 역반사 마커(확장된 전신 플러그인 보행 모델, 10개의 카메라, 200Hz)와 표면 근전도(sEMG, 2000Hz) 및 관성 세그먼트 데이터(200Hz)의 결합 측정을 위한 14개의 센서를 장착하게 됩니다. (Noraxon Ultium, Noraxon Inc., Scottsdale, AZ, USA) 오른쪽 다리. 그 후 참가자들은 고정식 자전거에서 5분간 워밍업을 한 후 FIFA11+ 프로그램의 초기 달리기 연습을 하게 됩니다. 표준화된 수동 테스트에 따라 발목 저측 굴곡/배측 굴곡, 무릎 굴곡/신전, 고관절 신전/굴곡 및 고관절 외전에 대해 최대 자발적 수축(MVC)을 얻습니다. 참가자의 해부학적 구조에 대한 IMU 위치 및 방향은 측정 시작 전에 촬영한 이미지 및 보정 움직임을 기반으로 결정됩니다. 4번의 성공적인 연습 시도 후 참가자는 45도 절단 각도(COD45)로 10개의 COD 동작과 135도 절단 각도(COD135)로 10개의 COD 동작을 완료해야 합니다. - 임베드된 힘 플레이트(1000Hz, Kistler, Winterthur, Switzerland). 각 COD 이동에 대한 접근 및 출구 속도는 접근 및 출구 구역(Witty, Microgate, Bolzano, Italy) 내에 배치된 광학 타이밍 게이트에 의해 측정된 약 4.5m/s(COD45) 및 4m/s(COD135)로 제어됩니다. ). 시도 사이에 1분, 블록 사이에 5분의 휴식 시간(COD45 대 COD135)은 신경근 피로의 축적을 피할 것입니다.

데이터 분석

3D 마커 궤적 및 힘 데이터를 입력(최적 모션 캡처, OMC, 모델)으로 사용하여 OpenSim에서 역운동학 및 EMG 정보 최적화 절차를 사용하여 전신 운동학, 3D 관절 모멘트, 근육 힘 및 ACL 변형을 추정합니다( v.4.2) FE 시뮬레이션과 결합.

관성 센서 데이터만 입력으로 사용(관성 모션 캡처, IMC, 모델), 전신 운동학, 3D 관절 모멘트, 근육 힘 및 ACL 변형은 FE 시뮬레이션과 결합된 IMU 추적 및 최적 제어 알고리즘을 사용하여 추정됩니다. 이 후자의 접근 방식은 참신하며 현재 개발 중입니다.

오른쪽 다리의 근육 활성화 패턴은 근육 시너지 분석[각 테스트 시점(기준선, 추적 1, 후속 2에 대한 하나의 근육 시너지 모델])을 통해 추가로 분석되고 근육 시너지 벡터 및 시너지에 따라 정량화됩니다. 활성화 프로필. 구체적으로, 시너지 벡터당 근육의 ​​수와 근육 시너지 벡터의 형태는 추가적인 종속변수로 작용할 것이다.

통계

목표 1 & 2: NMT 및 COD 기술 수정 개입이 운동학, 운동학(OMC 모델) 및 EMG 관련 결과 변수에 미치는 영향은 대상자 간 요인 '그룹'(MD 대 LS) 및 피험자 내 요인 '시점'(기준선, 후속 조치, 유지). 알파 = 0.05의 선험적 유의 수준에서 유의한 상호 작용 효과 '그룹 x 시점'이 있는 경우 귀무 가설 H1은 기각됩니다. 상호 작용 효과, 즉 참가자의 성별 또는 잠재적인 다른 공변량으로 인한 효과 수정(예: 기준선 COD 성능)은 추가적인 3원 반복 측정 ANOVA에서 탐색될 것입니다. 사후 테스트는 각 그룹의 시점 사이에 종속 변수의 변화를 조사합니다.

목표 3: IMC 모델의 유효성은 OMC 모델 기반 변수와 비교하여 IMC 모델 기반 종속 변수의 체계적 편향 및 무작위 오류를 추정하기 위해 Bland & Altman 합의 한계를 기반으로 결정됩니다. IMC 모델은 합의 한계가 개입 그룹의 기준선과 후속 테스트 사이에 해당 변수에서 관찰된 변화보다 작은 경우 유효하다고 합니다.

윤리적 고려 / 위험-편익 분석 / 보험 정보

모든 참가자는 스포츠 과학 학생이므로 다방향 스포츠와 관련된 부상 위험에 자주 직면합니다. 따라서 본 연구 참여자의 부상 위험은 일상 생활에서보다 높지 않을 것입니다. 드물게 참가자가 이 연구 중에 부상을 입는 경우 모든 인스브루크 대학교 학생들에게 제공되는 사고 보험이 적용됩니다. 또한, 두 훈련 그룹의 훈련의 일부인 FIFA11+ NMT 프로그램이 스포츠 부상의 위험을 효과적으로 감소시키는 것으로 나타났기 때문에 모든 참가자는 현재 연구에 참여함으로써 이익을 얻을 것입니다. 전반적으로 이 연구의 이점이 위험보다 큽니다.