급성 비접촉 하지 손상 예측을 위한 시스템 역학 모델 (SDLE)

소개

적절한 햄스트링 근육 기능은 대부분의 운동 활동을 수행하는 데 필수적입니다. 근육 부상, 특히 햄스트링 근육은 팀 스포츠에서 발생률이 높은 부상 중 하나입니다. 구체적으로, 근육 부상은 유럽 축구 클럽의 모든 시간 손실 부상의 약 1/3을 차지하는 반면 햄스트링 근육 부상은 모든 부상의 12%를 나타냅니다. 또한 유럽 팀에서 HSI를 가진 선수의 1개월 재활의 재정적 영향은 500.000입니다. 유로. 최근 179개 HSI 관련 위험인자를 체계적으로 검토한 결과 이들 요인의 복잡하고 비선형적인 상관관계를 규명할 필요가 있다고 결론지었다. 스포츠 부상 분야에서 복잡한 시스템 계산 방법을 사용하면 부상 원인에 대한 유효한 통찰력을 얻을 수 있으며 결과적으로 보다 효과적인 부상 예측이 가능합니다.

SD 모델링 및 건강 관련 연구에 대한 적용은 지난 몇 년 동안 급속도로 증가했습니다. 성공적인 SD 응용 프로그램의 예로는 복잡한 병인과 뇌진탕의 회복을 포착하고 더 잘 이해하기 위한 비만 및 당뇨병, 암, 심혈관 및 기타 만성 질환의 주제가 포함됩니다.

요약하면, SD 모델링 방법은 건강 시스템 문제를 다루는 효과적인 접근 방식임이 입증되었습니다. 그러나 조사자들이 아는 한, HSI에 기여하는 요인들 간의 상호 작용의 복잡하고 역동적인 특성을 조사하기 위해 SD 모델링을 사용한 연구는 수행되지 않았습니다.

연구의 목적

이 연구는 햄스트링 부상의 위험을 평가하기 위한 SDLE(System Dynamics for Lower Extremity) 모델을 개발하는 것을 먼저 목표로 합니다. 또한 실제 데이터로 모델을 보정 및 검증하여 요인의 상호 작용을 정량화하고 HSI를 예측하는 모델의 기능을 테스트합니다. 최종 목표는 그럴듯한 예방 전략을 테스트하고 적절한 정책을 제안하는 것입니다.

방법론

SDLE 프로젝트의 방법론적 절차에 대한 일반적인 설명 제안된 프로젝트의 방법론적 단계와 제안된 연구의 시간표가 제시됩니다. 명확한 문제 설명에 따라 HSI 위험 요소에 대한 검토가 수행됩니다. 위험 요인은 SDLE 모델 개발을 위한 변수로 사용됩니다. 이는 주요 이해관계자와의 일련의 공동 창작 워크숍에서 초기에 인과관계 루프 모델링 기술을 사용함으로써 촉진될 것입니다. 여기서는 GMB(Group Modeling Building) 방법론을 사용한다. 목표는 스포츠 물리 치료사, 의사, 코치 및 스포츠 과학자와 같은 이해 관계자로부터 귀중한 정보를 얻는 것입니다. 공동 창작 워크숍의 결과는 HSI 위험 요소 간의 주요 상호 관계를 설명하는 인과 관계 루프 모델이 될 것입니다. CLD의 생성은 이해관계자들 사이에 존재하는 다양한 멘탈 모델을 공유하는 커뮤니케이션 도구가 될 것입니다. 이해 관계자와 합의하여 CLD를 개발한 후에는 저류량 모델로 진행하여 CLD에서 식별된 변수를 정량화하고 저류량과 흐름을 구분합니다. 그런 다음 공식화된 SDLE 모델은 팀 스포츠 선수의 실제 데이터(위험 요인, 부상, 노출률)를 사용하여 보정됩니다. 마지막 단계는 민감도 분석을 통해 시뮬레이션 모델을 실행하는 것입니다. 우리는 위험을 줄이고 햄스트링 부상 문제를 해결하기 위해 구현 전에 그럴듯한 개입을 테스트하여 실험을 수행할 것입니다. 제안된 프로젝트의 주요 단계는 다음과 같이 더 자세히 설명됩니다.

실제 데이터로 SDLE 모델 검증

팀의 스포츠 선수들이 이 연구에 참여하도록 초대될 것입니다. 운동선수는 연구에 참여하기 위해 최소 6개월 동안 부상이 없거나 이전 부상에서 완전히 회복되어야 합니다. 이 단계에서는 1년간의 전향적 코호트 연구가 수행됩니다. 이 단계에는 시즌 전 측정, 시즌 중 부상 및 노출률 데이터 수집, 시즌 중간의 후속 측정이 포함됩니다. 기록된 데이터는 공식화된 SDLE 모델에 삽입되어 모델을 보정하고 검증합니다. 첫째, 인구 통계학적 세부 정보와 병력이 수집됩니다. 그런 다음 특정 생체 역학적 측정이 평가됩니다.

데이터 처리 및 통계 분석

구조 방정식 모델 접근법(SEM)은 수집 변수 간의 상호 관계를 정량화하는 데 사용됩니다. 구조 방정식 모델링은 실제 데이터를 사용하여 이론의 유효성을 테스트하기 위해 변수 간의 복잡한 관계를 측정하는 데 사용되는 일련의 통계 기법입니다.

민감도 분석 및 시나리오 플래닝

SDLE 모델이 보정되고 검증된 후 다양한 시나리오가 평가됩니다. SDLE 시뮬레이션 모델을 통해 이러한 개입의 영향을 평가하기 위해 다양한 개입이 적용될 것입니다. 결과적으로 급성 비접촉 LE 손상 문제를 해결하기 위한 효과적인 정책이 제안될 것입니다.