시스템 다이내믹스 모델링을 통한 무릎 부상 예측

최근 10년 동안 많은 연구가 위험 요인에 대한 이해와 부상 예방 프로그램의 개선을 다루고 있지만 무릎 부상의 발생률은 여전히 ​​높습니다. 그 결과 무릎 ACL 부상과 같은 스포츠 부상은 비선형적으로 상호 연결된 여러 위험 요소의 복잡한 상호 작용의 결과라는 많은 연구 결과가 있습니다. 지금까지 무릎 부상의 원인을 이해하기 위한 접근 방식을 고려할 때 대부분의 경우 일부 위험 요소를 조사하고 부상과 선형적으로 연결합니다. 이러한 접근 방식은 특정 위험 요소와 부상 사이의 선형 관계를 보여주기에는 충분히 유용하지만 부상의 공존하는 위험 요소의 전반적인 그림과 동적 상호 작용을 제시하지 못합니다. 따라서 최근에는 다양한 위험 요인의 동적 상호 작용을 더 잘 이해하고 예방 프로그램을 개선하는 것을 궁극적인 목표로 복잡하고 역동적인 시스템의 작동을 시뮬레이션하는 비선형 수학적 모델을 사용하는 것이 제안되었습니다. 시뮬레이션 모델링은 문제의 복잡성이 수동으로 해결할 수 있는 능력을 훨씬 뛰어넘기 때문에 현명한 선택으로 간주됩니다. 시뮬레이션 방법은 Monte Carlo, 이산 사건 시뮬레이션, 시스템 역학 및 에이전트 기반 시뮬레이션의 네 가지 주요 그룹으로 분류할 수 있습니다. 각 그룹은 조사한 주제와 관련하여 장점이 있습니다. 시스템 다이내믹 모델링은 전염병 모델링 및 질병 예방 전략에 유용한 것으로 밝혀졌지만 우리가 아는 한 스포츠 부상 예방 주제에는 아직 사용되지 않았습니다. 따라서 본 연구에서는 시스템 다이내믹 모델링을 통해 포착된 무릎 부상 위험인자의 동역학을 분석하고자 한다.

시스템 다이내믹 방법론을 통해 무릎 부상에 기여하는 기존 위험 요소 간의 상호 상관 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한, 부상 예방에 있어 유사한 중요성을 지닌 요소가 드러날 것입니다. 스포츠 부상 예방 분야에서 시스템 역학 모델링의 사용은 아직 연구 방법론에 통합되지 않았습니다. 이 프로젝트는 시스템 동적 모델링을 통해 무릎 부상의 주요 위험 요소와 시간 경과에 따른 동적 상호 작용 간의 인과 관계를 포착하려는 첫 번째 시도입니다. 개발된 역학 모델은 무릎 부상을 예측하고 효과적인 부상 예방 프로그램을 계획하는 데 사용할 수 있습니다.

SD 모델링은 문제에 대한 명확한 설명, 시스템 구조의 정성적 다이어그램 생성, 정성적 가설을 정량화된 시뮬레이션 모델로 변환, 모델 테스트, 모델의 영향에 대한 정책 결정 알림 등 특정 작업에 따라 개발할 수 있습니다.

이 연구 프로젝트의 방법론적 절차는 연속적인 세 부분으로 구분할 수 있습니다. 첫 번째 부분은 위험 요인 간의 이론적 비선형 상호 관계에 대해 알려주는 질적 연구입니다. 질적 연구의 첫 번째 단계는 포괄적인 문헌 검토로 운동선수의 무릎 부상에 영향을 미치는 요인 목록을 만들고 이들의 상호 관계에 대한 가설을 개발합니다. 그런 다음 문헌 검토에서 추출한 정보와 그룹 모델링 구축 방법론의 적용을 기반으로 CLD(Causal Loop Diagram)를 공식화합니다. 이 방법론에 따라 스포츠 부상 분야의 전문가(모델링 팀일 수 있음)와 이해 관계자(스포츠 과학자, 의사, 기타 의료 전문가, 코치, 트레이너)가 일련의 스크립트 워크숍을 기반으로 모델링 프로세스에 참여하게 됩니다.

특히 그룹 모델링 구축 방법론은 특정 스크립트 연습을 기반으로 합니다. 보다 정확하게는 처음에 검토자는 요인 간의 인과 관계에 대한 첫 번째 인식과 인과 관계 루프 다이어그램의 첫 번째 개요를 공식화합니다. 이후 모델링 팀은 모델링 프로세스에 통합됩니다. CLD의 공식화를 위해 약 4개의 시리즈가 수행될 것입니다. 그런 다음 모델링 팀에서 선정한 주요 이해 관계자에게 CLD를 제시하여 CLD에 대한 의견을 수렴합니다. 그들의 의견은 모델을 업데이트하는 데 사용될 것입니다. 그런 다음 최종 캐주얼 다이어그램이 공식화됩니다.

연구 프로젝트의 두 번째 부분은 구조 방정식 모델 접근법(SEM)을 사용하여 요인 간의 상호 관계를 정량화하는 것입니다. 무릎 부상 예측 조사에 널리 사용되는 설문지 및 실험실 측정을 사용하여 100명의 선수로부터 프리시즌 및 시즌 데이터를 수집합니다. 구조 방정식 모델링은 이론의 타당성을 테스트하기 위해 변수 간의 복잡한 관계를 측정하는 데 사용되는 일련의 통계 기법입니다. 실제 데이터를 사용합니다. 다중 회귀는 이러한 전체론적 모델링을 허용하지 않는 반면 변수 간의 여러 가설 관계를 동시에 조사할 수 있으므로 회귀 분석과 유사하지만 더 강력합니다. SEM에는 ANOVA와 관련된 그룹 분산 비교 및 ​​회귀 분석과 같은 여러 통합 분석 기술이 포함될 수 있습니다. 요인 분석은 관찰되지 않은 변수(요인 또는 잠재 변수)가 측정된 변수에서 계산되는 SEM의 또 다른 특별한 경우입니다. 이러한 방식으로 SEM을 통해 연구원은 질병이나 부상과 같은 현상의 발달을 설명할 수 있습니다. 선수들은 한 시즌 동안 부상에 대해 모니터링되며 이러한 데이터는 아래에 설명된 연구 계획의 세 번째 부분에서 사용됩니다.

세 번째 부분에서는 위에서 설명한 두 가지 이전 연구 결과를 기반으로 무릎 부상 예측을 위한 동적 시뮬레이션 모델을 개발합니다. 이전 단계 및 분석에서 이미 수집된 데이터는 시뮬레이션 모델을 개발하는 데 사용됩니다. 특정 방정식을 사용하여 시뮬레이션 모델의 기능은 무릎 부상의 성향을 예측합니다. CLD에 표현된 변수들 사이의 상호 작용에 기초하여 무릎 부상의 가능성에 대한 인식/예측이 제공될 것입니다. 또한 모델을 통해 검사자가 변수 값을 변경하면 관심 변수인 무릎 부상의 변화를 볼 수 있습니다.

마지막 단계에는 모델의 검증 및 보정이 포함됩니다. 이 단계의 목적은 모델의 무릎 부상에 대한 추정치가 시즌 동안 발생한 무릎 부상 발생률에 얼마나 가까운지 테스트하는 것입니다.

스포츠 의학계 구성원들은 연구 결과를 활용하여 무릎 부상을 예측하고 주요 위험 요인과 이들의 상호 관계에 대한 통찰력을 얻고 부상 예방 프로그램 및 전략을 효과적으로 계획할 수 있기를 기대합니다.