Voorspelling van knieblessures door middel van systeemdynamiekmodellering

Hoewel een groot aantal studies in het afgelopen decennium zich bezighouden met het begrijpen van de risicofactoren en de verbetering van programma's ter voorkoming van blessures, blijft het optreden van knieblessures hoog. Dientengevolge erkennen veel onderzoeken dat sportblessures zoals ACL-blessures aan de knie het resultaat zijn van een complexe interactie van meerdere risicofactoren die op een niet-lineaire manier met elkaar verbonden zijn. Gezien de benaderingen om de etiologie van knieblessures tot nu toe te begrijpen, worden in de meeste gevallen enkele risicofactoren onderzocht en lineair gekoppeld aan een blessure. Deze benaderingen zijn nuttig genoeg om de lineaire relatie tussen een bepaalde risicofactor en een blessure te laten zien, maar ze geven geen algemeen beeld en dynamische interactie van de naast elkaar bestaande risicofactoren van een blessure. Zo is de afgelopen jaren voorgesteld om een ​​niet-lineair wiskundig model te gebruiken dat de werking van complexe en dynamische systemen simuleert, met als uiteindelijk doel de dynamische interactie van verschillende risicofactoren beter te begrijpen en preventieprogramma's te verbeteren. Simulatiemodellering wordt als een verstandige optie beschouwd, omdat de complexiteit van problemen ons vermogen om ze handmatig op te lossen ver te boven gaat. Simulatiemethoden kunnen worden onderverdeeld in vier hoofdgroepen: Monte Carlo, discrete-event-simulatie, systeemdynamiek en agent-gebaseerde simulatie. Elke groep heeft zijn voordelen met betrekking tot het onderzochte onderwerp. Systeemdynamische modellering is nuttig gebleken bij het modelleren van epidemieën en ziektepreventiestrategieën, maar voor zover wij weten, is het nog niet gebruikt bij onderwerpen ter voorkoming van sportblessures. Daarom heeft de huidige studie tot doel de vastgelegde dynamiek van de risicofactoren voor knieblessures te analyseren door middel van systeemdynamische modellering.

Een beter begrip van de onderlinge correlaties tussen bestaande risicofactoren die bijdragen aan knieblessures zal worden bereikt door middel van systeemdynamische methodologie. Verder zullen factoren van vergelijkbaar belang bij letselpreventie worden onthuld. Het gebruik van systeemdynamische modellering op het gebied van sportblessurepreventie is nog niet opgenomen in onderzoeksmethodologie. Dit project zal de eerste poging zijn om de causale verbanden tussen de belangrijkste risicofactoren voor een knieblessure en hun dynamische wisselwerking in de loop van de tijd vast te leggen door middel van systeemdynamische modellering. Het ontwikkelde dynamische model kan worden gebruikt om knieblessures te voorspellen en effectieve blessurepreventieprogramma's te plannen.

SD-modellering kan worden ontwikkeld door specifieke taken uit te voeren, waaronder een duidelijke uitleg van het probleem, het genereren van een kwalitatief diagram van de systeemstructuur, het omzetten van de kwalitatieve hypothese in een gekwantificeerd simulatiemodel, het testen van het model en het informeren van beleidsbeslissingen over de implicaties van het model.

De methodologische procedure in dit onderzoeksproject kan worden onderverdeeld in drie opeenvolgende delen. Het eerste deel is een kwalitatieve studie die informatie verschaft over de theoretische niet-lineaire onderlinge verbanden tussen de risicofactoren. De eerste stap van het kwalitatieve onderzoek is een uitgebreide literatuurstudie om een ​​lijst te maken van factoren die van invloed zijn op knieblessures bij sporters en om hypothesen te ontwikkelen over hun onderlinge relaties. Vervolgens zal een Causal Loop Diagram (CLD) worden opgesteld op basis van de informatie uit het literatuuronderzoek en de toepassing van groepsmodelleringsmethodiek. Door deze methodologie zullen experts op het gebied van sportblessures (dit zou het modelleringsteam kunnen zijn) en belanghebbenden (sportwetenschappers, artsen, andere medische experts, coaches, trainers) betrokken zijn bij het modelleringsproces op basis van een reeks scriptworkshops.

Concreet is de methodologie van groepsmodellering gebaseerd op specifieke scriptoefeningen. Nauwkeuriger gezegd, in eerste instantie zal de recensent een eerste perceptie formuleren van de causale verbanden tussen de factoren en een eerste overzicht van het causale lusdiagram. Daarna wordt het modelleringsteam betrokken bij het modelleringsproces. Er zullen ongeveer vier series worden uitgevoerd voor het formuleren van de CLD. Vervolgens zal de CLD worden gepresenteerd aan de belangrijkste belanghebbenden die door het modelleringsteam zijn geselecteerd om hun mening over de CLD te peilen. Hun mening zal worden gebruikt om het model bij te werken. Vervolgens wordt het definitieve informele diagram geformuleerd.

In het tweede deel van het onderzoeksproject zal het doel zijn om de onderlinge relaties tussen factoren te kwantificeren met behulp van een structurele vergelijkingsmodelbenadering (SEM). Voorseizoen- en seizoensgegevens van 100 atleten zullen worden verzameld met behulp van vragenlijsten en laboratoriummetingen die veel zijn gebruikt bij onderzoeken naar de voorspelling van knieblessures. Structurele vergelijkingsmodellering is een reeks statistische technieken die worden gebruikt om de complexe relaties tussen variabelen te meten om de validiteit van de theorie te testen. echte gegevens gebruiken. Het is vergelijkbaar, maar krachtiger dan regressieanalyses, omdat het meerdere hypothetische relaties tussen variabelen tegelijkertijd kan onderzoeken, terwijl meervoudige regressie zo'n holistische modellering niet mogelijk maakt. SEM kan verschillende geïntegreerde analytische technieken omvatten, zoals groepsvariantievergelijkingen geassocieerd met ANOVA, evenals regressieanalyse. Factoranalyse is een ander speciaal geval van SEM waarbij niet-waargenomen variabelen (factor- of latente variabelen) worden berekend uit gemeten variabelen. Op deze manier stelt SEM onderzoekers in staat om de ontwikkeling van verschijnselen zoals ziekten of verwondingen te verklaren. Gedurende één seizoen worden de atleten gemonitord op blessures en deze gegevens worden gebruikt in het derde deel van het onderzoeksplan zoals hieronder beschreven.

In het derde deel zal, op basis van de bevindingen van de twee voorgaande studies die hierboven zijn beschreven, een dynamisch simulatiemodel voor de voorspelling van knieblessures worden ontwikkeld. De reeds verzamelde gegevens uit de voorgaande stappen en analyse zullen worden gebruikt om het simulatiemodel te ontwikkelen. Met behulp van specifieke vergelijkingen zal de functie van het simulatiemodel de neiging tot knieblessures voorspellen. Op basis van de interactie tussen de variabelen uitgedrukt in de CLD zal een perceptie/voorspelling van de waarschijnlijkheid van knieletsel worden gegeven. Bovendien zou het via het model in staat zijn om de veranderingen in de variabele van belang, namelijk knieblessures, te zien als de testist de waarden van een variabele zou wijzigen.

De laatste stap omvat de validatie en kalibratie van het model. Het doel van deze stap is om te testen hoe dicht de schatting voor knieblessures van het model bij de incidentie van knieblessures tijdens het seizoen lag.

Er wordt verwacht dat de leden van de sportgeneeskundige gemeenschap de resultaten van het onderzoek gebruiken om knieblessures te voorspellen en inzicht te krijgen in de belangrijkste risicofactoren, evenals hun onderlinge relaties, en om programma's en strategieën voor letselpreventie effectief te plannen.