Sanntidssensorisk tilbakemelding for skadeforebygging hos menn vurdert i virtuell virkelighet (MaNMT)

aNMT integrerer biomekanisk screening med toppmoderne augmented reality-headset for å vise tilbakemelding i sanntid som kartlegger komplekse biomekaniske variabler på enkle visuelle tilbakemeldingsstimuli som idrettsutøvere "kontrollerer" via sine egne bevegelser. Den sentrale hypotesen er at aNMT biofeedback vil forbedre leddmekanikken i evidensbaserte tiltak samlet inn i realistiske, sportsspesifikke virtual reality-scenarier. Spesifikt er formålet med denne undersøkelsen å bestemme effektiviteten til en NMT-biofeedback for å forbedre landingsmekanikk med høy risiko både i en laboratorieoppgave og under sportsspesifikke scenarier. Basert på etterforskerens foreløpige data, antar etterforskerne at en NMT-biofeedback vil gi større forbedringer i lokalisert leddmekanikk sammenlignet med nevromuskulær trening som inkorporerer falske tilbakemeldinger under drop vertical jump (DVJ)-oppgaven. I det sekundære målet antar etterforskerne at en NMT vil produsere forbedret lokalisert leddmekanikk og globale skaderisikoteknikker under sportsspesifikke manøvrer vurdert i oppslukende virtuelle miljøer sammenlignet med falske tilbakemeldinger. De forventede resultatene vil støtte økt effektivitet og forbedret effektivitet av tilbakemeldinger for personlig tilpasset og målrettet skadeforebyggende trening. Den positive effekten vil være forbedringen av skaderisikomekanikken og potensialet for å redusere skader på spillebanen. Et randomisert design med gjentatte tiltak vil bli brukt for å teste de to hypotesene for mål 1: For det første at aNMT vil gi større forbedringer i lokalisert leddmekanikk sammenlignet med falske tilbakemeldingsgruppen under DVJ-oppgaven; For det andre, basert på de foreløpige dataene, forventer etterforskerne at innovativ aNMT vil føre til graderte leddforbedringer og redusert global skaderisikomekanikk som vil overgå den totale oppgaveoverførte reduksjonen i biomekanikk med høy risiko etter 12 biofeedback-treningsøkter i sanntid. Tidligere beskrevne teknikker vil bli brukt for å måle biomekaniske risikofaktorer under en DVJ-oppgave utført i begynnelsen og slutten av den 6-ukers treningsperioden før konkurransen. Idrettsutøvere vil bli randomisert i en av to grupper: 1) aNMT biofeedback eller (2) sham (augmented reality-briller med en stimulans som vil gi gjentakelse av trening). Hver idrettsutøver, så vel som statistikerne, vil bli blindet for intervensjonen. Alle idrettsutøvere vil motta 12 treningsøkter over en 6-ukers periode i løpet av sesongen før konkurransen, og hver av gruppene vil ha en longitudinell vurdering av biomekaniske resultatmål fanget ved hver biofeedback-økt.