Forutsigelse av kneskader gjennom systemdynamikkmodellering

Selv om et stort antall studier det siste tiåret omhandler forståelsen av risikofaktorene og forbedringen av skadeforebyggende programmer, er forekomsten av kneskader fortsatt høy. Som et resultat erkjenner mange studier at sportsskader som ACL-skader i kne er et resultat av en kompleks interaksjon av flere risikofaktorer som henger sammen på en ikke-lineær måte. Gitt tilnærmingene til å forstå etiologien til kneskader så langt, blir i de fleste tilfeller noen risikofaktorer undersøkt og knyttet lineært til en skade. Disse tilnærmingene er nyttige nok til å vise det lineære forholdet mellom en bestemt risikofaktor og en skade, men de klarer ikke å presentere det overordnede bildet og den dynamiske interaksjonen av de sameksisterende risikofaktorene for en skade. De siste årene har det derfor blitt foreslått å bruke en ikke-lineær matematisk modell som simulerer driften av komplekse og dynamiske systemer, med det endelige målet å bedre forstå den dynamiske interaksjonen mellom ulike risikofaktorer og forbedre forebyggingsprogrammer. Simuleringsmodellering anses å være et klokt alternativ fordi kompleksiteten til problemer er langt utenfor vår evne til å løse dem manuelt. Simuleringsmetoder kan kategoriseres i fire hovedgrupper: Monte Carlo, simulering av diskret hendelse, systemdynamikk og agentbasert simulering. Hver gruppe har sine fordeler med hensyn til emnet som undersøkes. Systemdynamisk modellering har blitt funnet nyttig i epidemiske modellering og sykdomsforebyggende strategier, men har så vidt vi vet ennå ikke blitt brukt i emner for forebygging av idrettsskader. Derfor har denne studien som mål å analysere den fangede dynamikken til risikofaktorene for kneskader gjennom systemdynamisk modellering.

En bedre forståelse av interkorrelasjonene mellom eksisterende risikofaktorer som bidrar til kneskader vil oppnås gjennom systemdynamisk metodikk. Videre vil faktorer av sammenlignbar betydning i skadeforebygging avdekkes. Bruken av systemdynamikkmodellering innen forebygging av idrettsskader er ennå ikke innlemmet i forskningsmetodikk. Dette prosjektet vil være det første forsøket på å fange årsakssammenhengene mellom nøkkelrisikofaktorer for en kneskade og deres dynamiske samspill over tid gjennom systemdynamisk modellering. Den utviklede dynamikkmodellen kan brukes til å forutsi kneskader og planlegge effektive skadeforebyggende programmer.

SD-modellering kan utvikles etter spesifikke oppgaver, inkludert en klar forklaring av problemet, generering av et kvalitativt diagram av systemstrukturen, konvertering av den kvalitative hypotesen til en kvantifisert simuleringsmodell, testmodell og informering av politiske beslutninger om modellens implikasjoner.

Den metodiske prosedyren i dette forskningsprosjektet kan deles inn i tre påfølgende deler. Den første delen er en kvalitiv studie som skal informere om de teoretiske ikke-lineære sammenhengene mellom risikofaktorene. Det første trinnet i den kvalitative studien er en omfattende litteraturgjennomgang for å lage en liste over faktorer som påvirker kneskader blant idrettsutøvere og utvikle hypoteser om deres innbyrdes forhold. Deretter vil et Causal Loop Diagram (CLD) bli formulert basert på informasjonen hentet fra litteraturgjennomgangen og anvendelsen av gruppemodelleringsmetodikk. Med denne metodikken vil eksperter innen idrettsskader (dette kan være modellteamet) og interessenter (idrettsforskere, leger, andre medisinske eksperter, trenere, trenere) engasjere seg i modelleringsprosessen basert på en serie manusverksteder.

Spesifikt er metodikken for gruppemodellbygging basert på spesifikke manusøvelser. Mer presist vil anmelderen innledningsvis formulere en første oppfatning av årsakssammenhengene mellom faktorene og en første oversikt over årsakssløyfediagrammet. Etterpå vil modellteamet bli innlemmet i modelleringsprosessen. Omtrent fire serier vil bli utført for formuleringen av CLD. Deretter vil CLD bli presentert for hovedinteressenter valgt av modellteamet for å engasjere deres meninger om CLD. Deres meninger vil bli brukt til å oppdatere modellen. Deretter vil det endelige tilfeldige diagrammet bli formulert.

Den andre delen av forskningsprosjektet vil være å kvantifisere sammenhengene mellom faktorer ved bruk av en strukturell ligningsmodelltilnærming (SEM). Før- og sesongdata fra 100 idrettsutøvere vil bli samlet inn ved hjelp av spørreskjemaer og laboratoriemålinger som har blitt mye brukt i prediksjonsundersøkelser for kneskade. Strukturell ligningsmodellering er et sett med statistiske teknikker som brukes til å måle de komplekse sammenhengene mellom variabler for å teste teoriens gyldighet. ved hjelp av ekte data. Det er likt, men kraftigere enn regresjonsanalyser, da det kan undersøke flere hypoteseforhold mellom variabler samtidig, mens multippel regresjon ikke tillater en slik helhetlig modellering. SEM kan inkludere flere integrerte analytiske teknikker som gruppevarianssammenligninger assosiert med ANOVA samt regresjonsanalyse. Faktoranalyse er et annet spesialtilfelle av SEM der uobserverte variabler (faktor eller latente variabler) beregnes fra målte variabler. På denne måten lar SEM forskere forklare utviklingen av fenomener som sykdommer eller skader. Utøverne vil bli overvåket for skader i løpet av en sesong og disse dataene vil bli brukt i den tredje delen av forskningsplanen som beskrevet nedenfor.

I den tredje delen, basert på funn fra de to tidligere studiene beskrevet ovenfor, vil det utvikles en dynamisk simuleringsmodell for prediksjon av kneskader. De allerede innsamlede dataene fra de foregående trinnene og analysen vil bli brukt til å utvikle simuleringsmodellen. Ved å bruke spesifikke ligninger vil funksjonen til simuleringsmodellen forutsi tilbøyeligheten til kneskader. Basert på interaksjonen mellom variablene uttrykt i CLD vil en oppfatning/prediksjon av sannsynligheten for kneskade bli gitt. Videre, gjennom modellen ville det være i stand til å se endringene i variabelen av interesse som er kneskader hvis testist for å endre verdiene til en variabel.

Det siste trinnet inkluderer validering og kalibrering av modellen. Målet med dette trinnet er å teste hvor nært estimatet for kneskader i modellen var forekomsten av kneskader oppstått i løpet av sesongen.

Det forventes at medlemmene av det idrettsmedisinske samfunnet bruker resultatene av studien til å forutsi kneskader og få innsikt i de viktigste risikofaktorene, samt deres innbyrdes sammenhenger og effektivt planlegge skadeforebyggende programmer og strategier.