Przewidywanie urazów kolana poprzez modelowanie dynamiki systemu

Chociaż duża liczba badań w ostatniej dekadzie dotyczy zrozumienia czynników ryzyka i poprawy programów zapobiegania urazom, częstość występowania urazów kolana pozostaje wysoka. W rezultacie wiele badań uznaje, że urazy sportowe, takie jak uraz ACL kolana, są wynikiem złożonej interakcji wielu czynników ryzyka, które są ze sobą powiązane w sposób nieliniowy. Biorąc pod uwagę dotychczasowe podejścia do zrozumienia etiologii urazów kolana, w większości przypadków niektóre czynniki ryzyka są badane i liniowo łączone z urazem. Podejścia te są wystarczająco przydatne, aby pokazać liniową zależność między określonym czynnikiem ryzyka a urazem, jednak nie przedstawiają ogólnego obrazu i dynamicznej interakcji współistniejących czynników ryzyka urazu. Dlatego w ostatnich latach zaproponowano wykorzystanie nieliniowego modelu matematycznego symulującego działanie złożonych i dynamicznych systemów, którego ostatecznym celem jest lepsze zrozumienie dynamicznych interakcji różnych czynników ryzyka i doskonalenie programów profilaktycznych. Modelowanie symulacyjne jest uważane za rozsądną opcję, ponieważ złożoność problemów znacznie przekracza nasze możliwości ręcznego rozwiązania. Metody symulacji można podzielić na cztery główne grupy: Monte Carlo, symulacja zdarzeń dyskretnych, dynamika systemu i symulacja oparta na agentach. Każda grupa ma swoje zalety w odniesieniu do badanego tematu. Dynamiczne modelowanie systemu okazało się przydatne w modelowaniu epidemii i strategiach zapobiegania chorobom, ale według naszej wiedzy nie było jeszcze wykorzystywane w tematach zapobiegania urazom sportowym. Dlatego niniejsze badanie ma na celu analizę uchwyconej dynamiki czynników ryzyka urazów stawu kolanowego poprzez systemowe modelowanie dynamiczne.

Lepsze zrozumienie wzajemnych korelacji między istniejącymi czynnikami ryzyka, które przyczyniają się do urazów kolana, zostanie osiągnięte dzięki metodologii dynamiki systemu. Ponadto zostaną ujawnione czynniki o porównywalnym znaczeniu w zapobieganiu urazom. Wykorzystanie modelowania dynamiki systemów w profilaktyce urazów sportowych nie zostało dotychczas włączone do metodologii badań. Ten projekt będzie pierwszą próbą uchwycenia związków przyczynowych między kluczowymi czynnikami ryzyka urazu kolana i ich dynamicznej interakcji w czasie poprzez dynamiczne modelowanie systemu. Opracowany model dynamiki może być wykorzystany do przewidywania urazów stawu kolanowego oraz planowania skutecznych programów zapobiegania urazom.

Modelowanie SD można opracować po wykonaniu określonych zadań, w tym jasnego wyjaśnienia problemu, wygenerowania jakościowego diagramu struktury systemu, przekształcenia hipotezy jakościowej w ilościowy model symulacyjny, testowania modelu i informowania decyzji politycznych o implikacjach modelu.

Metodologiczną procedurę w tym projekcie badawczym można podzielić na trzy następujące po sobie części. Pierwsza część to badanie jakościowe, które poinformuje o teoretycznych nieliniowych współzależnościach między czynnikami ryzyka. Pierwszym krokiem badania jakościowego jest kompleksowy przegląd literatury w celu sporządzenia listy czynników wpływających na uraz kolana wśród sportowców i sformułowania hipotez dotyczących ich wzajemnych powiązań. Następnie na podstawie informacji uzyskanych z przeglądu literatury i zastosowania metodologii budowania modelowania grupowego zostanie sformułowany diagram pętli przyczynowej (CLD). Dzięki tej metodologii eksperci w dziedzinie urazów sportowych (może to być zespół modelujący) oraz interesariusze (naukowcy zajmujący się sportem, lekarze, inni eksperci medyczni, trenerzy, trenerzy) zostaną zaangażowani w proces modelowania w oparciu o serię warsztatów scenariuszowych.

W szczególności metodologia budowania modelowania grupowego opiera się na określonych ćwiczeniach skryptowych. Mówiąc dokładniej, początkowo recenzent sformułuje pierwsze spostrzeżenie związków przyczynowych między czynnikami i pierwszy przegląd diagramu pętli przyczynowej. Następnie zespół modelujący zostanie włączony do procesu modelowania. W celu sformułowania CLD zostaną przeprowadzone około cztery serie. Następnie CLD zostanie zaprezentowany głównym interesariuszom wybranym przez zespół modelujący, aby zaangażować ich opinie na temat CLD. Ich opinie posłużą do aktualizacji modelu. Następnie zostanie sformułowany ostateczny diagram swobodny.

Druga część projektu badawczego będzie miała na celu ilościowe określenie wzajemnych zależności między czynnikami przy użyciu podejścia opartego na modelu równań strukturalnych (SEM). Dane przedsezonowe i w trakcie sezonu od 100 sportowców zostaną zebrane za pomocą kwestionariuszy i pomiarów laboratoryjnych, które były szeroko stosowane w badaniach prognozowania kontuzji kolana Modelowanie równań strukturalnych to zestaw technik statystycznych używanych do pomiaru złożonych zależności między zmiennymi w celu sprawdzenia poprawności teorii z wykorzystaniem prawdziwych danych. Jest podobna, ale potężniejsza niż analizy regresji, ponieważ może jednocześnie badać wiele hipotetycznych zależności między zmiennymi, podczas gdy regresja wielokrotna nie pozwala na takie całościowe modelowanie. SEM może obejmować kilka zintegrowanych technik analitycznych, takich jak porównania wariancji grup związane z ANOVA, jak również analiza regresji. Analiza czynnikowa to kolejny szczególny przypadek SEM, w którym nieobserwowalne zmienne (czynniki lub zmienne ukryte) są obliczane na podstawie mierzonych zmiennych. W ten sposób SEM pozwala naukowcom wyjaśnić rozwój zjawisk takich jak choroby czy urazy. Zawodnicy będą monitorowani pod kątem kontuzji podczas jednego sezonu, a dane te zostaną wykorzystane w trzeciej części planu badawczego, jak opisano poniżej.

W trzeciej części, w oparciu o wyniki dwóch poprzednich badań opisanych powyżej, zostanie opracowany dynamiczny model symulacyjny do prognozowania urazów stawu kolanowego. Zebrane już dane z poprzednich kroków i analizy zostaną wykorzystane do opracowania modelu symulacyjnego. Korzystając z określonych równań, funkcja modelu symulacyjnego pozwoli przewidzieć skłonność do urazów kolana. Na podstawie interakcji między zmiennymi wyrażonymi w CLD zostanie zapewnione postrzeganie/przewidywanie prawdopodobieństwa urazu kolana. Co więcej, dzięki modelowi byłby w stanie zobaczyć zmiany w zmiennej będącej przedmiotem zainteresowania, jaką są urazy kolana, gdyby tester zmienił wartości zmiennej.

Ostatni krok obejmuje walidację i kalibrację modelu. Celem tego kroku jest sprawdzenie, jak bliskie było oszacowanie urazów kolana modelu do częstości występowania urazów kolana w trakcie sezonu.

Oczekuje się, że członkowie społeczności medycyny sportowej wykorzystają wyniki badania do przewidywania urazów kolana i uzyskania wglądu w kluczowe czynniki ryzyka, a także ich wzajemne powiązania oraz skutecznego planowania programów i strategii zapobiegania urazom