Прогнозирование травм колена с помощью системно-динамического моделирования

Хотя большое количество исследований, проведенных в последнее десятилетие, посвящено пониманию факторов риска и совершенствованию программ профилактики травм, частота травм колена остается высокой. В результате многие исследования признают, что спортивные травмы, такие как травма передней крестообразной связки колена, являются результатом сложного взаимодействия множества факторов риска, которые взаимосвязаны нелинейным образом. Учитывая подходы к пониманию этиологии травм колена до сих пор, в большинстве случаев некоторые факторы риска исследуются и линейно связаны с травмой. Эти подходы достаточно полезны, чтобы показать линейную связь между конкретным фактором риска и травмой, однако они не могут представить общую картину и динамическое взаимодействие сосуществующих факторов риска травмы. Так, в последние годы предлагается использовать нелинейные математические модели, имитирующие работу сложных и динамических систем, с конечной целью лучшего понимания динамического взаимодействия различных факторов риска и улучшения профилактических программ. Имитационное моделирование считается разумным вариантом, потому что сложность проблем выходит далеко за рамки наших возможностей решить их вручную. Методы моделирования можно разделить на четыре основные группы: Монте-Карло, моделирование дискретных событий, системная динамика и моделирование на основе агентов. Каждая группа имеет свои преимущества в отношении изучаемой темы. Системно-динамическое моделирование оказалось полезным в моделировании эпидемий и стратегиях профилактики заболеваний, но, насколько нам известно, оно еще не использовалось в вопросах профилактики спортивных травм. Таким образом, настоящее исследование направлено на анализ зафиксированной динамики факторов риска травм колена с помощью системно-динамического моделирования.

Лучшее понимание взаимосвязи между существующими факторами риска, способствующими травмам колена, будет достигнуто с помощью системно-динамической методологии. Далее будут выявлены сопоставимые по значимости факторы в профилактике травматизма. Использование моделирования системной динамики в области профилактики спортивного травматизма еще не включено в методологию исследований. Этот проект станет первой попыткой выявить причинно-следственные связи между ключевыми факторами риска травмы колена и их динамическое взаимодействие с течением времени с помощью системного динамического моделирования. Разработанная динамическая модель может быть использована для прогнозирования травм колена и планирования эффективных программ профилактики травм.

SD-моделирование может быть разработано для выполнения конкретных задач, включая четкое объяснение проблемы, создание качественной диаграммы структуры системы, преобразование качественной гипотезы в количественную имитационную модель, модель тестирования и информирование политических решений о последствиях модели.

Методологическую процедуру в этом исследовательском проекте можно разделить на три последовательных части. Первая часть представляет собой качественное исследование, которое проинформирует о теоретических нелинейных взаимосвязях между факторами риска. Первым шагом качественного исследования является всесторонний обзор литературы для составления списка факторов, влияющих на травму колена у спортсменов, и разработки гипотез об их взаимосвязи. Затем будет составлена ​​причинно-следственная диаграмма (CLD) на основе информации, извлеченной из обзора литературы, и применения методологии построения группового моделирования. По этой методике специалисты в области спортивных травм (это может быть команда моделирования) и заинтересованные стороны (спортивные ученые, врачи, другие медицинские эксперты, тренеры, инструкторы) будут участвовать в процессе моделирования на основе серии семинаров по сценарию.

В частности, методика построения группового моделирования основана на конкретных упражнениях по сценарию. Точнее, сначала рецензент сформулирует первое представление о причинно-следственных связях между факторами и первый обзор диаграммы причинно-следственной связи. Затем к процессу моделирования подключается группа моделирования. Приблизительно четыре серии будут проведены для формулировки CLD. Затем CLD будет представлен основным заинтересованным сторонам, выбранным группой моделирования, чтобы узнать их мнение о CLD. Их мнения будут использованы для обновления модели. Затем будет сформулирована окончательная случайная диаграмма.

Целью второй части исследовательского проекта будет количественная оценка взаимосвязей между факторами с использованием подхода модели структурных уравнений (SEM). Предсезонные и межсезонные данные от 100 спортсменов будут собираться с использованием анкет и лабораторных измерений, которые широко используются в опросах по прогнозированию травм колена. Моделирование структурными уравнениями представляет собой набор статистических методов, используемых для измерения сложных взаимосвязей между переменными для проверки достоверности теории. используя реальные данные. Он похож, но более мощный, чем регрессионный анализ, поскольку он может одновременно исследовать несколько гипотетических взаимосвязей между переменными, в то время как множественная регрессия не позволяет проводить такое целостное моделирование. SEM может включать в себя несколько интегрированных аналитических методов, таких как сравнение групповой дисперсии, связанное с ANOVA, а также регрессионный анализ. Факторный анализ - еще один частный случай SEM, при котором ненаблюдаемые переменные (факторные или скрытые переменные) рассчитываются на основе измеряемых переменных. Таким образом, СЭМ позволяет исследователям объяснить развитие таких явлений, как заболевания или травмы. Спортсмены будут отслеживаться на предмет травм в течение одного сезона, и эти данные будут использоваться в третьей части плана исследования, как описано ниже.

В третьей части на основе результатов двух предыдущих исследований, описанных выше, будет разработана динамическая имитационная модель для прогнозирования травм колена. Уже собранные данные из предыдущих шагов и анализа будут использоваться для разработки имитационной модели. Используя определенные уравнения, функция имитационной модели будет предсказывать склонность к травмам колена. На основе взаимодействия между переменными, выраженными в CLD, будет обеспечено восприятие/прогноз вероятности травмы колена. Кроме того, с помощью модели можно было бы увидеть изменения в интересующей переменной, которая представляет собой травмы колена, если испытуемый изменит значения переменной.

Последний шаг включает проверку и калибровку модели. Целью этого шага является проверка того, насколько близка оценка травм колена модели к частоте травм колена, произошедших в течение сезона.

Ожидается, что члены сообщества спортивной медицины будут использовать результаты исследования для прогнозирования травм колена и понимания ключевых факторов риска, а также их взаимосвязей и эффективного планирования программ и стратегий профилактики травм.