在虚拟现实中评估伤害预防的实时感觉运动反馈

增强神经肌肉训练 (aNMT) 将生物力学筛选与最先进的增强现实耳机相结合，以显示实时反馈，将复杂的生物力学变量映射到运动员通过自己的动作“控制”的简单视觉反馈刺激。 中心假设是，aNMT 生物反馈将改善在现实的、特定于运动的虚拟现实场景中收集的基于证据的措施中的关节力学。 具体而言，本次调查的目的是确定 aNMT 生物反馈在实验室任务和特定运动场景中改善高风险着陆力学的功效。 根据研究人员的初步数据，研究人员假设，与在垂直下降 (DVJ) 任务期间结合假反馈的神经肌肉训练相比，NMT 生物反馈将在局部关节力学方面产生更大的改进。 在次要目标中，研究人员假设与假反馈相比，在沉浸式虚拟环境中评估的特定运动动作中，aNMT 将产生改进的局部关节力学和整体损伤风险技术。 预期结果将支持提高效率和提高个性化和有针对性的伤害预防培训的反馈效果。 积极影响将是伤害风险机制的改善和减少比赛场地伤害的潜力。 将使用随机重复测量设计来检验目标 1 的两个假设：首先，与 DVJ 任务期间的假反馈组相比，aNMT 将在局部关节力学方面产生更大的改进；其次，根据初步数据，研究人员预计创新的 aNMT 将导致逐步改善关节并降低整体伤害风险机制，这将超过 12 次实时生物反馈培训课程后高风险生物力学的总体任务转移减少。 先前描述的技术将用于测量在 6 周赛前训练期开始和结束时执行的 DVJ 任务期间的生物力学风险因素。 运动员将被随机分配到两组中的一组：1) aNMT 生物反馈或 (2) 假（具有刺激的增强现实眼镜，可提供运动重复计数）。 每个运动员以及统计学家都将对干预视而不见。 在赛前赛季，所有运动员将在为期 6 周的时间内接受 12 次训练，并且每个小组都将对每次生物反馈会议上捕获的生物力学结果指标进行纵向评估。 所有参与者将完成训练前测试、6 周干预、训练后测试和季后测试。