Por:
María Alejandra Díaz Pinilla
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Fecha:
2018
Context: 32-52/100,000 people per year have an ACL injury. The majority of injuries occur during sports practices and 53% of the total in football players. Almost half of the injuries happen without physical contact between athletes and practically all occur during landing or sidestepping. The ACL injury rate has been increasing in the last ten years, which brings us to the problem that ACL injury prevention research along athletes community is not translated efficiently into injury prevention practices. Biomechanical studies suggest that knee valgus moment increases ACL injury risk and focus on studying the kinematic correlations that contribute to this loading pattern at the knee, explaining body dynamics at the moment of the injury. However, a successful method for screening and identifying athletes at increased risk of ACL
injury is currently unavailable. If links between peak joint loading (kinetics), kinematics and muscular support (biomechanically relevant risk factors) could be identified, these would be useful for developing ACL injury prevention training programs. Additionally, if we could transfer these positive laboratory-based findings to real-world community level training environments the efficacy and effectiveness of those training programs would increase.Objective: Determine correlations between kinematic variables related to ACL injury mechanism in standardised tests, and test if they are representative of real-life situations.Results: PCs space from the standardised tests give correlations between features that describe a drop vertical jump and a sidestepping cut and allow to differentiate between risky and non-risky ACL injury motion patterns. A comparison between those PCs spaces to the PCs space from the plyometric test suggests similar motion patterns.Conclusion: A PCA is an optimal tool to describe correlations between kinematic features and allows for discrimination between motion patterns. Besides, geometrical interpretation of PCs allows answering if motion patterns that occur in standardised test appear in real-life situations.
Contexto: 32-52 personas por año sufren de ruptura del ligamento cruzado anterior (LCA). La mayoría de las lesiones ocurren durante practicas deportivas y el 53% del total en jugadores de futbol. Casi la mitad de las lesiones suceden sin ningún contacto físico entre deportistas, y casi todas suceden debido a la caída luego de un salto o cambios de dirección. La tasa de ruptura del LCA ha venido aumentando durante los últimos 10 años, lo que quiere decir que la investigación relacionada con prevención de ruptura del LCA en la comunidad deportiva no se esta evidenciando efectivamente en practicas de prevención deportivas. Los estudios biomecánicos sugieren que el momento valgo de la rodilla aumenta el riesgo de lesión del LCA y se centra en estudiar las correlaciones cinemáticas que contribuyen a este patrón de movimiento en la rodilla, explicando la dinámica corporal en el momento de la lesión. Sin embargo, no está disponible actualmente un método que permita evaluar e identificar a los atletas que presentan mayor riesgo de lesión del LCA. Si se pudieran identificar los vínculos entre la carga articular máxima (cinética), la cinemática y el soporte muscular (factores de riesgo biomecánicamente relevantes), estos serían útiles para desarrollar programas de capacitación de prevención de lesiones del LCA. Además, si pudiéramos transferir estos hallazgos encontrados en el laboratorio a entornos reales de entrenamiento, la eficacia de esos programas de capacitación aumentaría.Objetivo: Determinar las correlaciones entre las variables cinemáticas relacionadas con el mecanismo de ruptura del LCA en pruebas estandarizadas e identificar si son representativas en situaciones de la vida real.Resultados: El espacio de las componentes principales (CP) de las pruebas estandarizadas proporciona correlaciones entre variables que describen un aterrizaje después de un salto y un cambio de dirección permitiendo diferenciar entre patrones de movimiento riesgosos y no riesgosos para el LCA. Al comparar el espacio de CP de las pruebas estandarizadas con el espacio de las CP de las pruebas pliométricas se evidencian patrones de movimiento similares.Conclusión: Un análisis de componentes principales es una herramienta óptima para describir las correlaciones entre las características cinemáticas, y además permite la discriminación entre los patrones de movimiento. Adicionalmente, la interpretación geométrica de las CP permite identificar si los patrones de movimiento que ocurren en las pruebas estandarizadas aparecen en situaciones de la vida real.
Fuente:
Biblioteca Virtual Banco de la República
Tipo de contenido:
Tesis
