El Centro de Investigación del Deporte crea un modelo estadístico para predecir la probabilidad de sufrir una lesión deportiva
Campus, Deporte, Elche, Fuente, Investigación, Investigaciones, Noticia, Servicios UMH
1 septiembre 2015
El grupo de investigación de Biomecánica para la Salud y Rendimiento Deportivo (BIOMEC) del Centro de Investigación del Deporte de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha desarrollado una batería de valoración físico-deportiva y un modelo estadístico que permite predecir, de manera individual, la probabilidad que tiene un jugador de sufrir una lesión en la extremidad inferior, a partir de dimensiones psicológicas, personales y biomecánicas. Durante la investigación, financiada por la Cátedra de Estudios UEM-Real Madrid, han participado más de 180 deportistas de alto nivel, que pertenecen a clubes de la Comunidad Valenciana: Elche C.F., C.D. Alcoyano, Hércules C.F. y Club Balonmano Benidorm.
Para ello, se ha realizado un estudio que permitirá a entrenadores y a profesionales sanitarios vinculados al deporte diseñar programas de prevención de lesiones mucho más efectivos, así como reducir el número y magnitud de las mismas. Gracias al carácter dinámico del modelo estadístico, es posible identificar de forma individual qué factores de riesgo tienen que ser abordados para cada deportista. Para ello, se ha utilizado un análisis estadístico con Redes Bayesianas Gaussianas con los datos obtenidos en una batería de valoración físico-deportiva, que ayuda a entender mejor el fenómeno de la lesión deportiva que tanto preocupa a los profesionales de la medicina y las ciencias del deporte.
Los objetivos principales de la investigación se han centrado en el análisis de las interacciones existentes entre los principales factores de riesgo de lesión (personales, psicológicos y especialmente biomecánicos) de la extremidad inferior, así como en la jerarquía dentro de los mismos, que permite generar un perfil lesivo individualizado gracias al carácter dinámico del modelo estadístico desarrollado dentro de un entorno de inteligencia artificial.
Según los resultados extraídos, entre los factores de riesgo analizados destacan principalmente el rango de movimiento y el perfil de fuerza isocinética de la flexión y extensión de rodilla, la ratio de fuerza isométrica unilateral de la abducción y aducción de cadera, la estabilidad dinámica del tronco y el equilibrio corporal en apoyo monopodal.
Declaraciones del decano de la Facultad de Ciencias Sociosanitarias de la UMH, Francisco Vera.
