Vor einem Jahr begann ich an einem Institut für Fußballwissenschaft ein Masterstudium in Fußballverletzungsrehabilitation. In einem Modul begann Professorin Jo Clubb, die Bedeutung von Beurteilungen zu erklären und was wir bei der Auswahl eines Tests berücksichtigen müssen und was die Argumente für und gegen die Verwendung von Screening-Protokollen sind. Ich wusste sofort, dass dies eine nützliche Präsentation sein würde und dass wir alle einen kritischen Ansatz haben müssen, wenn es um unseren Entscheidungsprozess geht. In diesem Artikel werde ich mitteilen, was sie zur Screening-Beurteilung zu sagen hatte. Beginnend mit ihren Argumenten für und gegen das Screening und was meine persönliche Schlussfolgerung zu diesem Thema ist.
Argumente gegen
Warum Screening-Tests zur Vorbeugung von Verletzungen nie funktionieren und wahrscheinlich auch nie funktionieren werden?
„Ist es möglich, mithilfe von Screening-Tests zu ermitteln, bei wem das Risiko einer Oberschenkel- oder Kreuzbandverletzung besteht, um das Defizit durch ein gezieltes Interventionsprogramm zu beheben?“
(Bahr,R.,2016.)
Beim Screening auf Verletzungen wollen wir Faktoren untersuchen, die mit der Verletzung in Zusammenhang stehen. Screening-Tests werden normalerweise verwendet, um einige dieser Faktoren zu erkennen, die die Verletzung überhaupt erst verursacht haben. Das Ziel von Trainern und Sportprofis nach dem Screening ist es, einzugreifen und die entdeckten Defizite mit einem Interventionsprogramm anzugehen. Das Hauptziel der Durchführung eines solchen Tests ist es, frühe Anzeichen von Krankheiten, Risikofaktoren oder Erkrankungen zu entdecken. Die gesammelten Daten sind normalerweise kontinuierliche Daten. Um zu verstehen, wie wir die Daten sammeln, müssen wir zunächst über einige Statistiken sprechen (Jo Clubb, FSI-Kurs) (Programm 2).
Reden wir ein wenig über Statistiken
Im obigen Beispiel können Sie sehen, dass sich auf der Y-Achse Sportler und auf der X-Achse Screening-Testergebnisse befinden. Dieses Beispiel kann für jeden Test verwendet werden. Nehmen wir beispielsweise einen Krafttest. Die meisten Sportler erzielten Ergebnisse im mittleren Bereich. Die Herausforderung besteht hier darin, einen Grenzwert anzusetzen, um zu wissen, welche Ergebnisse gut sind und welche Sportler niedrige oder hohe Risikowerte aufweisen. Wir müssen Statistiken verstehen, die die Leistung von binären Klassifikationstests messen (2). Für dieses Szenario verwenden wir die Sensitivität oder die Richtig-Positiv-Rate (z. B. der Anteil verletzter Sportler, der korrekt als verletzt klassifiziert wurde). Wir können uns dies auch als den Anteil schwangerer Frauen merken, die mithilfe eines Schwangerschaftstests korrekt als schwanger klassifiziert wurden. Auf der anderen Seite haben wir die Spezifität, den Anteil unverletzter Sportler, der korrekt als nicht verletzt klassifiziert wurde, auch bekannt als Richtig-Negativ-Rate.
In diesem Fall verwenden wir die Sensitivität oder die True-Positive-Rate (z. B. den Anteil verletzter Sportler, die korrekt als verletzt eingestuft wurden). Wir können uns dies auch als den Anteil schwangerer Frauen merken, die mithilfe eines Schwangerschaftstests korrekt als schwanger eingestuft wurden.
In der Arbeit von Hewett et al. untersucht der Autor die Beziehung zwischen dem externen Knieabduktionsmoment und dem Risiko einer ACL-Verletzung mithilfe eines Drop-Jump-Tests. Wie Sie in Bild 1 sehen können, konnte der Test nicht zwischen verletzten und nicht verletzten Athleten unterscheiden. Die Frage ist, wo Sie die Grenze zwischen hohem und niedrigem Risiko ziehen. Wenn wir den Grenzwert näher an die rechte Seite der x-Achse legen, erhalten wir eine höhere Spezifität und eine geringere Sensitivität, was bedeutet, dass wir mehr echte Negative haben, aber dennoch einige Athleten übersehen, die sich verletzen können. Um hier den Fehler zu minimieren, können wir die ROC-Kurve verwenden, die sowohl die Sensitivität als auch die Spezifität der Daten maximiert, indem sie die Leistung einer kontinuierlichen Variable als binärer Klassifikator maximiert, indem sie die Athleten in zwei Gruppen unterteilt, hoch und niedrig.
Der Satz „Korrelation bedeutet nicht Kausalität“ bedeutet, dass nur weil zwei Variablen miteinander verbunden oder korreliert sind, dies nicht unbedingt bedeutet, dass die eine die andere verursacht. Bei Studien zu Oberschenkelverletzungen kann eine Korrelation zwischen der Stärke der Oberschenkelmuskulatur und dem Verletzungsrisiko beobachtet werden, es können jedoch auch andere Faktoren zum Verletzungsrisiko eines Sportlers beitragen.
Während Korrelationen Einblicke in mögliche Beziehungen zwischen Variablen geben können, ist es wichtig zu bedenken, dass Korrelationen allein nicht für genaue Vorhersagen ausreichen. Es kann Fälle geben, in denen sich Sportler mit hoher Oberschenkelmuskulatur trotzdem verletzen, oder Sportler mit geringer Oberschenkelmuskulatur verletzungsfrei bleiben. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, bei der Vorhersage des Verletzungsrisikos mehrere Faktoren zu berücksichtigen.
Daher ist es entscheidend, eine Kombination aus Variablen und Faktoren zu verwenden, um genaue Vorhersagen zu treffen, anstatt sich ausschließlich auf Korrelationen zu verlassen. Durch die Berücksichtigung mehrerer Variablen und Faktoren können wir die komplexen Zusammenhänge, die zum Verletzungsrisiko beitragen, besser verstehen und fundiertere Entscheidungen zur Vermeidung von Verletzungen treffen.
Kommentar des Autors
Als Fitnesstrainer war ich zunächst davon überzeugt, dass Haltungs- und Screeninganalysen mir helfen könnten, Verletzungen bei meinen Athleten vorherzusagen. Ich führte Hunderte von Tests durch, darunter den Thomas-Test, den Kniebeugentest, den aktiven Beinhebetest und den Bird-Dog-Test, und glaubte, dass schlechte Ergebnisse bei diesen Tests auf ein höheres Verletzungsrisiko hindeuten würden. Durch jahrelange Erfahrung habe ich jedoch gelernt, dass die Vorhersage von Verletzungen viel komplexer ist als die bloße Durchführung dieser Tests.
Diese Tests können zwar wertvolle Informationen liefern, sind aber nur ein Teil des Puzzles, wenn es um die Prävention von Verletzungen geht. Das Verletzungsrisiko wird von vielen Faktoren beeinflusst, darunter Biomechanik, frühere Verletzungen, Alter, Trainingsbelastung und Genetik. Es ist schwierig, das Verletzungsrisiko auf der Grundlage eines einzigen Faktors vorherzusagen, und selbst fortschrittliche Technologien und Algorithmen, die von Methoden des maschinellen Lernens verwendet werden, können Schwierigkeiten haben, genaue Vorhersagen zu liefern.
Trotz dieser Herausforderungen können Haltungs- und Screeninganalysen für Trainer und Ausbilder dennoch nützliche Hilfsmittel sein. Durch die Identifizierung von Schwachstellen oder Einschränkungen können Trainer spezifische Übungen oder Korrekturstrategien entwickeln, um diese Probleme anzugehen und das Verletzungsrisiko zu senken. Es ist jedoch wichtig, diese Tests kritisch zu betrachten und sich nicht allein auf sie als Indikator für das Verletzungsrisiko zu verlassen.
Letztlich sollte ein umfassendes Programm zur Verletzungsprävention alle relevanten Faktoren berücksichtigen und einen umfassenden Ansatz zur Verletzungsprävention bieten. Dies kann eine Kombination aus Krafttraining, Mobilitätsarbeit, neuromuskulärem Training und anderen Strategien umfassen, um auf individuelle Bedürfnisse einzugehen und das Verletzungsrisiko zu verringern. Durch einen ganzheitlichen Ansatz zur Verletzungsprävention können Trainer und Trainer ihren Athleten helfen, ihre beste Leistung zu erbringen und gleichzeitig das Verletzungsrisiko zu minimieren.
Verweise:
- Bahr R. (2016) Warum Screening-Tests zur Vorhersage von Verletzungen nicht funktionieren – und wahrscheinlich auch nie funktionieren werden … eine kritische Übersicht, Br. J Spors Med, 50(13),776-780
- Jo Clubb, Football Science Institute, Kurs zum Master-Fußballtrainer
