Vor einem Jahr begann ich ein Studium an einem Institut für Fußballwissenschaften, einen Masterstudiengang zum Trainer für die Wiederherstellung von Fußballverletzungen. In einem Modul begann Professor Jo Clubb, die Bedeutung von Beurteilungen zu erläutern und zu erklären, was wir bei der Auswahl eines Tests berücksichtigen müssen und welche Argumente für und gegen die Verwendung von Screening-Protokollen sprechen. Ich wusste sofort, dass dies ein nützlicher Vortrag sein würde und dass wir alle einen kritischen Ansatz für unsere Entscheidungsfindung brauchen. In diesem Artikel erzähle ich, was sie zum Thema Screening-Bewertung zu sagen hatte. Angefangen bei ihren Argumenten für und gegen das Screening bis hin zu meiner persönlichen Schlussfolgerung zu diesem Thema.
Argumente gegen
Warum funktionieren Screening-Tests zur Verhinderung von Verletzungen nie und werden wahrscheinlich auch nie funktionieren?
"Ist es möglich, mit Hilfe eines Screening-Tests festzustellen, wer ein Risiko für eine Kniesehnen- oder VKB-Verletzung hat, um das Defizit durch ein gezieltes Interventionsprogramm zu beheben?
(Bahr,R.,2016.)
Beim Verletzungsscreening geht es um die Faktoren, die mit der Verletzung in Verbindung stehen. Screening-Tests werden in der Regel eingesetzt, um einige dieser Faktoren zu erkennen, die das Auftreten der Verletzung überhaupt erst ermöglicht haben. Das Ziel von Trainern und Sportfachleuten nach dem Screening ist es, einzugreifen und die festgestellten Defizite mit einem Interventionsprogramm zu beheben. Das Hauptziel der Durchführung eines solchen Tests besteht darin, frühe Anzeichen von Krankheiten, Risikofaktoren oder Erkrankungen zu entdecken. Bei den erhobenen Daten handelt es sich in der Regel um kontinuierliche Daten. Um zu verstehen, wie wir die Daten sammeln, müssen wir zunächst etwas über Statistik sprechen (Jo Clubb, FSI-Kurs) (Programm2).
Lassen Sie uns ein wenig über Statistiken sprechen
Im obigen Beispiel sehen Sie, dass auf der y-Achse die Athleten und auf der x-Achse die Ergebnisse des Screening-Tests stehen. Dieses Beispiel kann für jeden Test verwendet werden, nehmen wir zum Beispiel einen Krafttest. Die meisten Athleten haben ein Ergebnis in der Mitte. Die Herausforderung besteht hier darin, einen Grenzwert festzulegen, um zu wissen, welche Ergebnisse gut sind und welche Sportler ein niedriges oder hohes Risiko haben. Wir müssen wissen, wie die Leistung eines binären Klassifikationstests gemessen wird (2). Für dieses Szenario verwenden wir die Sensitivität oder Wahrheitsquote (z. B. den Anteil der verletzten Sportler, die korrekt als verletzt eingestuft werden). Man kann sich dies auch als den Anteil der schwangeren Frauen vorstellen, die mit Hilfe eines Schwangerschaftstests korrekt als schwanger eingestuft werden. Demgegenüber steht die Spezifität, d. h. der Anteil der unverletzten Athleten, die korrekt als nicht verletzt eingestuft werden, auch bekannt als "true negative rate".
In diesem Fall spricht man von Sensitivität oder Wahrheitsquote (z. B. der Anteil der verletzten Sportler, die korrekt als verletzt eingestuft werden). Man kann sich dies auch als den Anteil der schwangeren Frauen vorstellen, die durch einen Schwangerschaftstest korrekt als schwanger eingestuft werden.
In der Arbeit von Hewett et al. untersuchte der Autor den Zusammenhang zwischen dem externen Knieabduktionsmoment und dem Risiko einer VKB-Verletzung mit Hilfe eines Fallsprungtests. Wie in Abbildung 1 zu sehen ist, konnte der Test nicht zwischen verletzten und unverletzten Sportlern unterscheiden. Die Frage ist, wo man die Grenze zwischen hohem und niedrigem Risiko zieht. Wenn wir den Grenzwert näher an die rechte Seite der X-Achse legen, haben wir eine höhere Spezifität und eine geringere Sensitivität, was bedeutet, dass wir mehr echte Negative haben, aber immer noch einige Sportler übersehen, die sich verletzen können. Um hier den Fehler zu minimieren, können wir die Receiver-Operating-Kurve verwenden, die sowohl die Sensitivität als auch die Spezifität der Daten maximiert, um festzustellen, wie gut eine kontinuierliche Variable als binärer Klassifikator funktioniert, indem wir die Athleten in zwei Gruppen unterteilen: hoch und niedrig.
Der Satz "Korrelation impliziert nicht Kausalität" bedeutet, dass zwei Variablen zwar miteinander verbunden oder korreliert sind, dies aber nicht zwangsläufig bedeutet, dass die eine die andere verursacht. Im Falle von Studien zu Kniesehnenverletzungen kann eine Korrelation zwischen der Stärke der Kniesehnen und dem Verletzungsrisiko festgestellt werden, aber es kann auch andere Faktoren geben, die zum Verletzungsrisiko eines Sportlers beitragen.
Die Korrelation kann zwar Aufschluss über mögliche Beziehungen zwischen Variablen geben, es ist jedoch zu bedenken, dass die Korrelation allein nicht für genaue Vorhersagen verwendet werden kann. Es kann Fälle geben, in denen Athleten mit einer hohen Hamstrings-Kraft trotzdem eine Verletzung erleiden, oder Athleten mit einer niedrigen Hamstrings-Kraft bleiben verletzungsfrei. Dies zeigt, wie wichtig es ist, bei der Vorhersage des Verletzungsrisikos mehrere Faktoren zu berücksichtigen.
Daher ist es von entscheidender Bedeutung, eine Kombination von Variablen und Faktoren zu verwenden, um genaue Vorhersagen zu treffen, anstatt sich nur auf Korrelationen zu verlassen. Durch die Berücksichtigung mehrerer Variablen und Faktoren können wir die komplexen Beziehungen, die zum Verletzungsrisiko beitragen, besser verstehen und fundiertere Entscheidungen zur Vermeidung von Verletzungen treffen.
Kommentar der Autoren
Als Fitnesstrainer war ich zunächst davon überzeugt, dass Haltungs- und Screening-Analysen mir helfen könnten, Verletzungen bei meinen Sportlern vorherzusagen. Ich führte Hunderte von Tests durch, darunter den Thomas-Test, den Kniebeugen-Test, den Active-Leg-Rise-Test und den Bird-Dog-Test, und glaubte, dass eine schlechte Leistung bei diesen Tests auf ein höheres Verletzungsrisiko hinweisen würde. Durch jahrelange Erfahrung habe ich jedoch gelernt, dass die Vorhersage von Verletzungen viel komplexer ist als die Durchführung dieser Tests.
Diese Tests können zwar wertvolle Informationen liefern, sind aber nur ein Teil des Puzzles, wenn es um die Verletzungsprävention 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 nur schwer genaue Vorhersagen liefern.
Trotz dieser Herausforderungen können Haltungs- und Screening-Analysen nützliche Instrumente für Trainer und Ausbilder sein. Durch die Ermittlung von Schwachstellen oder Einschränkungen können Trainer spezifische Übungen oder Korrekturstrategien entwickeln, um diese Probleme anzugehen und das Verletzungsrisiko zu verringern. Es ist jedoch wichtig, diese Tests mit einem kritischen Auge zu betrachten und sich nicht allein auf sie als Prädiktor für das Verletzungsrisiko zu verlassen.
Letztlich sollte ein umfassendes Programm zur Verletzungsprävention alle relevanten Faktoren berücksichtigen und einen ganzheitlichen Ansatz zur Verletzungsprävention bieten. Dazu kann eine Kombination aus Krafttraining, Beweglichkeitstraining, neuromuskulärem Training und anderen Strategien gehören, um auf die individuellen Bedürfnisse einzugehen und das Verletzungsrisiko zu verringern. Mit einem ganzheitlichen Ansatz zur Verletzungsvorbeugung können Trainer und Betreuer ihren Sportlern helfen, ihr Bestes zu geben und gleichzeitig das Verletzungsrisiko zu minimieren.
Referenzen:
- Bahr R. (2016) Why screening test to predict injury do not work-and probably never will...a critical review, Br. J Spors Med, 50(13),776-780
- Jo Clubb, Football Science Institute, Meisterkurs für Fußball-Rekonditionierungstrainer
