Aplicabilidad del software move2perform para identificar riesgo de lesión en deportistas universitarios (Applicability of move2perform software to identify risk of injury in university athletes)

Diana Alexandra Camargo Rojas, Brian Alejandro Cañon, Dario Mendoza Romero
{"title":"Aplicabilidad del software move2perform para identificar riesgo de lesión en deportistas universitarios (Applicability of move2perform software to identify risk of injury in university athletes)","authors":"Diana Alexandra Camargo Rojas, Brian Alejandro Cañon, Dario Mendoza Romero","doi":"10.47197/retos.v50.94352","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"En los últimos 20 años con el aumento de la práctica deportiva, se ha presentado un ascenso en la presencia de lesiones deportivas, en el deporte universitario. El presente estudio busca determinar la aplicabilidad del software Move2Perform para identificar el riesgo de lesión sin contacto (LsC) de miembros inferiores (MMII) en deportistas masculinos de tres selecciones universitarias. Se realizó un estudio de cohorte prospectivo en 22 hombres; durante un mes se recolectaron datos de las variables necesarias para el software, luego se realizó una vigilancia de lesiones de miembro inferior durante tres meses; al finalizar el seguimiento se insertaron los datos en el software obteniendo la categorización de riesgo, y se compararon con la lesión real. Como resultados se encontró que el 64% de los deportistas que se ubicaron en la categoría de déficit sustancial presentan (RR riesgo relativo) 2,69 veces más probabilidad de sufrir una LsC en el miembro inferior. Para el Functional movement screen (FMS) se calculó un RR=1,32 tanto para el puntaje compuesto ≤14 como para la asimetría en ≥2 subpruebas. Para el Y balance test el RR del alcance anterior fue de 0,85; para el alcance postero medial de 0,93 y para el alcance postero lateral igual a 1,22. El software presentó una sensibilidad del 100% y una especificidad del 21,4%. En conclusión el software es de fácil aplicación y de bajo costo, siendo una herramienta que puede incluirse en los programas de prevención de lesiones, con una alta sensibilidad para detectar el riesgo.\nPalabras clave (DECS): Traumatismos en Atletas; Dolor Musculoesquelético; Extremidad Inferior, Factores de Riesgo; Programas Informáticos.\nAbstract. In the last 20 years, with the increase in sports practice, there has been an increase in sports injuries in university sports. The objective of the present study to determine the applicability of software to identify the risk of injury without contact of the lower limbs in male athletes from three university teams. A prospective cohort study, carried out in 22 men, began with a month of data collection of the variables necessary for the software, then surveillance of lower limb injuries was carried out for three months; At the end of the follow-up, the data were inserted into the software, obtaining the risk categorization and compared with the real injury. As results, it was found that 64% of the athletes were located in the category of substantial deficit; they were 2.69 (RR Relative risk) times more probability to suffer a non-contact injury in the lower limb. A RR = 1.32 was calculated for the functional movement screen for the composite score ≤14 and the asymmetry in ≥2 subtests. Balance test for the Y the RR of the previous range was 0.85; 0.93 for the posteromedial reach, and 1.22 for the posterolateral reach. The software presented a sensitivity of 100% and a specificity of 21.4%. In conclusion the software is easy to apply and inexpensive, being a tool that can be included in injury prevention programs, with a high sensitivity to detect the risk.\nKeywords (MESH): Athletic Injuries, Musculoskeletal Pain; Lower Extremity, Risk Factors; Software.","PeriodicalId":52896,"journal":{"name":"Retos de la Direccion","volume":"10 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Retos de la Direccion","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47197/retos.v50.94352","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract

En los últimos 20 años con el aumento de la práctica deportiva, se ha presentado un ascenso en la presencia de lesiones deportivas, en el deporte universitario. El presente estudio busca determinar la aplicabilidad del software Move2Perform para identificar el riesgo de lesión sin contacto (LsC) de miembros inferiores (MMII) en deportistas masculinos de tres selecciones universitarias. Se realizó un estudio de cohorte prospectivo en 22 hombres; durante un mes se recolectaron datos de las variables necesarias para el software, luego se realizó una vigilancia de lesiones de miembro inferior durante tres meses; al finalizar el seguimiento se insertaron los datos en el software obteniendo la categorización de riesgo, y se compararon con la lesión real. Como resultados se encontró que el 64% de los deportistas que se ubicaron en la categoría de déficit sustancial presentan (RR riesgo relativo) 2,69 veces más probabilidad de sufrir una LsC en el miembro inferior. Para el Functional movement screen (FMS) se calculó un RR=1,32 tanto para el puntaje compuesto ≤14 como para la asimetría en ≥2 subpruebas. Para el Y balance test el RR del alcance anterior fue de 0,85; para el alcance postero medial de 0,93 y para el alcance postero lateral igual a 1,22. El software presentó una sensibilidad del 100% y una especificidad del 21,4%. En conclusión el software es de fácil aplicación y de bajo costo, siendo una herramienta que puede incluirse en los programas de prevención de lesiones, con una alta sensibilidad para detectar el riesgo. Palabras clave (DECS): Traumatismos en Atletas; Dolor Musculoesquelético; Extremidad Inferior, Factores de Riesgo; Programas Informáticos. Abstract. In the last 20 years, with the increase in sports practice, there has been an increase in sports injuries in university sports. The objective of the present study to determine the applicability of software to identify the risk of injury without contact of the lower limbs in male athletes from three university teams. A prospective cohort study, carried out in 22 men, began with a month of data collection of the variables necessary for the software, then surveillance of lower limb injuries was carried out for three months; At the end of the follow-up, the data were inserted into the software, obtaining the risk categorization and compared with the real injury. As results, it was found that 64% of the athletes were located in the category of substantial deficit; they were 2.69 (RR Relative risk) times more probability to suffer a non-contact injury in the lower limb. A RR = 1.32 was calculated for the functional movement screen for the composite score ≤14 and the asymmetry in ≥2 subtests. Balance test for the Y the RR of the previous range was 0.85; 0.93 for the posteromedial reach, and 1.22 for the posterolateral reach. The software presented a sensitivity of 100% and a specificity of 21.4%. In conclusion the software is easy to apply and inexpensive, being a tool that can be included in injury prevention programs, with a high sensitivity to detect the risk. Keywords (MESH): Athletic Injuries, Musculoskeletal Pain; Lower Extremity, Risk Factors; Software.
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move2perform软件识别大学运动员受伤风险的适用性(move2perform软件识别大学运动员受伤风险的适用性)
在过去的20年里,随着体育实践的增加,在大学体育中出现了运动损伤的出现。本研究旨在确定Move2Perform软件在三所大学的男性运动员中识别下肢非接触性损伤(LsC)风险的适用性。对22名男性进行了前瞻性队列研究;在1个月的时间里收集软件所需变量的数据,然后进行3个月的下肢损伤监测;在随访结束时,将数据插入软件,获得风险分类,并与实际损伤进行比较。结果发现,64%属于严重缺陷类别的运动员患LsC的可能性(相对风险RR)是下肢的2.69倍。对于功能运动筛选(FMS),复合评分≤14和不对称评分≥2个子测试的RR= 1.32。在Y平衡测试中,之前范围的RR为0.85;内侧后距离为0.93,外侧后距离为1.22。该软件的敏感性为100%,特异性为21.4%。总之,该软件易于应用,成本低,是一种可以包含在伤害预防程序中的工具,具有检测风险的高灵敏度。关键词:运动员创伤;骨骼疼痛;下肢,危险因素;Informáticos.Abstract方案。在过去的20年里,随着体育实践的增加,大学体育损伤也在增加。本研究的目的是确定软件的适用性,以确定来自三个大学队的男运动员下肢非接触式损伤的风险。对22名男子进行的前瞻性队列研究,首先收集软件所需变量的一个月数据,然后对下肢损伤进行3个月的监测;在随访结束时,数据被插入到软件中,获得风险分类并与实际伤害进行比较。结果发现,64%的运动员属于严重缺乏症类别;= =地理= =根据美国人口普查,这个县的总面积为,其中土地和(1.0%)水。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的总面积为,其中土地和(2.1%)水。之前范围Y的平衡试验RR为0.85;后内侧reach为0.93,后外侧reach为1.22。= =地理= =根据美国人口普查局的数据,该镇总面积为,其中土地和(1.1%)水。综上所述,该软件易于使用且价格低廉,是一种可以纳入伤害预防计划的工具,具有检测风险的高度敏感性。关键词(网格):运动损伤、肌肉骨骼疼痛;最低限度,风险因素;软件。
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