SI PUÒ PREVEDERE IL RISCHIO DI ROTTURA DEL LEGAMENTO CROCIATO CON UN ALGORITMO?
Nel settore sportivo, una delle maggiori preoccupazioni è rappresentata dalla rottura del legamento crociato anteriore (LCA)¹, un legamento fondamentale dell’articolazione del ginocchio.
Per questa ragione, si investe molto nella ricerca di sistemi automatizzati che possano predire il rischio di sviluppare una lesione o una rottura a carico di questo legamento, lavorando dunque sulla prevenzione. [1]
Caratteristiche dello studio
- Tipo di studio: Studio osservazionale caso-controllo.
- Luogo: Norvegia.
- Tipo di pazienti: Giocatrici professioniste di calcio e di pallamano.
Scopo dello studio: è possibile predire in anticipo una lesione del legamento crociato?
Gli autori dello studio hanno raccolto vari dati antropometrici e biomeccanici² di circa 850 giocatrici professioniste di calcio e di pallamano tramite dei sistemi automatizzati.
Lo scopo è stato quello di verificare se grazie ai software utilizzati e al Machine Learning si fosse registrato un tasso minore di infortuni sportivi nelle atlete, lavorando tempestivamente sulla prevenzione della rottura del LCA.
Risultati: si riesce ad ipotizzare in anticipo possibili lesioni al ginocchio?
I risultati dello studio analitico osservazionale hanno messo in evidenza che la capacità predittiva dei software utilizzati è troppo bassa per segnalare in anticipo il rischio di lesione del LCA.
Infatti sebbene siano stati adoperati metodi statistici affidabili e ripetuti più volte, le variabili in campo sono risultate eccessive e questo ha condotto a una scarsa capacità predittiva dei sistemi automatizzati.
Conclusioni
L’utilizzo dei software automatizzati per raccogliere dati prestazionali sugli atleti e predirne poi il rischio di sviluppare una lesione è un tema caldo nella ricerca sportiva attuale.
Sebbene questo studio non abbia portato a risultati affidabili, è bene insistere su questa linea in modo da avere a disposizione ulteriori dati da poter incrociare, aumentando così la capacità predittiva del rischio di lesione del LCA.
Fonti e note:
ARTICOLO ORIGINALE: Jauhiainen S, Kauppi J, Krosshaug T, et al. Predicting ACL Injury Using Machine Learning on Data From an Extensive Screening Test Battery of 880 Female Elite Athletes. The American Journal of Sports Medicine. 2022;50(11):2917-2924.
[1] Myer GD, Ford KR, Brent JL, et al. An integrated approach to change the outcome part I: neuromuscular screening methods to identify high ACL injury risk athletes. J Strength Cond Res. 2012 Aug;26(8):2265-71.
Nota 1. Il legamento crociato anteriore (LCA) è un legamento fondamentale dell’articolazione del ginocchio, disposto tra femore e tibia. Il LCA assume grande importanza nello stabilizzare il ginocchio ed allinearlo agli altri legamenti, evitando l’iper-rotazione interna della tibia.
Nota 2. Tutte le giocatrici analizzate nello studio si sono sottoposte a test demografici, neuromuscolari, biomeccanici ed anatomici nonché a test genetici utili alla previsione della lesione del legamento crociato anteriore del ginocchio.
