Modelos causais para lesões esportivas em membros inferiores
No tema modelos causais para a incidência de lesões esportivas em membros inferiores, Orchard et al.(1) publicaram, em 2013, um estudo de coorte dinâmica, com cálculo pessoa-tempo de 229.827 jogador-semana, entre os anos de 1999 e 2012, que examinou a associação de condições regionais de clima com a incidência de lesões no futebol, conduzido na Austrália. Os resultados, por um lado, mostraram risco relativo significativamente maior para: incidência de distensões de quadríceps (32% maior); lesões na cartilagem do joelho (42% maior); e entorses de tornozelo (17% maior), em regiões de clima quente comparado com as regiões de clima frio. Por outro lado, nas regiões de clima frio o risco relativo para incidência de lesões no tendão de Aquiles foi maior 70%, comparando com as regiões mais quentes 1 . Os autores levantaram a hipótese de que problemas nas condições dos gramados é que seriam a verdadeira razão (confundimento) para os achados, o que não foi controlado no estudo. Posteriormente, em Meyers et al.(2) em estudo transversal apontaram que a grama artificial seria mais segura do que a grama natural, mas que mais investigações são necessárias.
Buscando preencher a lacuna na literatura atual, Liveris et al.(3), em estudo recente (2023), aplicaram uma metodologia chamada Dinâmica de Sistemas (DS) para propor um modelo epidemiológico causal para as lesões esportivas nos membros inferiores. Nessa perspectiva, o objetivo foi determinar os fatores de risco e examinar sua interação para identificar a etiologia das lesões. O modelo para análise causal (loop causal – laço causal) é desenvolvido por meio de extensa revisão da literatura e de tempestade de ideias (brainstorming) com especialistas. Em contraste com as abordagens estáticas tradicionais, o modelo proposto revela algumas das complexidades e relações não lineares dos vários fatores de risco de lesões esportivas. Os autores explicam que o modelo de loop causal derivado pode ser aplicado para quantificar as interações do fenômeno em questão e, então, desenvolver um modelo de simulação. No estudo, foram operacionalizados e incorporados os principais fatores de risco que afetam as lesões de membros inferiores em um modelo integrado de previsão de lesões esportivas. A Figura abaixo foi apresentada pelos autores. Confira os detalhes do estudo(3).
Referências
1. Orchard JW, Waldén M, Hägglund M, Orchard JJ, Chivers I, Seward H, et al. Comparison of injury incidences between football teams playing in different climatic regions. Open Access Journal of Sports Medicine. 2013;4: 251–260. https://doi.org/10.2147/OAJSM.S52417.
2. Meyers MC. Incidence, Mechanisms, and Severity of Game-Related College Football Injuries on FieldTurf versus Natural Grass: A 3-Year Prospective Study. The American Journal of Sports Medicine. 2010;38(4): 687–697. https://doi.org/10.1177/0363546509352464.
3. Liveris NI, Papageorgiou G, Tsepis E, Fousekis K, Tsarbou C, Xergia SA. Towards the Development of a System Dynamics Model for the Prediction of Lower Extremity Injuries. International Journal of Exercise Science. 2023;16(3): 1052–1065. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10464767/
Causal models for sports injuries in the lower limbs
In 2013, Orchard et al.(1) published a dynamic cohort study, with person-time calculation of 229,827 player-weeks, between the years 1999 and 2012, which examined the association of regional weather conditions with the incidence of injuries in soccer, conducted in Australia. The results, on the one hand, showed a significantly higher relative risk for: incidence of quadriceps strains (32% higher); knee cartilage injuries (42% higher); and ankle sprains (17% higher) in warm-climate regions compared to cold-climate regions. On the other hand, in regions with a cold climate, the relative risk for the incidence of Achilles tendon injuries was 70% higher, compared to warmer regions 1 . The authors hypothesized that problems in the condition of the lawns would be the real reason (confounding) for the findings, which was not controlled for in the study. Subsequently, in Meyers et al.(2) in a cross-sectional study pointed out that artificial grass would be safer than natural grass, but that more research is needed.
Seeking to fill the gap in the current literature, Liveris et al.(3), in a recent study (2023), applied a methodo called Systems Dynamics (DS) to propose a causal epidemiological model for sports injuries in the lower limbs. From this perspective, the objective was to determine the risk factors and examine their interaction to identify the etiology of the lesions. The model for causal analysis (causal loop) is developed through extensive literature review and brainstorming with experts. In contrast to traditional static approaches, the proposed model reveals some of the complexities and non-linear relationships of the various sports injury risk factors. The authors explain that the derived causal loop model can be applied to quantify the interactions of the phenomenon in question and then develop a simulation model. In the study, the main risk factors affecting lower limb injuries were operationalized and incorporated into an integrated sports injury prediction model. The Figure below was presented by the authors. Check out the details of the study(3).
References
1. Orchard JW, Waldén M, Hägglund M, Orchard JJ, Chivers I, Seward H, et al. Comparison of injury incidences between football teams playing in different climatic regions. Open Access Journal of Sports Medicine. 2013;4: 251–260. https://doi.org/10.2147/OAJSM.S52417.
2. Meyers MC. Incidence, Mechanisms, and Severity of Game-Related College Football Injuries on FieldTurf versus Natural Grass: A 3-Year Prospective Study. The American Journal of Sports Medicine. 2010;38(4): 687–697. https://doi.org/10.1177/0363546509352464.
3. Liveris NI, Papageorgiou G, Tsepis E, Fousekis K, Tsarbou C, Xergia SA. Towards the Development of a System Dynamics Model for the Prediction of Lower Extremity Injuries. International Journal of Exercise Science. 2023;16(3): 1052–1065. https://
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