Desarrollo y Validación de una Herramienta de Predicción Basada en lo Clínico para Identificar a las Atletas Femeninas en Alto Riesgo para la Lesión del Ligamento Cruzado Anterior

Gregory D. Myer 1,2,3, Kevin R. Ford 1,2,4, Jane Khoury 1, Paul Succop 5, Timothy E. Hewett 1,2,5,6,
1 Cincinnati Children’s Hospital Medical Center. Cincinnati, Ohio. 2 Sports Medicine Biodynamics Center and Human Performance Laboratory. Cincinnati, Ohio. 3 Rocky Mountain University of Health Professions. Provo, Utah. 4 Department of Pediatrics. College of Medicine. 5 Department of Environmental Health. Division of Epidemiology and Biostatistics. 6 Departments of Orthopaedic Surgery, Biomedical Engineering, and Rehabilitation Sciences, University of Cincinnati, Cincinnati, Ohio, and The Ohio State University. Columbus, Ohio.

Resumen

Introducción

Posibles mediciones de un (KAM o MAR) durante el aterrizaje, identifican a las atletas con alto riesgo de lesión del ligamento cruzado anterior. Mediciones basadas en el laboratorio demuestran un 90% de precisión en la predicción de la KAM. Algoritmos de predicción basado en la clínica que emplean correlatos derivados de medidas basadas en el laboratorio también demuestran la alta precisión para la predicción de la mecánica del KAM durante el aterrizaje.

Hipótesis

Lss mediciones clínicas derivadas de modelos de laboratorio altamente predictivos son válidas para la predicción exacta del estatus del alto momento de aducción de la rodilla (KAM) y las medidas simultáneas usando técnicas basadas en el laboratorio y en la clínica correlacionan altamente.

Diseño del estudio

Estudio de cohorte (diagnóstico); Nivel de evidencia, 2.

MétodosUn centenar de atletas mujeres (baloncesto, fútbol, jugadoras de voleibol) fueron analizadas usando mediciones basadas en el laboratorio para confirmar la validez de las variables identificadas en la correlación basada en medidas de laboratorio a medidas basadas en la clínica incluidas en un algoritmo de predicción para determinar el alto estado de KAM. Para analizar los  basados en la clínica se ha seleccionado, otra cohorte de 20 atletas que fueron testeadas con mediciones basadas en la clínica y laboratorio simultáneamente.Resultados El modelo de predicción (odds ratio: intervalo de confianza del 95%), derivado de los predictores secundarios basados en mediciones de laboratorio, que incluyen: (1) movimiento de valgo de rodilla (1.59: 1.17-2.16 cm), (2) rango de movimiento de flexión de la rodilla(0.94: 0.89° -1.00 °) , (3) masa corporal (0.98: 0.94-1.03 kg),  (4) longitud de la tibia (1.55: 1.20-2.07 cm) y (5)relación de cuádriceps a isquiotibiales (1.70: 0.48%-6.0%), predijo alto estatus de KAM con 84% de sensibilidad y el 67% de especificidad (P <.001). Técnicas basadas en la clínica que utilizan una escala médica calibrada , un cinta de mediciónestándar , una videocámara estándar, un software imagen J y un dinamómetro isocinético mostraron una alta correlación ( valgo de rodilla, r =. 87; rango de movimiento de flexión de rodilla , r =. 95; y la longitud de la tibia, r =.98) para mediciones simultáneas de laboratorio. La masa corporal y la relación de cuádriceps e isquiotibiales fueron incluidos en ambas metodologías, por lo que tuvieron valores de r de 1,0.Conclusión Medidas obtenidas de la clinica del incremento del valgo de la rodilla , rango  de movimiento de flexión de rodilla, la masa corporal, la longitud de la tibia y la relación de cuádriceps para isquiotibiales, predice el alto estatus de KAM en atletas, con alta sensibilidad y especificidad. Las atletas que demuestran una alta KAM en la mecánica de aterrizaje están en mayor riesgo de lesión del ligamento cruzado anterior y tienen más probabilidades de beneficiarse del entrenamiento neuromuscular dirigido a este factor de riesgo. El uso de la herramienta de evaluación clínica desarrollada puede facilitar, a los atletas de alto riesgo, el ingreso en intervenciones apropiadas que tendrán un mayor potencial para reducir el riesgo de lesiones.

Palabras Clave: biomecánica de alto riesgo, factores de riesgo de lesión de LCA, entrenamiento dirigido neuromuscular, prevención de lesiones del LCA, herramientas de evaluación clinicas

Abstract

Background: Prospective measures of high knee abduction moment (KAM) during landing identify female athletes at high risk for anterior cruciate ligament injury. Laboratory-based measurements demonstrate 90% accuracy in prediction of high KAM. Clinic-based prediction algorithms that employ correlates derived from laboratory-based measurements also demonstrate high accuracy for prediction of high KAM mechanics during landing.
Hypotheses: Clinic-based measures derived from highly predictive laboratory-based models are valid for the accurate prediction of high KAM status, and simultaneous measurements using laboratory-based and clinic-based techniques highly correlate.
Study Design: Cohort study (diagnosis); Level of evidence, 2.
Methods: One hundred female athletes (basketball, soccer, volleyball players) were tested using laboratory-based measures to confirm the validity of identified laboratory-based correlate variables to clinic-based measures included in a prediction algorithm to determine high KAM status. To analyze selected clinic-based surrogate predictors, another cohort of 20 female athletes was simultaneously tested with both clinic-based and laboratory-based measures.
Results: The prediction model (odds ratio: 95% confidence interval), derived from laboratory-based surrogates including (1) knee valgus motion (1.59: 1.17-2.16 cm), (2) knee flexion range of motion (0.94: 0.89°-1.00°), (3) body mass (0.98: 0.94-1.03 kg), (4) tibia length (1.55: 1.20-2.07 cm), and (5) quadriceps-to-hamstrings ratio (1.70: 0.48%-6.0%), predicted high KAM status with 84% sensitivity and 67% specificity (P < .001). Clinic-based techniques that used a calibrated physician’s scale, a standard measuring tape, standard camcorder, ImageJ software, and an isokinetic dynamometer showed high correlation (knee valgus motion, r = .87; knee flexion range of motion, r = .95; and tibia length, r = .98) to simultaneous laboratory-based measurements. Body mass and quadriceps-to-hamstrings ratio were included in both methodologies and therefore had r values of 1.0.
Conclusion: Clinically obtainable measures of increased knee valgus, knee flexion range of motion, body mass, tibia length, and quadriceps-to-hamstrings ratio predict high KAM status in female athletes with high sensitivity and specificity. Female athletes who demonstrate high KAM landing mechanics are at increased risk for anterior cruciate ligament injury and are more likely to benefit from neuromuscular training targeted to this risk factor. Use of the developed clinic-based assessment tool may facilitate high-risk athletes’ entry into appropriate interventions that will have greater potential to reduce their injury risk.

Keywords: High risk biomechanics, ACL injury risk factors, targeted neuromuscular training, ACL injury prevention, assessment tolos, clinician-friendly

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