Predicción de lesiones en futbolistas de élite con el análisis de asimetrías en el CMJ mediante el uso de herramientas de Machine Learning
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v71.113766Palabras clave:
Salto con contra movimiento, lesiones, predicción, aprendizaje automático, asimetríaResumen
Introduccion: El análisis de asimetrías en el salto con contramovimiento (CMJ) es una herramienta potencialmente útil para la prevención de lesiones en futbolistas de élite.
Objetivo:Este estudio analiza la relación entre asimetrías biomecánicas en el CMJ al aterrizar (% Asimetría de Fuerza Máxima de Aterrizaje) y el riesgo de lesiones musculoesqueléticas.
Metodología: Mediante el uso de plataformas de fuerza (ForceDecks, Valdperformance) y 4 modelos de aprendizaje automático, se analizaron datos de 29 futbolistas profesionales de élite de la Liga de Campeones de la Confederación Asiática de Fútbol (AFC) durante una temporada regular (con un total de 1265 saltos analizados, durante los días de entrenamiento del día del partido MD+1, MD+2 y MD-1).
Discusion: Los resultados indican que las asimetrías promedio (0,82% ± 13,66) en la fuerza máxima de aterrizaje no son predictivas del riesgo de lesión, mientras que el % Coeficiente de variación (COV) (323–1827) de esa asimetría sí estaba relacionado y podría tener carácter predictivo respecto al riesgo de lesiones. Además, existe una correlación positiva moderada (r = 0,447) entre el % de asimetría del COV y la aparición de lesiones, la cual es estadísticamente significativa (p = 0,017).
Conclusion: El odds ratio de 2,4 indica que los jugadores con una asimetría del COV superior a la media tienen 2,4 veces más probabilidades de sufrir una lesión. Estos hallazgos resaltan la importancia del CMJ como parte de los programas de monitorización y reducción de lesiones.
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