Pronóstico de lesiones relacionadas con el deporte mediante el uso de dispositivos vestibles y métodos de análisis de datos (Forecasting sports-related injuries using wearable devices and data analysis methods) - Kenjayeva, Balnur; Kizdarbekova, Moldir; Murzabekov, Mirambek (Retos, 2024)
Este estudio investiga la eficacia de la tecnología vestible en la predicción de las tasas de lesiones entre los atletas, centrándose tanto en lesiones menores como en lesiones graves. Durante un período de 20 semanas, 80 estudiantes de cultura física fueron divididos en un grupo experimental, que utilizó dispositivos vestibles para el monitoreo de datos en tiempo real, y un grupo de control que empleó métodos de entrenamiento tradicionales. El estudio utilizó una gama de sensores vestibles para recopilar datos fisiológicos y biomecánicos completos, que fueron analizados utilizando herramientas personalizadas basadas en Python. Los resultados indicaron una reducción significativa en las lesiones menores dentro del grupo experimental, confirmando la hipótesis de que la tecnología vestible puede disminuir la incidencia de lesiones a través de ajustes de entrenamiento personalizados. Sin embargo, el impacto en las lesiones graves no fue estadísticamente significativo, destacando las limitaciones de la tecnología para predecir y prevenir lesiones agudas. Esta investigación subraya el potencial de los dispositivos vestibles para mejorar la seguridad de los atletas a través de percepciones basadas en datos, pero también señala la necesidad de realizar más estudios para comprender y aprovechar completamente la tecnología en la prevención de lesiones más graves. Los hallazgos tienen implicaciones importantes para la ciencia deportiva, sugiriendo un cambio de paradigma hacia regímenes de entrenamiento más integrados tecnológicamente para optimizar los resultados de salud y el rendimiento en las poblaciones atléticas.Palabras clave: tecnología vestible, prevención de lesiones en atletas, monitoreo de datos en tiempo real, ciencia deportiva, análisis de datos biomecánicos, lesiones menores, lesiones graves, ajustes personalizados de entrenamiento.Abstract. This study investigates the effectiveness of wearable technology in predicting injury rates among athletes, focusing on both micro and severe injuries. Over a 20-week period, 80 physical culture students were divided into an experimental group, using wearable devices for real-time data monitoring, and a control group employing traditional training methods. The study utilized a range of wearable sensors to collect comprehensive physiological and biomechanical data, which was analyzed using custom Python-based tools. Results indicated a significant reduction in micro injuries within the experimental group, affirming the hypothesis that wearable technology can decrease injury incidence through personalized training adjustments. However, the impact on severe injuries was not statistically significant, highlighting the technology's limitations in predicting and preventing acute injuries. This research underscores the potential of wearable devices to enhance athlete safety through data-driven insights but also points to the need for further studies to fully understand and leverage technology in preventing more serious injuries. The findings have important implications for sports science, suggesting a paradigm shift towards more technologically integrated training regimes to optimize health outcomes and performance in athletic populations.Keywords: wearable technology, athlete injury prevention, real-time data monitoring, sports science, biomechanical data analysis, micro injuries, severe injuries, personalized training adjustments.