Perfil postural de jovens futebolistas peruanos avaliado por inteligência artificial

Resumo

Introdução. A avaliação postural em academias de futebol profissional fornece informações de rastreio para a monitorização do desenvolvimento motor durante fases sensíveis de crescimento.

Objetivo. Descrever e comparar, de forma exploratória, o perfil postural — quantificado através de seis ângulos articulares processados ​​por inteligência artificial (APECS) — em 120 jovens futebolistas de um clube da Segunda Divisão Peruana, pertencentes aos escalões de Sub-13, Sub-15, Sub-17 e Reserva.

Metodologia. Estudo quantitativo, não experimental, transversal e descritivo-comparativo. A fotogrametria digital assistida por IA (APECS) foi aplicada no plano frontal para estimar os ângulos de alinhamento do corpo, cabeça, ombros, bacia, joelho e pés. A análise estatística incluiu os testes de Shapiro-Wilk, Levene, Kruskal-Wallis, teste post-hoc de Dunn com correção de Bonferroni, coeficiente de correlação de Spearman e tamanhos de efeito (ε² e η²). Como camada exploratória adicional, foram aplicadas a Análise de Componentes Principais (ACP) e quatro técnicas de agrupamento multivariado (K-Means/Ward, Fuzzy C-Means, GMM e análise arquetípica).

Resultados: Foram detetadas diferenças significativas entre as categorias em cinco das seis variáveis: alinhamento corporal (H=17,18; p<0,001; ε²=0,12), inclinação da cabeça (H=10,78; p=0,013), inclinação pélvica (H=17,39; p<0,001; ε²=0,12), posição do joelho (H=11,56; p=0,009) e posição do pé (H=23,15; p<0,001; ε²=0,17). A categoria Sub-17 apresentou o perfil postural mais alinhado no plano frontal. O alinhamento dos ombros manteve-se estável entre as categorias (p=0,913). A análise multivariada exploratória revelou uma estrutura latente fraca (KMO = 0,496) e limites imprecisos entre os perfis posturais, com uma associação moderada com a categoria competitiva (V de Cramer = 0,50).

Discussão: Os resultados sugerem um padrão não linear no perfil postural entre as categorias, consistente com os processos de maturação neuromuscular, mas também com um possível efeito de seleção/sobrevivência entre os estádios.

Conclusões: A avaliação postural assistida por IA é uma ferramenta exploratória útil e escalável para o rastreio em pedreiras; o seu valor prognóstico requer validação adicional com base em padrões de referência e dados longitudinais de lesões.