Entrenamiento. EPDA El 50% de los corredores amateurs o
runners sufre al menos una lesión al año. La aplicación de
diversos sensores biomecánicos mientras corren aporta datos que, con el
análisis adecuado, pueden detectar posibles factores de riesgo de lesión
y prevenir futuras lesiones, mediante el
feedback con el corredor en tiempo real durante la carrera. Investigadores de Fisioterapia de la Universidad CEU Cardenal Herrera han presentado sus resultados en la aplicación de
esta técnica, denominada
gait retraining,
en jóvenes triatletas de 11 a 18 años del Grupo de Tecnificación de la
Federación de Triatlón de la Comunidad Valenciana, consiguiendo una
reducción en el número
de lesiones tras un programa de siete meses. Se trata de la primera
investigación realizada en jóvenes triatletas para prevenir lesiones
durante la carrera, que han presentado en Valencia, en el
VI Congreso Internacional JAM Sports, celebrado en el Complejo
Deportivo-Cultural de La Petxina, a finales de enero.
Mediante
la aplicación de distintos sensores en el cuerpo del corredor, los
investigadores han realizado una electromiografía dinámica de
superficie, han aplicado un sensor inercial, han realizado
un vídeo-análisis de la marcha y de la dinámica en carrera. Las tres investigaciones presentadas en este Congreso han sido dirigidas por el profesor
adjunto
y coordinador del Grado en Fisioterapia de la CEU UCH, Javier Martínez
Gramage, responsable del Laboratorio de Investigación en Análisis del
Movimiento LIAMCEU, que ha impartido
en el Congreso un taller sobre este método de prevención de lesiones en
carrera, a partir del análisis de indicadores biomecánicos.
Según explica el profesor Martínez Gramage,
"los
indicadores que aportan estos sensores nos permiten establecer los
parámetros óptimos de carrera para prevenir las posibles lesiones, dando
indicaciones al corredor mediante
feedback en tiempo real durante la prueba, para que corrija los
aspectos de la carrera que pueden causarle una lesión en el futuro,
readaptando así su modo de correr. Esta intervención clínica en tiempo
real mediante el uso de sensores biomecánicos,
no solo permite reducir el riesgo de lesiones, sino que también
contribuye a la mejora del rendimiento y la motivación del deportista".
En las intervenciones realizadas por los investigadores de la CEU UCH en
runners amateurs, los sensores aplicados a los corredores
participantes han permitido controlar variables como la cadencia, el
tiempo del ciclo de carrera y de contacto con el suelo, el equilibro, la
longitud de la zancada, el tiempo de vuelo, la potencia
o la velocidad, entre otras. Y el vídeo análisis ha aportado datos como
el grado de caída de pelvis contralateral, la inclinación del tronco,
la extensión de la rodilla, la inclinación tibial o la dorsiflexión
durante la carrera.
Lesiones distintas en hombres y mujeres
Mediante
electromiografía superficial, técnica para medir la activación
muscular, los investigadores de la CEU UCH han estudiado también las
diferencias en la activación muscular del glúteo mayor,
glúteo medio y del músculo vasto medial entre hombres y mujeres, en 38 runners
amateurs. Y han analizado las diferencias entre hombres y mujeres en el
movimiento de la pelvis de 101 corredores no profesionales, empleando
por primera vez un sensor inercial
de movimiento.
"Los
resultados obtenidos permiten mejorar la prevención de lesiones y su
tratamiento en función del sexo del corredor", destaca el profesor
Martínez Gramage, que ha realizado estos estudios junto
a los profesores de Fisioterapia de la CEU UCH Eva Segura, María
Dolores Arguisuelas y Juan José Amer; el doctorando de la Escuela
CEINDO, Iván Nácher, que está desarrollando su tesis sobre las
diferencias en la activación muscular entre hombres y mujeres
durante la carrera; la profesora de la Universidad Pontificia de
Salamanca, Sara Perpiñá; y el catedrático de la Universidad de Buenos
Aires, Willig Gabriel.
Predicción de lesiones, mediante inteligencia artificial
En el
tercer estudio presentado en el Congreso JAM Sports por este equipo
investigador, han contado con la colaboración del profesor Juan Pardo,
investigador principal del Grupo ESAI de la CEU
UCH, para la aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial en la
predicción de las lesiones más frecuentes, mediante una combinación de
árboles predictivos denominada Random Forest, para poder así
prevenirlas.
"El
uso de la inteligencia artificial es especialmente interesante para
deportistas profesionales y de élite, para los que es esencial poder
predecir lesiones. En este primer estudio, lo hemos
aplicado a jóvenes triatletas de 11 a 18 años del Plan de
Especialización Deportiva de la Comunidad Valenciana y la Federación de
Triatlón", señala Martínez Gramage. Tras la intervención mediante
gait retraining en estos jóvenes triatletas, "hemos detectado, a
través de la aplicación de este algoritmo, que la caída contralateral de
la pelvis y la baja activación del glúteo medio son las variables más
relacionadas con la aparición de lesiones
futuras en estos triatletas. La readaptación de la carrera en tiempo
real para corregir estos dos parámetros biomecánicos ha servido para
reducir la aparición de lesiones en los 19 participantes en el
programa".
En
este estudio, los investigadores de la CEU UCH han colaborado con Vanesa
Huesa, de la Federación de Triatlón de la CV, y han contado con la
participación de los alumnos internos de la asignatura
Análisis del Movimiento Humano, de cuarto curso del Grado en
Fisioterapia de la CEU UCH,
Clovis Varangot-Reille y Llum Barea Tarín.
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