Effektivere Prävention von Kreuzbandverletzungen durch FAME
Bridging the gap in ACL injury prevention with FAME
Weave: Österreich - Belgien - Deutschland - Luxemburg - Polen - Schweiz - Slowenien - Tschechien
Wissenschaftsdisziplinen
Andere Humanmedizin, Gesundheitswissenschaften (10%); Gesundheitswissenschaften (50%); Informatik (30%); Medizintechnik (10%)
Keywords
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Anterior Cruciate Ligament Injury,
Neuromuscular Control,
Change-Of-Direction,
Optimal Control,
Inertial Sensors,
Movement Analysis
Seit Jahrzehnten gibt es ein großes Forschungsinteresse an der Verhinderung von Verletzungen des vorderen Kreuzbands (ACL) im Sport. Es wurden spezielle Trainingsprogramme entwickelt, um diese Verletzungen zu vermeiden, und sie haben sich in wissenschaftlichen Studien als wirksam erwiesen. Allerdings werden diese Programme nicht ausreichend genutzt, sodass die Anzahl der ACL- Verletzungen in der Praxis nicht so stark sinkt, wie erhofft. Der Hauptgrund dafür ist, dass wir noch nicht genau verstehen, warum die bestehenden Trainingsprogramme wirksam sind und wie sie am besten an verschiedene Sportarten und Trainingsbedingungen angepasst werden können. Unser Forschungsprojekt zielt darauf ab, diese Herausforderung anzugehen und die Wirkungsweise von bestehenden Trainingsprogramme besser zu verstehen. Wir verwenden dabei mobile Analysegeräte, um die Bewegungen von Sportlern auf dem Spielfeld zu untersuchen und zu simulieren. Unsere konkreten Ziele sind: 1) Die Entwicklung und Validierung eines mobilen Systems namens FAME, das die Bewegungen und Belastungen des gesamten Körpers einschließlich Muskeln und des vorderen Kreuzbands während sportlicher Aktivitäten messen kann. 2) Die Anwendung von FAME im Fußball, um die Auswirkungen eines 8-wöchigen Trainingsprogramms zur Verhinderung von ACL-Verletzungen auf die Bewegungsstrategien bei Richtungswechseln in tatsächlichen Spielsituationen untersuchen. 3) Die Durchführung von Experimenten mit virtuellen Athleten, um herauszufinden, welche Trainingsinhalte am effektivsten sind, um das vordere Kreuzband zu schützen. Unsere Methode besteht darin, die Bewegungen der Athleten mithilfe eines Modells des Skeletts und der Muskeln zu analysieren. Mit Hilfe von tragbaren Sensoren werden die Bewegungssignale gemessen und in das Modell eingespeist. Auf diese Weise können wir die Bewegungen nachbilden und simulieren, um zu verstehen, wie sie die Belastung des vorderen Kreuzbands beeinflussen. Das Ziel unserer Studie ist es, herauszufinden, ob das Trainingsprogramm zur Verhinderung von ACL- Verletzungen tatsächlich die Bewegungsstrategien und Muskelaktivitäten während des Spiels verbessert und dadurch das vordere Kreuzband besser schützt. Basierend auf unseren Ergebnissen möchten wir Empfehlungen für zukünftige Trainingsprogramme geben, um diese noch effektiver zu gestalten. Diese Studie ist innovativ, weil sie uns zum ersten Mal erlaubt, die Kräfte auf das vordere Kreuzband während echter sportlicher Aktivitäten abzuschätzen. Durch ein besseres Verständnis der Wirkungsweise von Trainingsprogrammen zur Verhinderung von ACL-Verletzungen hoffen wir, dass in Zukunft weniger Athleten von dieser Verletzung betroffen sein werden.
- Universität Innsbruck - 100%
- Maurice Mohr, Universität Innsbruck , ehemalige:r Projektleiter:in
- Peter Federolf, Universität Innsbruck , ehemalige:r Projektleiter:in