Это тяжелая жизнь: игровая нагрузка, усталость и риск травм в Национальной баскетбольной ассоциации

Мелани Льюис

Департамент психологии, Оклахомский университет, Норман

Абстрактный

Контекст:

Спортсмены Национальной баскетбольной ассоциации (НБА) часто получают травмы. Профилактика травм требует выявления наблюдаемых и контролируемых факторов риска.

Цель:

Изучить взаимосвязь между игровой нагрузкой, усталостью и травмами у спортсменов НБА.

Дизайн:

Параметр:

Статистика игр и отчеты о травмах за 3 сезона НБА (2012–2015).

Пациенты или другие участники:

Данные представлены 627 игроками (рост = 200,7 ± 8,9 см, масса = 100,6 ± 12,1 кг, опыт работы в НБА = 4,8 ± 4,2 года, опыт до игры в НБА = 3,2 ± 1,9 года), 73 209 игр и 1663 травм.

Основные показатели результата:

Событие травмы был определен как игрок отсутствует или оставив игру из - за травмы. Логистическая многоуровневая регрессия использовалась для прогнозирования травм из-за запаздывающей усталости и игровой нагрузки с различиями между субъектами, объясняемыми демографическими переменными.

Полученные результаты:

Вероятность получения травмы увеличилась на 2,87% ( P Ключевые слова: баскетбольные травмы, многоуровневое моделирование, индивидуальные различия

Ключевые моменты

Базовый риск травм различается у разных игроков, даже с учетом многолетнего соревновательного опыта, роста и массы.

Степень взаимосвязи между риском травмы и производственной нагрузкой или утомляемостью у разных игроков различалась.

В среднем более высокая спортивная нагрузка и утомляемость, более многолетний опыт работы Национальной баскетбольной ассоциации и меньший рост были связаны с более высоким риском травм бонусы спорт 1win.

Для профессиональных спортсменов травмы могут повлиять на жизнь и карьеру, и, к сожалению, исследователи в рамках Национальной баскетбольной ассоциации (НБА) выявили тенденцию к росту показателей травматизма от 12,4% 1 до 15% 2. Травмы могут иметь негативные последствия для многих заинтересованных сторон. Прежде всего, преодоление травм и восстановление здоровой формы представляют собой серьезные проблемы для спортсменов и потенциально могут помешать их карьерным целям. 3 - 8 С одной стороны, травмы, требующие хирургического вмешательства, могут привести к завершению карьеры, при этом от 39% людей не могут вернуться в НБА после реконструкции ахиллова сухожилия 3 и всего 14% не могут вернуться в НБА после реконструкции передней крестообразной связки (ACL). ) реконструкция. 7 Некоторые данные свидетельствуют о снижении количества игр на 4 и минут на игру 3,6 игроков из контрольной группы, вернувшихся к участию после операции в сезоне после травмы, играли 6 человек. Дракос и др. 9 сообщили, что травмы, не связанные с окончанием сезона, такие как растяжения связок или воспалительные заболевания, составляли примерно половину игр, пропущенных из-за травм, что позволяет предположить, что даже незначительные травмы имеют долгосрочные последствия для здоровья игроков.

Последствия травм также распространяются на организации, с которыми спортсмены заключили контракты. Независимо от количества травмированных игроков в команде, оставшийся здоровый состав должен продолжать соревноваться, и данные свидетельствуют о том, что это также влияет на производительность команды. 2, 10 Помимо снижения производительности травмы имеют финансовые последствия для организаций. В лиге пропущенные игры из-за травм составили 344 миллиона долларов заработной платы игроков в сезоне 2014–2015 годов, при этом отдельные организации потеряли от 3,5 до 28 миллионов долларов. 11 Усилия по выявлению потенциальных связей между наблюдаемыми показателями результативности баскетбольного матча и риском травм отсутствуют.

Несмотря на то, что мало что известно о том, что могло бы помочь в снижении уровня травм, исследователи многое узнали о конкретной распространенности травм, сделав соответствующие выводы о том, какие травмы наиболее распространены, какие травмы приводят к наибольшему пропуску времени, а также о доле травм, полученных во время соревнований. 1, 9 Исследователи 3–8 изучили послеоперационные исходы тяжелых травм и указали, что большинство людей вернулись в спорт; однако их выводы были неоднозначными относительно того, снизилась ли послеоперационная эффективность по сравнению с показателями до травмы. Другие авторы показали потенциальное значение утомляемости 12, 13 и рабочей нагрузки 14, 15 как факторов риска травм. Наконец, в своих эпидемиологических исследованияхСтарки 1 и Дракос и др. 9 не обнаружили связи между физическими демографическими данными и уровнем травматизма, но пришли к неоднозначным выводам относительно значимости возраста или опыта как факторов риска. Поэтому целью моего исследования было изучить взаимосвязь между игровой нагрузкой, усталостью и травмами у спортсменов НБА. Я хотел определить, предшествуют ли какие-либо тенденции в производительности и могут ли они предсказать травмы. Основываясь на доказательствах и немногое, что известно о риске травм, я предположил следующее: (1) будут существовать индивидуальные различия в вероятности получения 1 или более травм в течение регулярного сезона НБА, (2) более высокий уровень утомляемости будет увеличиваться. вероятность получения травмы, (3) увеличение рабочей нагрузки будет связано с более высокой вероятностью травмы,(4) большее количество лет соревновательного баскетбольного опыта будет связано с более высокой вероятностью травмы, и (5) физические демографические различия не будут связаны с различиями в риске травм.

МЕТОДЫ

Наборы данных

Временные рамки для выборки составляли 3 регулярных сезона НБА с 2012 по 2015 годы. 16 Всего в сезоне 2012–2013 участвовали 433 уникальных игрока, в сезоне 2013–2014 - 479 игроков, а в 2014–2015 годах - 489 игроков. Во всех сезонах 627 игроков были уникальными, из них 323 игрока появлялись во всех трех сезонах, 128 - в двух, а 176 - в одном. Результаты для каждого игрока были доступны для каждой игры, было сыграно от 2 до 244 внутрисубъектных игр, в результате чего было проведено 73 209 наблюдений. В этом разделе описаны индивидуальные и демографические переменные, использованные в исследовании.

Меры

События травм

Исследователи 1, 9 определили травму на основании следующих критериев: состояние, которое привело к пропущенной тренировке или игре; требуется направление к врачу или лекарство, или и то, и другое; и требовала неотложной помощи. Информация о пропущенных приемах, направлениях к врачу или лекарствах не является общедоступной, поэтому я дал определение травмыкогда игрок покинул или пропустил игру из-за полученной травмы (например, растяжения связок, деформации, перелома, ушиба). Это определение исключало игры, не сыгранные по решению тренера, по личным причинам или по болезни. Всю такую ​​информацию можно найти в счетах игрового поля, если травма произошла до игры, или в новостях, если травма произошла во время игры. За 3 сезона частота травм составила 2,3% (1663 травмы за 73 209 наблюдений). Растяжение связок было наиболее часто перечисленным типом травм, за которым следовали болезненность, растяжения и синяки. Лодыжка была наиболее часто пораженным местом травмы; другими распространенными местами были колено, спина, ступня и плечо.

Усталость

Концептуально усталость определялась как истощение умственных и физических ресурсов, а оперативно определялась накопленным временем в соревновании с недостаточным временем восстановления. Для представления усталости игрока использовались две переменные: количество минут, накопленных на соревнованиях, которое рассчитывалось как время, отставшее от одной игры, и количество дней отдыха между играми. В соответствии с гипотезой 2 увеличение количества минут должно иметь положительную связь с риском травмы, тогда как большее количество дней между играми должно иметь отрицательную связь с риском травмы.

Нагрузка на производительность

Я выбрал 2 распространенных и наблюдаемых поведения для оценки нагрузки на результат: общие подборы (REB) и попытки броска с игры (FGA). Повышенная рабочая нагрузка концептуально определялась как степень, в которой человек выполнял эти действия больше, чем обычно. Следующие шаги были использованы для расчета расчетной нагрузки для каждого спортсмена: (1) были рассчитаны средние значения за сезон для REB и FGA; (2) эти средние за сезон использовались для обозначения центральных наблюдаемых REB и FGA для каждой игры; (3) были рассчитаны кумулятивные суммы среднецентрированных REB и FGA для каждой игры; и (4) все значения были с запаздыванием по времени на 1 игру (например, результат для игры 25 был предсказан значениями производительности и усталости из игры 24).

Демографические переменные

Демографические переменные, использованные для представления общего количества лет соревновательного опыта, включали общее количество лет в НБА и в университетских или международных профессиональных лигах (или в обеих). Физическими демографическими переменными были рост и масса. Все демографические переменные были привязаны к средним показателям по лиге за каждый сезон.

Статистическая модель

Была подобрана многоуровневая модель логистической регрессии со случайными эффектами, в которой игры между игроками и игроками в течение сезона были вложены для прогнозирования результатов травм. На первом уровне основное внимание уделялось прогнозированию результатов травм для каждой игры с расчетными коэффициентами, которые были характерны для конкретного игрока и сезона. Уровень 2 оценил средние коэффициенты для игроков за конкретный сезон, а уровень 3 оценил общие средние эффекты.

1-й уровень

Уравнение модели уровня 1, оценивающее вероятность травмы для игры i , игрока j и сезона t , представлено следующим образом:

Уровень 2

Следующее уравнение оценило точку пересечения для игрока j в сезоне t :

где β 00 t представляет собой среднее значение точки пересечения для сезона t для всех игроков; β 01 t представляет собой среднее влияние лет в НБА на перехват игроков в сезоне t ; β 02 t представляет собой средний эффект соревновательного опыта до НБА; β 03 t и β 04 t представляют собой средние эффекты роста и массы соответственно; и u 0 jt представляет собой остаточный член для игрока j в сезоне t и имеет нулевое среднее значение и дисперсию τ x 00 .

Остальные уравнения уровня 2 следующие:

где β 10 t и β 20 t представляют собой средние уклоны для минут и отдыха, соответственно, для игроков в сезоне t, а u 1 jt и u 2 jt - остатки для игрока j в сезоне t , соответственно, со средним нулевым и соответствующим члены дисперсии τ x 11 и τ x 22 .

где β 30 t и β 40 t представляют собой средние наклоны для REB и FGA, соответственно, для игроков в сезоне t, а u 3 jt и u 4 jt - остатки для игрока j в сезоне t, соответственно, со средним нулевым и соответствующим члены дисперсии τ x 33 и τ x 44 .

Уровень 3

Значения на уровне 3 представляют собой средние оценки для всех игроков и всех сезонов. Все эффекты на уровне 3 считались фиксированными. Таким образом, уравнения представляют собой простые замены:

где γ 000 - общее среднее значение пересечения, γ 010 и γ 020 - основные эффекты многолетнего опыта соревнований на различия в исходном риске травм, γ 030 и γ 040 - основные эффекты физических различий на исходный риск травм, γ 100 и γ 200 представляет собой общую среднюю взаимосвязь между исходами утомления и травм, а γ 300 и γ 400 представляют общую среднюю взаимосвязь между производственной нагрузкой и исходами травм.

Проверка гипотез

Дисперсия перехвата между субъектами, τ x 00 , из проверенной по уравнению 2 гипотезы 1. Разница в дисперсии перехватов указывает на различия в исходной вероятности получения травмы даже после учета всех других эффектов. Я использовал фиксированные эффекты для накопленных минут (γ 100 ) и отдыха (γ 200 ), чтобы проверить гипотезу 2, указав силу и направление взаимосвязи между утомлением и вероятностью травмы. Для проверки гипотезы 3 я использовал фиксированные эффекты для REB (γ 300 ) и FGA (γ 400), что указывало на силу и направление взаимосвязи между производственной нагрузкой и вероятностью травмы. Гипотеза 4 была проверена по основным эффектам за годы опыта NBA (γ 010 ) и pre-NBA (университетский или международный; γ 020 ), который показал, насколько изменился исходный риск травм за год опыта NBA и pre-NBA. Наконец, чтобы проверить гипотезу 5, я использовал основные эффекты для роста (γ 030 ) и массы (γ 040 ), которые представляли степень изменения исходного риска травмы из-за различий в росте или массе. Уровень α был установлен на 0,05. Все анализы проводились с помощью SAS (версия 9.2; SAS Institute, Inc, Кэри, Северная Каролина).

ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Общая способность модели прогнозировать травмы оценивалась с использованием площади под кривой. Область под значением кривой 0,5 эквивалентна подбрасыванию монеты или случайной случайности, а 1,0 - идеальному предсказанию результата. Многоуровневая модель со случайными эффектами дала площадь под кривой 0,9296 ± 0,002, предполагая, что эта модель обеспечивает хорошее различие между травмами и событиями без травм. Кроме того, пороговое значение вероятности травмы, равное 0,02, имело чувствительность 80,9% и специфичность 86,4%, что привело к положительной прогностической ценности 12,16% и отрицательной прогностической ценности 99,49%. Исследование этих предсказанных значений позволило предположить положительную корреляцию ( r= 0,672) между средней вероятностью травмы для данного игрока и его общим количеством травм в этом сезоне. Средняя прогнозируемая вероятность травмы среди игроков, получивших как минимум 1 травму, составила 0,042 по сравнению со средним показателем 0,003 для тех, кто остался здоровым. В таблице 1 представлена ​​описательная статистика для независимых переменных. В таблицах 2 и 3 3 показаны оценки фиксированных и случайных эффектов.

Таблица 1

Описательная статистика для независимых переменных (среднее ± стандартное отклонение)

Сокращение: NBA, Национальная баскетбольная ассоциация.

Таблица 2

Многоуровневая модель с фиксированными эффектами для прогнозирования результатов травм

Сокращения: нет данных, не применимо; НБА, Национальная баскетбольная ассоциация.

В среднем увеличение рабочей нагрузки было положительно связано с более высоким риском травм. Точно так же можно интерпретировать результаты как снижение нагрузки, связанное с меньшим риском травм. Однако я наблюдал разную силу этого эффекта у разных игроков. В своем исследовании тренировочной нагрузки футболистов Нассис и Габбет 14 сообщили о схожих результатах с дополнительным выводом о том, что постепенное увеличение нагрузки приводит к устойчивости к риску травм. Исследователи должны изучить взаимосвязь между скоростью увеличения спортивной нагрузки и риском травм, чтобы определить, присутствуют ли аналогичные закономерности у баскетболистов. Такие обследования могут помочь объяснить изменчивость связи между рабочей нагрузкой и травмой, обнаруженную у лиц, участвовавших в моем исследовании.

Эпидемиологические исследования 1, 9 дали неоднозначные выводы относительно связи между возрастом или опытом и уровнем травматизма. Учитывая существующую неопределенность, я не был удивлен, что гипотеза 4 не была полностью подтверждена. Только продолжительность карьеры игрока в НБА объясняет вариабельность исходного риска травм. Это говорит о том, что после учета различий в утомляемости и рабочей нагрузке наличие большего опыта в НБА, чем в среднем по лиге (4,7 года), увеличивало риск травм, но годы, проведенные в университетских или международных соревнованиях, не имели никакого эффекта. Физический износ обычно коррелирует с возрастом; однако, согласно текущему исследованию,25-летний спортсмен, который 4 года проучился в колледже и поступает на третий год в НБА, будет иметь меньший риск травмы, чем 25-летний спортсмен, который вступает в свой шестой год в лиге после 1 года игры. в колледже. Учитывая, что студенческие и международные команды играют примерно 30 игр в регулярных сезонах, а команды НБА проводят 82 сезона, потенциальная интерпретация этих результатов заключается в том, что чрезмерное использование, а не возраст, связано с риском травм, но только дальнейшие исследования могут подтвердить такие выводы.

Что касается физических различий, авторы эпидемиологического исследования 1, 9 не сообщили о корреляции между физическими характеристиками и общей частотой травм, но я обнаружил, что рост выше связан с меньшим риском травм. Прежде чем можно будет сделать убедительные выводы, необходимы дальнейшие исследования этих физических факторов риска.

Одним из ограничений моего исследования было то, что я полагался на общественные данные о травмах, которые не обязательно являются точными, конкретными или включают все травмы, произошедшие в течение данного сезона. С учетом метода сбора данных дополнительное ограничение заключалось в том, что не проводилось различий между типами травм. Исследователи должны определить, можно ли обобщить эти результаты по типам травм или разные патологические состояния имеют разные факторы риска. В медицинских исследованиях, посвященных конкретным патологическим состояниям, 3-8 авторов всех исследований, кроме одного 8, сопоставляли образцы с травмами со здоровыми контрольными людьми аналогичного демографического состава, но физические характеристики образцов не были постоянными в этих исследованиях. Например, в своем исследовании, проведенном по результатам поясничной дискэктомии,Anakwenze и др. 4 указали, что 50% их выборки играли на центральной позиции, тогда как в своем исследовании, проведенном по результатам операции по поводу микроперелома, Cerynik и др. 6 оценили выборку, в которой только 12,5% травмированных спортсменов играли на центральной позиции. Аналогичным образом, у тех, у кого были разрывы ПКС, средняя масса составляла приблизительно 214 фунтов (96,3 кг) 5, тогда как Anakwenze и др. 4 исследовали образец со средней массой около 236 фунтов (106,2 кг). Это может указывать на то, что различные физические характеристики связаны с конкретными типами травм, а влияние усталости и рабочей нагрузки на конкретный риск травмы может быть разным.Аналогичным образом, у тех, у кого были разрывы ПКС, средняя масса составляла приблизительно 214 фунтов (96,3 кг) 5, тогда как Anakwenze и др. 4 исследовали образец со средней массой около 236 фунтов (106,2 кг). Это может указывать на то, что различные физические характеристики связаны с конкретными типами травм, а влияние усталости и рабочей нагрузки на конкретный риск травмы может быть разным.Аналогичным образом, у тех, у кого были разрывы ПКС, средняя масса составляла приблизительно 214 фунтов (96,3 кг) 5, тогда как Anakwenze и др. 4 исследовали образец со средней массой около 236 фунтов (106,2 кг). Это может указывать на то, что различные физические характеристики связаны с конкретными типами травм, а влияние усталости и рабочей нагрузки на конкретный риск травмы может быть разным.

ПРАКТИЧЕСКИЕ ПОСЛЕДСТВИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ТРАВМ

За три исследуемых сезона 56,8% игроков (n = 248 из 433 в 2012–2013 гг., N = 272 из 479 в 2013–2014 гг., N = 276 из 489 в 2014–2015 гг.) Имели как минимум 1 травму, и в среднем, для этих людей прогнозируемая вероятность травмы равнялась 0,042 (диапазон 0,000001–0,953). Для игроков, не получивших травм, средняя прогнозируемая вероятность травмы была равна 0,003, а максимальная наблюдаемая вероятность никогда не превышала 0,013. Как показывает высокая отрицательная прогностическая ценность (99,49%) для порогового значения 0,02, можно быть уверенным, что, если вероятность травмы составляет менее 2%, травмы не произойдет. С другой стороны, низкая прогностическая ценность положительного результата (12,16%) предполагает высокий уровень ложноположительных результатов; однако среди всех игроков, получивших хотя бы 1 травму, 97,9% превысили 0.02 отсечка в какой-то момент сезона, в котором они получили травму.

Помимо разделения игроков без травм от игроков, получивших хотя бы одну травму, средняя прогнозируемая вероятность положительно коррелировала ( r = 0,672) с общим количеством травм, как видно на рисунке.

Связь между средней прогнозируемой вероятностью травмы игрока и общим числом травм в данном сезоне. Каждый круг представляет отдельного игрока.

В то время как мое исследование было ограниченным, поскольку я не проводил различий между незначительными травмами и травмами в конце сезона, различия в распределении этих оценочных вероятностей иллюстрируют важность утомляемости, спортивной нагрузки, лет соревновательного опыта и физических демографических показателей как предикторов исходов травм. Травмы - это нечастые события, и поэтому пороговое значение 0,02 может служить инструментом для определения того, за какими игроками следует наблюдать более внимательно, а какие в настоящее время подвергаются меньшему риску получения травмы.

Рабочая нагрузка может увеличить или уменьшить риск травм, а игроки, которые слишком долго несут тяжелый груз, с большей вероятностью получат травму. Однако соблюдение такой рекомендации, как подбор мяча или меньший бросок по мячу, вряд ли будет высоким. Кроме того, увеличение нагрузки может быть связано с внешними факторами, например, с травмой товарища по команде. Мониторинг рабочей нагрузки может быть полезен для оценки риска травм, но использование этой информации для предотвращения травм может быть ограничено.

Суммарные минуты имели наименьшую связь с риском получения травм, что позволяет предположить, что ограничение количества сыгранных минут не может быть полезным методом предотвращения травм для среднего игрока. С другой стороны, отдых показал самый сильный эффект из всех изученных переменных. Если просто не играть в матчах подряд, вероятность получения травмы для среднего игрока может снизиться почти на 16%. В то время как тема отдыха игроков становится все более спорной для болельщиков баскетбола и средств массовой информации, данные подтверждают ее полезность для предотвращения травм.

Снижение риска травм - сложная задача. Демографические факторы риска нельзя изменить, и, возможно, наиболее важным выводом этого исследования были индивидуальные различия в относительной важности минут, отдыха и нагрузки. По этой причине не существует универсального решения для предотвращения травм, и следует учитывать общие рекомендации в связи с экспертным заключением медицинских специалистов, знакомых со спортсменами, находящимися под их опекой.

Популярные слоты