Новое исследование бегунов на сверхвысоких дистанциях в западных штатах демонстрирует, что для прогнозирования травм можно выйти за рамки простых факторов риска.
По великому философскому вопросу о том, почему плохие вещи (то есть травмы) случаются с хорошими людьми (то есть с бегунами, которые подчиняются правилу десяти процентов), мудрецы разделились. Некоторые говорят, что это потому, что мы еще не выяснили, какая именно дефект, мышечный дисбаланс или тренировочная ошибка вызывают ту или иную травму. Другие говорят, что проблема глубже - что нам нужна всеобъемлющая причинно-следственная структура, которая связывает воедино тренировочные и жизненные стрессы, результирующие биомеханические нагрузки, прикладываемые к различным частям тела, и постоянно меняющуюся способность каждого сустава и ткани воспринимать эти нагрузки..
В новом (и бесплатном для чтения) обзоре в Международном журнале спортивной физиотерапии эксперты по беговым травмам Крис Нэпьер из Университета Британской Колумбии и Рич Вилли из Университета Монтаны выдвигают эту последнюю точку зрения. Например, указывают они, простые правила тренировочной нагрузки обречены на провал, потому что увеличение нагрузки на ткань, такую как сухожилие, всего на десять процентов, приведет к ее отказу на 50 процентов раньше. Это одна из причин, по которой добавление скоростной работы так часто вызывает проблемы, даже если вы не бежите дальше обычного. Невозможно предотвратить травму, если вы не понимаете последовательность событий, которые могут ее вызвать.
Но нарисовать эту паутину причинных стрел по-прежнему непросто - этот вопрос прекрасно иллюстрирует другое новое исследование, посвященное ультрамарафонцам из западных штатов. Команда под руководством Эмили Краус, доктора спортивной медицины и исследователя из Стэнфордского университета, изучила 123 бегунов (83 мужчины, 40 женщин), которые пробежали 100-мильную гонку в 2018 и 2019 годах, опубликовав результаты в Clinical Journal of Sports Medicine. Их цель: изучить компоненты триад спортсменов-мужчин и женщин, включая риск стрессовых переломов и других стрессовых травм костей, у ультрамарафонцев.
У женщин триада спортсменов означает «сочетание низкой доступности энергии, нарушений менструального цикла и низкой минеральной плотности костей (МПК)». У мужчин низкий уровень половых гормонов, таких как тестостерон, заменяет нарушения менструального цикла. Это часть более широкого состояния, известного как относительный дефицит энергии в спорте (RED-S).
Теоретически причинная стрелка здесь довольно проста. Если вы не едите достаточно, либо в целом, либо в те периоды дня, когда вам это больше всего необходимо для поддержки тренировок, у вас в конечном итоге снизится уровень половых гормонов. Вот что вызывает тревожный сигнал о нерегулярных менструациях или их отсутствии. И со временем это может привести к снижению минеральной плотности костей, что, в свою очередь, делает вас уязвимыми для стрессовых переломов даже при тренировочных нагрузках, с которыми вы раньше могли справиться. Есть веские доказательства для каждого этапа этой цепочки.
На основании анкеты, заполненной самими собой (примерный вопрос: «Вы пытаетесь изменить свою массу тела или состав тела, чтобы улучшить свои результаты?»), Многие бегуны из западных штатов оказались подвержены риску расстройства пищевого поведения: 62,5 процента всех бегунов. женщины и 44,5 процента мужчин. Довольно много (16,7 и 30,1 процента соответственно) имели низкую плотность костной ткани, определяемую как Z-балл меньше -1. Многие (37,5% и 20,5%) имели в анамнезе стрессовые переломы, что совпадает с данными других исследований хардкорных бегунов. Добавьте несколько других переменных, таких как низкая масса тела и нерегулярные менструации, и вы сможете рассчитать совокупную оценку риска по триаде, согласно которой 61,1 процента женщин и 29,2 процента мужчин относятся к группе умеренного риска травм, вызванных стрессом костей, и 5,6 процента каждой из них - как высокий риск.
В каком-то смысле это хорошая иллюстрация точки зрения Нэпьера и Вилли. Если вы сосредоточитесь на одном факторе риска, таком как минеральная плотность костей, вы не получите очень полезного средства измерения риска травм. Относительно немногие женщины имели низкую МПК, но у многих были стрессовые переломы; для мужчин все было наоборот. Уровни гормонов, измеренные с помощью батареи для анализа крови InsideTracker, также были неоднозначными. У женщин действительно существует связь между низким уровнем тестостерона и эстрадиола и низкой минеральной плотностью костей. Однако этот образец не проявлялся у мужчин.
Если вы расширите причинно-следственную диаграмму, как с кумулятивной оценкой риска по триаде, вы получите более значимую оценку риска травм. В одном из предыдущих исследований Крауса, например, каждое увеличение совокупного риска для мужчин-спортсменов на один пункт (которое даже не включает в себя прямую оценку гормонов, поскольку не существует такого простого показателя, как менструальная дисфункция для мужчин) приводило к 57 баллам. процентное увеличение риска последующего стрессового перелома. Для женщин это еще более выражено: диагноз умеренного риска удваивает ваши шансы на стрессовый перелом, а высокий риск - в четыре раза.
Однако это все еще лишь часть грандиозного плана Напьера и Вилли. Напье стал соавтором другой недавней статьи (с Кэрри Хамстра-Райт из Университета Иллинойса в Чикаго и Келли Хаксел Бливен из Университета AT Still), в которой описывается «целостный подход» к травмам от стресса костей, предполагая, что «у спортсменов есть собственный совокупный риск. профиль, который влияет на их способность выдерживать определенные тренировочные нагрузки ». Здесь они больше не говорят только о факторах риска триады: вместо этого они суммируют обширную сеть неизменяемых (пол, раса, возраст, генетика, мировоззрение, предыдущая травма …) и изменяемых (сила, усталость, гибкость, биомеханика, стресс, восстановление, питание…) как внутренние факторы, так и внешние факторы, такие как обувь, тренировочная поверхность и тренировочная нагрузка.
Уравнения для этого гипотетического супер-расчета риска травм пока нет. В некотором смысле это просто попытка математически описать то, что уже происходит в голове хорошего клинициста, когда он или она оценивает спортсмена. Большой вопрос заключается в том, сможет ли уравнение - или, что более вероятно, будущий алгоритм машинного обучения - когда-либо объединить все эти входные данные и дать рекомендации по травмам, которые значительно лучше, чем, скажем, правило десяти процентов плюс периодические напоминания о том, что этого делать нельзя. ничего глупого. Только время и кропотливые исследования покажут.