p Milhares de atletas mostraram suas habilidades para o mundo em PyeongChang, Coreia do Sul, em busca do ouro olímpico. Mas para cada eixo triplo deslumbrante ou corrida de snowboard estelar, os atletas correm o risco de lesões que acabam com a carreira. p O desempenho atlético não é a única vítima das lesões esportivas. Essas lesões representam um fardo econômico para os atletas e suas famílias e podem ter efeitos duradouros na qualidade de vida do atleta. Para ajudar a reduzir o risco de lesões, pesquisadores da Universidade do Tennessee Chattanooga desenvolveram uma estrutura que mede o risco de lesão de um atleta usando a tecnologia da Internet das Coisas (IoT).

p Publicado no jornal Análise de risco , o estudo, "Mitigar os riscos de lesões esportivas usando a Internet das Coisas e abordagens analíticas, "descreve como os procedimentos de triagem de risco de lesão podem ser administrados usando dispositivos sem fio, como smartphones, conectado a um servidor em nuvem. Esta conexão entre telefones, computadores e outros dispositivos é o que os pesquisadores chamam de Internet das Coisas.

p Esta abordagem para categorizar os riscos de lesão combina o histórico de lesões anteriores do atleta, dados de telefones e dispositivos com dados de vigilância de lesões. Usando smartphones e outros dispositivos conectados à nuvem, vários testes de triagem podem ser combinados de diferentes fontes para criar um "painel" em tempo real do status de um atleta. Esses dados podem ajudar a identificar os atletas com maior risco de lesões, e reduzir o econômico, pedágio emocional e físico de lesões esportivas.

p O gerenciamento de lesões esportivas convencionais depende fortemente de avaliações subjetivas, como a descrição verbal do atleta sobre dor e desconforto. Contudo, os atletas nem sempre podem avaliar suas próprias habilidades e lesões com precisão. Eles podem começar a competir antes de estarem prontos, o que pode aumentar o risco de novas lesões. Atualmente, o método mais amplamente utilizado para avaliar o risco de lesões é a tela de movimento funcional, que gera uma pontuação subjetiva com base na capacidade observada para completar os movimentos.

p Em contraste, os pesquisadores Gary B. Wilkerson e Marisa A. Colston usaram um smartphone para coletar dados de desempenho de cada indivíduo no estudo. Para compreender os fatores que influenciam o risco de lesão de um atleta, esses dados foram integrados com autorrelatos de lesões anteriores e rastreamento longitudinal da exposição às condições de jogo.

p Os pesquisadores acompanharam 43 jogadores de um time de futebol da NCAA Division I-Football Championship Subdivision (FCS), começando um mês antes do início dos treinos de pré-temporada até a conclusão da temporada. As informações sobre suas lesões anteriores foram coletadas em uma pesquisa de 10 itens do Sport Fitness Index (SFI). Antes do início da pré-temporada, cada jogador participou do teste Unilateral Forefoot Squat (UFS). Este teste avaliou sua capacidade de sincronizar as respostas musculares nas pernas, mantendo uma posição ereta, um ângulo do joelho de 135 graus e uma ligeira elevação do calcanhar por 10 segundos. Os pesquisadores mediram os solavancos da oscilação postural - uma avaliação do controle postural.

p O uso de um smartphone para quantificar os espasmos posturais usando a saída do acelerômetro durante o teste de UFS foi uma forma barata e eficiente de medir objetivamente a capacidade do atleta de manter uma posição postural por meio de movimentos musculares coordenados. Esses dados foram transferidos para o banco de dados do atleta e integrados aos dados da pesquisa SFI. A documentação da participação no jogo e das lesões sofridas durante a temporada foram adicionadas ao banco de dados para desenvolver o modelo de previsão de lesões do indivíduo.

p Na análise dos dados, os pesquisadores descobriram que os atletas que jogaram pelo menos oito jogos tinham mais de três vezes maiores chances de ocorrência de lesões do que aqueles que jogaram menos de oito jogos. Entre os atletas que exibiram pelo menos um fator de risco, 42 por cento sofreram uma lesão.

p "Atribuindo todos os atletas a um único tipo de programa de treinamento, sem levar em consideração o perfil de risco único de um indivíduo, pode não produzir uma diminuição substancial na probabilidade de lesão. Os resultados também fornecem uma estimativa útil das chances de ocorrência de lesões para cada atleta durante a temporada subsequente, "afirma Wilkerson, autor principal e professor em um programa de treinamento atlético de pós-graduação.

p Este estudo usou apenas um teste para avaliar a capacidade física, mas existem muitos outros tipos de testes de triagem que podem ser usados ​​para avaliar diferentes aspectos das capacidades de desempenho de um atleta para criar uma imagem mais detalhada do risco de lesão do indivíduo. Outros testes podem ser usados ​​para avaliar as habilidades neuromecânicas e neurocognitivas e a extensão dos ferimentos na cabeça.

p À medida que smartphones e outros dispositivos IoT se tornam mais predominantes, vários testes de triagem podem ser combinados de diferentes fontes para criar um "painel" em tempo real de indicadores de status do atleta. Esses dados podem ajudar a identificar claramente os atletas com alto risco de lesões, apoiando assim os esforços para reduzir a economia, pedágio emocional e físico de lesões esportivas.