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    "textoCompleto" => "<p class="elsevierStylePara">El inter&#233;s por realizar ejercicio f&#237;sico se va incrementando progresivamente y el n&#250;mero de practicantes ha experimentado una constante progresi&#243;n&#44; hasta el punto de que en nuestros d&#237;as realizar ejercicio f&#237;sico representa una alternativa al ocio y un beneficio para la salud&#46; Pero el deporte representa tambi&#233;n actualmente una actividad social y cultural de primer orden&#44; en la que se ven implicados millones de personas en todo el mundo&#46; Sin embargo&#44; si bien el ejercicio f&#237;sico realizado en condiciones adecuadas tiene un efecto positivo sobre la salud&#44; aumenta por s&#237; mismo el riesgo de lesi&#243;n<span class="elsevierStyleSup">1-3</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">En la tabla I se muestra la tasa de lesiones por cada 1&#46;000 deportistas j&#243;venes al a&#241;o en diversos deportes&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="277v43n157-13117428tab01.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara">El 39&#37; de los espa&#241;oles practican alg&#250;n deporte&#44; aunque s&#243;lo el 6&#37; lo practica diariamente&#59; la mitad de ese 6&#37; padecer&#225; alg&#250;n tipo de lesi&#243;n leve a lo largo de su vida<span class="elsevierStyleSup">5</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Los estudios sobre lesiones deportivas son un fen&#243;meno relativamente reciente&#46; En su mayor&#237;a&#44; las primeras aproximaciones se basaron en estudios de series de casos&#44; con el problema a&#241;adido de identificar con seguridad la causa o las causas que produjeron la lesi&#243;n<span class="elsevierStyleSup">6</span>&#46; La aplicaci&#243;n de los principios de epidemiolog&#237;a contribuy&#243; a arrojar luz en la determinaci&#243;n de los factores de riesgo<span class="elsevierStyleSup">7</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Diversos estudios han intentado identificar los factores relacionados con el incremento del n&#250;mero de lesiones en la pr&#225;ctica deportiva&#46; La identificaci&#243;n de estos factores podr&#237;a capacitar a entrenadores y deportistas para modificar los programas de entrenamiento y as&#237; prevenir futuras lesiones&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Tradicionalmente&#44; las investigaciones de la medicina deportiva se han centrado en gran medida en el diagn&#243;stico y en los aspectos terap&#233;uticos de las lesiones deportivas &#40;fig&#46; 1&#41;&#46; No obstante&#44; la prevenci&#243;n deber&#237;a ser uno de nuestros primeros objetivos&#46; La adecuada prevenci&#243;n&#44; un r&#225;pido diagn&#243;stico y el tratamiento id&#243;neo podr&#225;n posibilitar que la carrera deportiva de un deportista no se vea truncada y que logre las metas personales y profesionales que correspondan a su verdadero potencial&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="277v43n157-13117428tab02.gif"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Figura 1</span> L&#237;neas de investigaci&#243;n de las lesiones deportivas&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La comprensi&#243;n de los mecanismos de las lesiones y de los riesgos puede hacer posible una prevenci&#243;n m&#225;s id&#243;nea&#46; Para ello&#44; y como se&#241;ala Buceta<span class="elsevierStyleSup">8</span>&#44; es necesario determinar las variables que pueden incrementar la vulnerabilidad de los deportistas a lesionarse&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Podemos sugerir que hay 3 factores generales que desempe&#241;an un papel predominante en el riesgo de padecer una lesi&#243;n&#58; t&#233;cnicas incorrectas en el entrenamiento&#44; equipamientos inadecuados o deteriorados&#44; y anormalidades biomec&#225;nicas y antropom&#233;tricas&#46; Este &#250;ltimo grupo de factores son el punto de partida de nuestras investigaciones&#44; donde intentamos descubrir el riesgo potencial de lesi&#243;n que puede tener un deportista a partir de determinados par&#225;metros antropom&#233;tricos en los miembros inferiores&#46;</p><p class="elsevierStylePara">No obstante&#44; nos adherimos a la consideraci&#243;n aceptada por la mayor&#237;a de los autores&#44; sobre el car&#225;cter multifactorial que puede tener incidencia en las lesiones<span class="elsevierStyleSup">1&#44;9-13</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">El an&#225;lisis antropom&#233;trico como mecanismo de predicci&#243;n de lesiones</span></p><p class="elsevierStylePara"> Los factores individuales que han sido m&#225;s frecuentemente investigados incluyen la laxitud articular<span class="elsevierStyleSup">14-17</span>&#44; la flexibilidad<span class="elsevierStyleSup">18&#44;19</span> y variables biomec&#225;nicas o estructurales<span class="elsevierStyleSup">16&#44;20-23</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">La comparaci&#243;n entre los datos obtenidos revela resultados equ&#237;vocos&#46; Nicholas<span class="elsevierStyleSup">17</span> fue el primero que intent&#243; identificar algunos de estos factores&#46; Encontr&#243; una correlaci&#243;n positiva entre jugadores de f&#250;tbol americano que presentaban valores de flexibilidad articular superiores y el &#237;ndice de lesiones&#46; No obstante&#44; numerosos estudios posteriores no han sido capaces de corroborar esta investigaci&#243;n<span class="elsevierStyleSup">14-16&#44;24&#44;25</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara">De forma similar&#44; Steele y White<span class="elsevierStyleSup">26</span> encontraron que las variables antropom&#233;tricas y estructurales eran mejores indicadores de posibles lesiones en gimnastas&#46; As&#237;&#44; una revisi&#243;n de los estudios que relacionan la estructura corporal o biomec&#225;nica con la incidencia de las lesiones en el deporte aporta resultados m&#225;s alentadores<span class="elsevierStyleSup">20-22</span>&#46; Factores tales como la diferencia en la longitud de los miembros inferiores y el pie varo o valgo han demostrado consistentemente que est&#225;n relacionados con una mayor incidencia de lesiones de las extremidades inferiores&#59; en la mayor&#237;a de estos estudios la muestra principalmente usada eran corredores<span class="elsevierStyleSup">20-22</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold"> Predicci&#243;n de lesiones mediante regresi&#243;n log&#237;stica</span></p><p class="elsevierStylePara"> Los modelos de regresi&#243;n engloban una serie de t&#233;cnicas matem&#225;ticas que tratan de medir la relaci&#243;n entre una variable resultado y una o diversas variable&#47;s predictora&#47;s&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Shambaugh<span class="elsevierStyleSup">23</span> ha publicado una f&#243;rmula matem&#225;tica que muestra resultados prometedores al relacionar algunas medidas estructurales con la incidencia de lesiones en las extremidades inferiores en jugadores de baloncesto&#46; Desarroll&#243; una ecuaci&#243;n de regresi&#243;n log&#237;stica de 3 variables que predec&#237;a la probabilidad de lesi&#243;n en un 91&#37; de los jugadores de baloncesto&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#205;ndice de lesiones de Shambaugh<span class="elsevierStyleSup">23</span></span></p><p class="elsevierStylePara"> Desequilibrio de peso x 0&#44;36 &#43; desviaci&#243;n del &#225;ngulo Q derecho x 0&#44;48 &#43; desviaci&#243;n del &#225;ngulo Q izquierdo x 0&#44;86 &#173; 7&#44;04</p><p class="elsevierStylePara"> Las 3 variables usadas fueron el &#225;ngulo Q de la rodilla derecha&#44; el &#225;ngulo Q de la rodilla izquierda y la diferencia de peso en apoyo de ambas piernas&#46; Se observ&#243; que un resultado de lesi&#243;n mayor que cero era un indicador de lesi&#243;n en las extremidades inferiores&#44; mientras que un resultado menor que cero era indicador de la probabilidad de no lesionarse&#46; Cuanto mayor era la magnitud del resultado&#44; mayor era la probabilidad de que un jugador recayera en una u otra categor&#237;a&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Sin embargo&#44; los resultados de Grubbs<span class="elsevierStyleSup">27</span>&#44; que somet&#237;a a estudio la ecuaci&#243;n de regresi&#243;n log&#237;stica de Shambaugh<span class="elsevierStyleSup">23</span>&#44; determinaron que no era una herramienta v&#225;lida en la predicci&#243;n de la probabilidad de padecer una lesi&#243;n&#46; Entre las posibles causas que propone Grubbs<span class="elsevierStyleSup">27</span> para explicar la inconsistencia de la f&#243;rmula de Shambaugh destacan las diferentes poblaciones de estudio&#44; el dise&#241;o y el m&#233;todo&#44; no incluir sujetos femeninos en el estudio&#44; no consensuar una definici&#243;n de lesi&#243;n y no tener en cuenta el tiempo de exposici&#243;n pr&#225;ctica&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Bas&#225;ndose en ambos estudios&#44; Salazar<span class="elsevierStyleSup">28</span> aplica el &#237;ndice de Shambaugh en jugadores de baloncesto en relaci&#243;n con la exposici&#243;n pr&#225;ctica&#44; incluyendo sujetos de ambos sexos y utilizando la definici&#243;n de lesi&#243;n de Grubbs<span class="elsevierStyleSup">27</span>&#46; Los resultados que obtiene hacen recomendable el an&#225;lisis de regresi&#243;n log&#237;stica como una herramienta positiva para analizar medidas antropom&#233;tricas y morfoconstitucionales entre una poblaci&#243;n y diferenciar agentes de riesgo en un deporte&#46; No obtiene resultados tan satisfactorios como Shambaugh<span class="elsevierStyleSup">23</span>&#44; pero los valores obtenidos son lo suficientemente satisfactorios como para recomendar su uso&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Salazar<span class="elsevierStyleSup">28</span> aporta una nueva f&#243;rmula matem&#225;tica predictora de lesiones en jugadores&#47;as adolescentes de baloncesto&#44; elaborada a partir de la original de Shambaugh<span class="elsevierStyleSup">23</span> y construida mediante un an&#225;lisis de regresi&#243;n log&#237;stica&#46; Sin embargo&#44; la bondad de su poder predictor de lesiones no est&#225; lo suficientemente probada&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#205;ndice de lesiones de Salazar</span><span class="elsevierStyleSup">28</span></p><p class="elsevierStylePara"> 1&#47;1 &#43; e<span class="elsevierStyleSup">0&#44;1621 &#173; 0&#44;06344</span><span class="elsevierStyleSup">x media &#237;ndice de Shambaugh&#42;</span></p><p class="elsevierStylePara"> &#42;La media &#237;ndice de Shambaugh hace referencia a la f&#243;rmula matem&#225;tica propuesta por Shambaugh<span class="elsevierStyleSup">23</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Paralelamente&#44; Shambaugh<span class="elsevierStyleSup">29</span> present&#243; en un congreso en el a&#241;o 2000 una modificaci&#243;n de su f&#243;rmula original &#40;Salazar<span class="elsevierStyleSup">28</span>&#41; que inclu&#237;a 4 variables en lugar de las 3 utilizadas para su ecuaci&#243;n de regresi&#243;n log&#237;stica&#46; La nueva variable era el cuadrado de la diferencia entre el grosor de los muslos&#46; Tampoco ha sido suficientemente utilizada en investigaciones cient&#237;ficas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#205;ndice de lesiones de Shambaugh</span><span class="elsevierStyleSup">29</span></p><p class="elsevierStylePara"> Desequilibrio de peso x 0&#44;27 &#43; 1&#44;46 x cuadrado de la diferencia entre el grosor de los muslos &#43; 0&#44;22 x diferencia del &#225;ngulo Q entre ambas rodillas &#43; 0&#44;94 x  anormal &#225;ngulo Q derecho &#173; 6&#44;46</p><p class="elsevierStylePara"> Bas&#225;ndonos en estas investigaciones&#44; nuestro grupo de investigaci&#243;n ha sometido a an&#225;lisis las diferentes variables predictoras en una poblaci&#243;n deportiva diferente&#44; considerando atletas de carreras y saltos de ambos sexos y con edades comprendidas entre los 14 y los 18 a&#241;os<span class="elsevierStyleSup">30</span>&#46; Nuestro objetivo fue hallar una herramienta v&#225;lida para predecir el riesgo de lesi&#243;n en la poblaci&#243;n citada&#44; obteniendo el siguiente algoritmo matem&#225;tico&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">&#205;ndice de lesiones de Fern&#225;ndez</span><span class="elsevierStyleSup">30</span></p><p class="elsevierStylePara"> 1&#47;1 &#43; e<span class="elsevierStyleSup">&#173;&#40;0&#44;757</span><span class="elsevierStyleSup">x AQI &#173; 0&#44;647 3 DGM2&#41;</span></p><p class="elsevierStylePara"> donde AQI es el &#225;ngulo Q izquierdo&#44; y DGM2&#44; el cuadrado de la diferencia entre el grosor de los muslos&#46;</p><p class="elsevierStylePara">El porcentaje global de buena clasificaci&#243;n del modelo obtenido fue del 68&#44;6&#37;&#46; El punto de corte &#40;0&#44;5&#41; indica que los sujetos con valores iguales o superiores a 0&#44;5 quedar&#237;an encuadrados en la categor&#237;a de posibles lesionados&#44; mientras que un valor inferior los encuadrar&#237;a dentro de la categor&#237;a de posibles ilesos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Estas investigaciones muestran que el an&#225;lisis por regresi&#243;n log&#237;stica puede ser un m&#233;todo v&#225;lido en la discriminaci&#243;n de par&#225;metros antropom&#233;tricos relacionados con las lesiones deportivas&#46; No obstante&#44; en necesario seguir investigando para consolidar que el an&#225;lisis de la estructura corporal del deportista puede ser un buen instrumento en el pron&#243;stico de lesiones en el futuro&#44; mejorando los logros deportivos as&#237; como la salud de &#233;stos&#46;</p><hr></hr><p class="elsevierStylePara">Correspondencia&#58;<br></br> Juan Carlos de la Cruz M&#225;rquez&#46;<br></br> Facultad de Ciencias de la Actividad F&#237;sica y el Deporte&#46;<br></br> Departamento de Educaci&#243;n F&#237;sica&#46;<br></br> Carretera de Alfacar s&#47;n&#46; 18011 Granada&#46; Espa&#241;a&#46;<br></br> Correo electr&#243;nico&#58; <a href="mailto&#58;dlcruz&#64;ugr&#46;es" class="elsevierStyleCrossRefs"> dlcruz&#64;ugr&#46;es</a></p>"
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Vol. 43. Issue 157.
Pages 41-44 (January 2008)
Vol. 43. Issue 157.
Pages 41-44 (January 2008)
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Predicción de lesiones deportivas mediante modelos matemáticos
Predicting sports injuries by means of mathematical models
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Antonio Fernández Martíneza, Juan Carlos de la Cruz Márquezb, Belén Cueto Martínb, Santiago Salazar Alonsoc, Juan Carlos de la Cruz Camposb
a Universidad Pablo de Olavide. Facultad del Deporte. Departamento de Educación Física. Sevilla. España.
b Universidad de Granada. Facultad de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte. Departamento de Educación Física. Granada. España.
c Instituto Vicente Espinel. Junta de Andalucía. Consejería de Educación. Málaga. España.
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Tabla 1. Tasa de incidencia de lesiones por 1.000 deportistas jóvenes al año en diversos deportes4
Figura 1. Líneas de investigación de las lesiones deportivas.
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Las lesiones deportivas que afectan a los miembros inferiores en los deportes de más impacto, como atletismo o baloncesto, se pueden predecir mediante el uso de ecuaciones de regresión logística. El primer índice predictor de lesiones fue descrito por Shambaugh en 1991, empleando como variables dependientes el desequilibrio del peso en apoyo bipodal y la desviación del ángulo Q del cuadriceps. Salazar (2000) desarrolló una fórmula matemática predictora de lesiones basada en la de Shambaugh mediante una ecuación de regresión logística y Fernández (2004) introdujo el grosor del muslo como variable trascendente en la predicción de lesiones, aportando una ecuación más precisa. Estas investigaciones muestran que el análisis de regresión logística puede ser un método válido en la discriminación de parámetros antropométricos relacionados con las lesiones deportivas, aportando un método fiable y sencillo que se podría utilizar en la práctica médica deportiva habitual.
Palabras clave:
Lesiones
Índice predictor
Shambaugh
Sports injuries affecting the lower extremities in high impact sports, such as athletics or basketball, can be predicted by means of logistic regression equations. The first injury score was described by Shambaugh in 1991, using imbalance in bilateral weight and deviation of the Q-angle of the quadriceps as dependent variables. Salazar (2000) developed a mathematical equation to predict lesions based on Shambaugh's score and constructed through logistic regression analysis, while Fernández (2004) introduced thigh thickness as a transcendence variable in the prediction of injuries, leading to a more precise equation. These investigations show that logistic regression analysis can be a valid method for discriminating among anthropometric parameters related to sports injuries, providing a simple and reliable method that could be used in the routine practice of sports medicine.
Keywords:
Injuries
Injury score
Shambaugh
Full Text

El interés por realizar ejercicio físico se va incrementando progresivamente y el número de practicantes ha experimentado una constante progresión, hasta el punto de que en nuestros días realizar ejercicio físico representa una alternativa al ocio y un beneficio para la salud. Pero el deporte representa también actualmente una actividad social y cultural de primer orden, en la que se ven implicados millones de personas en todo el mundo. Sin embargo, si bien el ejercicio físico realizado en condiciones adecuadas tiene un efecto positivo sobre la salud, aumenta por sí mismo el riesgo de lesión1-3.

En la tabla I se muestra la tasa de lesiones por cada 1.000 deportistas jóvenes al año en diversos deportes.

El 39% de los españoles practican algún deporte, aunque sólo el 6% lo practica diariamente; la mitad de ese 6% padecerá algún tipo de lesión leve a lo largo de su vida5.

Los estudios sobre lesiones deportivas son un fenómeno relativamente reciente. En su mayoría, las primeras aproximaciones se basaron en estudios de series de casos, con el problema añadido de identificar con seguridad la causa o las causas que produjeron la lesión6. La aplicación de los principios de epidemiología contribuyó a arrojar luz en la determinación de los factores de riesgo7.

Diversos estudios han intentado identificar los factores relacionados con el incremento del número de lesiones en la práctica deportiva. La identificación de estos factores podría capacitar a entrenadores y deportistas para modificar los programas de entrenamiento y así prevenir futuras lesiones.

Tradicionalmente, las investigaciones de la medicina deportiva se han centrado en gran medida en el diagnóstico y en los aspectos terapéuticos de las lesiones deportivas (fig. 1). No obstante, la prevención debería ser uno de nuestros primeros objetivos. La adecuada prevención, un rápido diagnóstico y el tratamiento idóneo podrán posibilitar que la carrera deportiva de un deportista no se vea truncada y que logre las metas personales y profesionales que correspondan a su verdadero potencial.

Figura 1 Líneas de investigación de las lesiones deportivas.

La comprensión de los mecanismos de las lesiones y de los riesgos puede hacer posible una prevención más idónea. Para ello, y como señala Buceta8, es necesario determinar las variables que pueden incrementar la vulnerabilidad de los deportistas a lesionarse.

Podemos sugerir que hay 3 factores generales que desempeñan un papel predominante en el riesgo de padecer una lesión: técnicas incorrectas en el entrenamiento, equipamientos inadecuados o deteriorados, y anormalidades biomecánicas y antropométricas. Este último grupo de factores son el punto de partida de nuestras investigaciones, donde intentamos descubrir el riesgo potencial de lesión que puede tener un deportista a partir de determinados parámetros antropométricos en los miembros inferiores.

No obstante, nos adherimos a la consideración aceptada por la mayoría de los autores, sobre el carácter multifactorial que puede tener incidencia en las lesiones1,9-13.

El análisis antropométrico como mecanismo de predicción de lesiones

Los factores individuales que han sido más frecuentemente investigados incluyen la laxitud articular14-17, la flexibilidad18,19 y variables biomecánicas o estructurales16,20-23.

La comparación entre los datos obtenidos revela resultados equívocos. Nicholas17 fue el primero que intentó identificar algunos de estos factores. Encontró una correlación positiva entre jugadores de fútbol americano que presentaban valores de flexibilidad articular superiores y el índice de lesiones. No obstante, numerosos estudios posteriores no han sido capaces de corroborar esta investigación14-16,24,25.

De forma similar, Steele y White26 encontraron que las variables antropométricas y estructurales eran mejores indicadores de posibles lesiones en gimnastas. Así, una revisión de los estudios que relacionan la estructura corporal o biomecánica con la incidencia de las lesiones en el deporte aporta resultados más alentadores20-22. Factores tales como la diferencia en la longitud de los miembros inferiores y el pie varo o valgo han demostrado consistentemente que están relacionados con una mayor incidencia de lesiones de las extremidades inferiores; en la mayoría de estos estudios la muestra principalmente usada eran corredores20-22.

Predicción de lesiones mediante regresión logística

Los modelos de regresión engloban una serie de técnicas matemáticas que tratan de medir la relación entre una variable resultado y una o diversas variable/s predictora/s.

Shambaugh23 ha publicado una fórmula matemática que muestra resultados prometedores al relacionar algunas medidas estructurales con la incidencia de lesiones en las extremidades inferiores en jugadores de baloncesto. Desarrolló una ecuación de regresión logística de 3 variables que predecía la probabilidad de lesión en un 91% de los jugadores de baloncesto.

Índice de lesiones de Shambaugh23

Desequilibrio de peso x 0,36 + desviación del ángulo Q derecho x 0,48 + desviación del ángulo Q izquierdo x 0,86 ­ 7,04

Las 3 variables usadas fueron el ángulo Q de la rodilla derecha, el ángulo Q de la rodilla izquierda y la diferencia de peso en apoyo de ambas piernas. Se observó que un resultado de lesión mayor que cero era un indicador de lesión en las extremidades inferiores, mientras que un resultado menor que cero era indicador de la probabilidad de no lesionarse. Cuanto mayor era la magnitud del resultado, mayor era la probabilidad de que un jugador recayera en una u otra categoría.

Sin embargo, los resultados de Grubbs27, que sometía a estudio la ecuación de regresión logística de Shambaugh23, determinaron que no era una herramienta válida en la predicción de la probabilidad de padecer una lesión. Entre las posibles causas que propone Grubbs27 para explicar la inconsistencia de la fórmula de Shambaugh destacan las diferentes poblaciones de estudio, el diseño y el método, no incluir sujetos femeninos en el estudio, no consensuar una definición de lesión y no tener en cuenta el tiempo de exposición práctica.

Basándose en ambos estudios, Salazar28 aplica el índice de Shambaugh en jugadores de baloncesto en relación con la exposición práctica, incluyendo sujetos de ambos sexos y utilizando la definición de lesión de Grubbs27. Los resultados que obtiene hacen recomendable el análisis de regresión logística como una herramienta positiva para analizar medidas antropométricas y morfoconstitucionales entre una población y diferenciar agentes de riesgo en un deporte. No obtiene resultados tan satisfactorios como Shambaugh23, pero los valores obtenidos son lo suficientemente satisfactorios como para recomendar su uso.

Salazar28 aporta una nueva fórmula matemática predictora de lesiones en jugadores/as adolescentes de baloncesto, elaborada a partir de la original de Shambaugh23 y construida mediante un análisis de regresión logística. Sin embargo, la bondad de su poder predictor de lesiones no está lo suficientemente probada.

Índice de lesiones de Salazar28

1/1 + e0,1621 ­ 0,06344x media índice de Shambaugh*

*La media índice de Shambaugh hace referencia a la fórmula matemática propuesta por Shambaugh23.

Paralelamente, Shambaugh29 presentó en un congreso en el año 2000 una modificación de su fórmula original (Salazar28) que incluía 4 variables en lugar de las 3 utilizadas para su ecuación de regresión logística. La nueva variable era el cuadrado de la diferencia entre el grosor de los muslos. Tampoco ha sido suficientemente utilizada en investigaciones científicas.

Índice de lesiones de Shambaugh29

Desequilibrio de peso x 0,27 + 1,46 x cuadrado de la diferencia entre el grosor de los muslos + 0,22 x diferencia del ángulo Q entre ambas rodillas + 0,94 x anormal ángulo Q derecho ­ 6,46

Basándonos en estas investigaciones, nuestro grupo de investigación ha sometido a análisis las diferentes variables predictoras en una población deportiva diferente, considerando atletas de carreras y saltos de ambos sexos y con edades comprendidas entre los 14 y los 18 años30. Nuestro objetivo fue hallar una herramienta válida para predecir el riesgo de lesión en la población citada, obteniendo el siguiente algoritmo matemático:

Índice de lesiones de Fernández30

1/1 + e­(0,757x AQI ­ 0,647 3 DGM2)

donde AQI es el ángulo Q izquierdo, y DGM2, el cuadrado de la diferencia entre el grosor de los muslos.

El porcentaje global de buena clasificación del modelo obtenido fue del 68,6%. El punto de corte (0,5) indica que los sujetos con valores iguales o superiores a 0,5 quedarían encuadrados en la categoría de posibles lesionados, mientras que un valor inferior los encuadraría dentro de la categoría de posibles ilesos.

Estas investigaciones muestran que el análisis por regresión logística puede ser un método válido en la discriminación de parámetros antropométricos relacionados con las lesiones deportivas. No obstante, en necesario seguir investigando para consolidar que el análisis de la estructura corporal del deportista puede ser un buen instrumento en el pronóstico de lesiones en el futuro, mejorando los logros deportivos así como la salud de éstos.


Correspondencia:

Juan Carlos de la Cruz Márquez.

Facultad de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte.

Departamento de Educación Física.

Carretera de Alfacar s/n. 18011 Granada. España.

Correo electrónico: dlcruz@ugr.es

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Aplicación del índice de Shambaugh en jugadores/as de baloncesto cadetes y júnior en relación con la exposición práctica [tesis doctoral]. Granada: Universidad de Granada; 2000.
[29]
Citado en: Salazar S. Aplicación del índice de Shambaugh en jugadores/as de baloncesto cadetes y júnior en relación con la exposición práctica [tesis doctoral]. Granada: Universidad de Granada; 2000.
[30]
Predicción de lesiones en jóvenes atletas mediante ecuaciones de regresión logística [tesis doctoral]. Granada: Universidad de Granada; 2004.
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