El 50 por ciento de los “runners” sufre al menos una lesión al año

El 50 por ciento de los corredores amateurs o runners sufre al menos una lesión al año. La aplicación de diversos sensores biomecánicos mientras corren aporta datos que, con el análisis adecuado, pueden detectar posibles factores de riesgo de lesión y prevenir futuras lesiones, mediante el feedback con el corredor en tiempo real durante la carrera. Investigadores de Fisioterapia de la Universidad CEU Cardenal Herrera han presentado sus resultados en la aplicación de esta técnica, denominada gait retraining, en jóvenes triatletas de 11 a 18 años del Grupo de Tecnificación de la Federación de Triatlón de la Comunidad Valenciana, consiguiendo una reducción en el número de lesiones tras un programa de siete meses. Se trata de la primera investigación realizada en jóvenes triatletas para prevenir lesiones durante la carrera, que han presentado en Valencia, en el VI Congreso Internacional JAM Sports, celebrado en el Complejo Deportivo-Cultural de La Petxina, a finales de enero.

Mediante la aplicación de distintos sensores en el cuerpo del corredor, los investigadores han realizado una electromiografía dinámica de superficie, han aplicado un sensor inercial, han realizado un vídeo-análisis de la marcha y de la dinámica en carrera. Las tres investigaciones presentadas en este Congreso han sido dirigidas por el profesor adjunto y coordinador del Grado en Fisioterapia de la CEU UCH, Javier Martínez Gramage, responsable del Laboratorio de Investigación en Análisis del Movimiento LIAMCEU, que ha impartido en el Congreso un taller sobre este método de prevención de lesiones en carrera, a partir del análisis de indicadores biomecánicos.

Según explica el profesor Martínez Gramage, “los indicadores que aportan estos sensores nos permiten establecer los parámetros óptimos de carrera para prevenir las posibles lesiones, dando indicaciones al corredor mediante feedback en tiempo real durante la prueba, para que corrija los aspectos de la carrera que pueden causarle una lesión en el futuro, readaptando así su modo de correr. Esta intervención clínica en tiempo real mediante el uso de sensores biomecánicos, no solo permite reducir el riesgo de lesiones, sino que también contribuye a la mejora del rendimiento y la motivación del deportista”.

En las intervenciones realizadas por los investigadores de la CEU UCH en runners amateurs, los sensores aplicados a los corredores participantes han permitido controlar variables como la cadencia, el tiempo del ciclo de carrera y de contacto con el suelo, el equilibro, la longitud de la zancada, el tiempo de vuelo, la potencia o la velocidad, entre otras. Y el vídeo análisis ha aportado datos como el grado de caída de pelvis contralateral, la inclinación del tronco, la extensión de la rodilla, la inclinación tibial o la dorsiflexión durante la carrera.

Lesiones distintas en hombres y mujeres

Mediante electromiografía superficial, técnica para medir la activación muscular, los investigadores de la CEU UCH han estudiado también las diferencias en la activación muscular del glúteo mayor, glúteo medio y del músculo vasto medial entre hombres y mujeres, en 38 runners amateurs. Y han analizado las diferencias entre hombres y mujeres en el movimiento de la pelvis de 101 corredores no profesionales, empleando por primera vez un sensor inercial de movimiento.

“Los resultados obtenidos permiten mejorar la prevención de lesiones y su tratamiento en función del sexo del corredor”, destaca el profesor Martínez Gramage, que ha realizado estos estudios junto a los profesores de Fisioterapia de la CEU UCH Eva Segura, María Dolores Arguisuelas y Juan José Amer; el doctorando de la Escuela CEINDO, Iván Nácher, que está desarrollando su tesis sobre las diferencias en la activación muscular entre hombres y mujeres durante la carrera; la profesora de la Universidad Pontificia de Salamanca, Sara Perpiñá; y el catedrático de la Universidad de Buenos Aires, Willig Gabriel.

Predicción de lesiones mediante inteligencia artificial

En el tercer estudio presentado en el Congreso JAM Sports por este equipo investigador, han contado con la colaboración del profesor Juan Pardo, investigador principal del Grupo ESAI de la CEU UCH, para la aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial en la predicción de las lesiones más frecuentes, mediante una combinación de árboles predictivos denominada Random Forest, para poder así prevenirlas.

“El uso de la inteligencia artificial es especialmente interesante para deportistas profesionales y de élite, para los que es esencial poder predecir lesiones. En este primer estudio, lo hemos aplicado a jóvenes triatletas de 11 a 18 años del Plan de Especialización Deportiva de la Comunidad Valenciana y la Federación de Triatlón”, señala Martínez Gramage. Tras la intervención mediante gait retraining en estos jóvenes triatletas, “hemos detectado, a través de la aplicación de este algoritmo, que la caída contralateral de la pelvis y la baja activación del glúteo medio son las variables más relacionadas con la aparición de lesiones futuras en estos triatletas. La readaptación de la carrera en tiempo real para corregir estos dos parámetros biomecánicos ha servido para reducir la aparición de lesiones en los 19 participantes en el programa”.

En este estudio, los investigadores de la CEU UCH han colaborado con Vanesa Huesa, de la Federación de Triatlón de la CV, y han contado con la participación de los alumnos internos de la asignatura Análisis del Movimiento Humano, de cuarto curso del Grado en Fisioterapia de la CEU UCH, Clovis Varangot-Reille y Llum Barea Tarín.