チームスポーツでは、ACL損傷の大部分は非接触によるものであり、そのうちの一部はカッティング動作中に発生します。若い女子ハンドボール選手は、男子選手よりも高いリスクにさらされています 。球技に参加するアスリートは、ボールを扱う場合と扱わない場合の両方で、非常にダイナミックなカット動作を実行しながら、チームメイトと対話したり、相手のプレーヤーに反応したりするという常に課題にさらされています。ハンドボールでは、ビデオ分析によると、ACL 損傷はフェイク アンド カットの状況で頻繁に発生することが示唆されています 。損傷ビデオシーケンスからの生体力学的分析は、損傷状況の関節運動学的記述に限定されます。しかし、関節モーメントは靱帯荷重に直接的に対応しており 、これは現在生体力学研究室でのみ測定可能です。アスリートのリスクプロファイルを決定するために、試合に特化しない簡単な実験室スクリーニングタスクが提案されていますが、あまり成功していません。
生体力学の観点から、外部膝関節外転モーメント (KAM) は ACL 損傷のメカニズムに寄与している可能性があります。したがって、怪我予防トレーニング、特にフェイクアンドカットの状況をターゲットにして、KAM を減らすことが不可欠です。ただし、さまざまなゲーム要素が膝関節の負荷にどのように影響するかは不明です。以前の研究では、静止したディフェンダー、ボール、予期せぬ方向転換を導入すると、KAM が大幅に増加する可能性があることが示唆されています。ただし、このようなゲーム固有の要素を個別に表示すると、ゲーム シナリオの複雑さが反映されない可能性があります。したがって、関節の荷重メカニズムを理解するには、ゲームの状況をより現実的に模倣する実験室ベースのタスクを設計することが必要であると思われます。選手とその環境の間の複雑な相互作用を理解することで、怪我のリスクのスクリーニングが向上する可能性があります。したがって、ACL 損傷のリスクが高いアスリートの特定は、ゲームの特異性を実装することで大幅に改善される可能性があります。しかし、ゲームの特異性が膝関節への負荷を増加させるかどうか、また、これらの変化がプレイヤー間で体系的に行われるかどうかは依然として不明です。
したがって、研究の目的は、複雑さを増す 3 つのスポーツ特有のフェイク アンド カット タスクにおける女子ハンドボール選手の KAM とランキングの一貫性を比較することでした。私たちは、アスリートがより複雑な課題に直面すると、KAM の大きさが増加するという仮説を立てました。

(A)プレーヤーはフォース プレートに近づき、事前に計画されたフェイク アンド カット操作を実行しました。
(B)プレーヤーはフォース プレートに近づきながらチームメイトがパスしたボールをキャッチし、静止しているディフェンダーの前で事前に計画されたフェイク アンド カットを実行しました。
(C)選手はチームメイトからパスされたボールをキャッチし、3 人のディフェンダーのうち 2 人が選手に向かって移動して片側をブロックしました。
このシナリオにより、アスリートはブロックされていない側にカットすることを余儀なくされ、その結果、予期せぬカットが発生しました。

立脚後の最初の 100 ミリ秒以内の機能的な膝外転モーメント分析

反復測定 ANOVA を使用した統計的パラメトリック マッピングでは、3 つのタスク間の有意な差が示されました。統計的パラメトリックマッピングのペアごとの比較により、スタンスの 20 ～ 45 ms でタスク 1 よりもタスク 2 の KAM が有意に ( p post − hoc = 0.004) 高いことが明らかになりました 。
タスク 2 とタスク 3 を比較すると、KAM 曲線はスタンスの 60 ～ 80 ミリ秒以内で統計的に ( p post − hoc <0.001) 異なり、タスク 3 の方が KAM が高かった 。2 つの最も極端なタスクを比較すると、IC 後 50 ～ 100 ミリ秒以内に KAM はタスク 1 と比較してタスク 3 で上昇しました ( p post - hoc <0.001)。スタンスの最初の 100 ミリ秒の間、タスク 3 の KAM は、平均して他のどのタスクよりも高かった。

重心の運動学、反応時間、攻撃側と防御側のダイナミクス

3 つのタスクに対する同じ動作指示が KAM で異なる結果をもたらしたため、これらの違いの原因を解明する可能性がある追加の変数を調査しました。動的テスト状況の質量中心 (CoM) の運動学は、タスクの複雑さによって調整されることがわかりました 。IC での水平 CoM 速度を比較すると、反復測定 ANOVA により統計的に有意な結果が得られました ( p < 0.001;η2pηp2= 0.31) 。事後分析では、タスク2 (3.15 ± 0.34 m/s) のアスリートは、タスク 1 (2.91 ± 0.35 m/s; p post − hoc <0.001; d = 0.32)と比較して、より大きな水平速度でフォースプレートに近づいたことが示されました。およびタスク 3 (2.96 ± 0.35 m/s; p post − hoc <0.001; d = 0.30)。CoM の水平速度はタスク 1 と 3 の間で差がありませんでした ( p = 0.64)。

次に、ダイナミックなディフェンダーのバックマーカーの速度に基づいて、タスク 3 でアスリートがディフェンダーに反応しなければならない時間を計算しました。平均して、アスリートは動作を計画し、ブロックされていない側へのカットを開始するまでに 0.94 ± 0.15 秒かかりました。
最後に、反復測定 ANOVA は、切断角度に対するタスクの複雑さの有意な主効果を示しました ( p < 0.001;η2pηp2= 0.27)。事後分析により、タスク 3 (61.5 ± 14.0°)では、タスク 1 (70.8 ± 14.0°) と比較して切断角度が大幅に小さくなりました ( p < 0.001)。コーエンのd は、 2 つのタスク間の切断角度に対する中程度の効果サイズ ( d = 0.7 6) を示しました。さらに、タスク 3 とタスク 2 の間でカッティング角度の統計的に有意な差 (69.2 ± 14.9°) が観察され、効果サイズは中程度 ( d = 0.63) でした。

自動運動プログラムをまだ開発していない可能性のある若いアスリートの場合、フェイクカット技術を修正して膝関節の負荷を軽減できる可能性が高いと考えられます ( 28 )。それでも、これまでの研究では、筋力トレーニング ( 29 ) やカッティング技術の変更 ( 28 ) などにより、十代の若者や若者の関節モーメントは修正可能であることが示されており、KAM の高いすべてのプレーヤーのリスク プロファイルを変える可能性はかなりある可能性があります。

大規模なコホート研究で、Kristianslund et al. は、123 人の女子ハンドボール選手がタスク 2 と同等のテスト シナリオでスクリーニングされたとき、平均ピーク KAM が 1.64 ± 0.66 Nm/kg であると報告しました 。3 つのタスクすべてにわたって、ピーク KAM と KAM のタイミングは以前に公開されたデータと一致しています。Kristianslund らの実験デザインが動機となっています。本研究のタスク 3 は、膝関節負荷に対する予測時間の短縮の効果を含めることを目的としていました。クリスチャンルンドらは、サイドステップカッティング中の膝外転負荷の低下は、カッティング技術の変数、たとえばカッティング角度が小さいことに起因することを発見しました。私たちのデータを一般的に観察すると、アスリートたちはタスク 1 および 2 よりもタスク 3 の方が小さいカッティング角度でカッティングを実行したことがわかります。膝の外転負荷とカッティング技術の変数との関係は、タスク 3 の関節モーメントがタスク 1 および 2 と比較して増加しなかった理由を説明する可能性があります。膝関節の前額面モーメントアームは、ピーク KAM の時点ではタスク 2 とタスク 3 で同様でしたが 、結果として生じる地面反力はタスク 2 よりもタスク 3 の方が低かった 。しかし、今回の研究では、アスリート間で与えられたカット課題を解決する際のばらつきが大きいため、カット技術の変数、たとえばカット角度やアプローチ速度を厳密に制御することは難しいようでした。個々のアスリートのカッティング技術を妨げないように、被験者にはカッティング中にフォースプレートを叩くように指示されなかった。その代わりに、ダイナミックなディフェンダーの開始位置をわずかに変更して、アスリートがフォースプレートに当たるように指示しました。

3 つのタスクの複雑さに対するカット数が多いため、プレーヤーの位置と投げる腕に基づいて選択された 1 つの脚のみを分析しました。生体力学的評価から約 2 か月後、1 人のアスリートが左膝に非接触型 ACL 損傷を負いました (72.3 kg、1.66 m、25 歳、)。このアスリートの右膝関節の KAM のみを分析したにもかかわらず、KAM は 3 つのタスクの複雑さすべてにわたって著しく高かった 。さらに、アスリートのランキングはタスクの複雑さに関係なく一貫しており、タスクの KAM が最も高い 3 つの範囲内にありました。
結果を解釈する際には、いくつかの制限を考慮する必要があります。最初の制限は、期待の欠如に関する不確実性です。平均して、タスク 3 でのディフェンダーのダイナミックなブロックの開始とアスリートの地面との接触の間に経過した時間は 0.94 ± 0.15 秒でした。この時間がゲームのような予期せぬカットを引き起こすのに十分であったかどうかは不明です。片足着地タスクで光信号を使用した以前の研究では、光信号と地面の接触の間は約 0.35 ～ 0.65 秒であると報告されています。これらの研究では、被験者は他の摂動なしに光信号に焦点を合わせることができたということに留意しなければなりません。対照的に、本研究の被験者は、カットを開始する前に、ディフェンダーに反応すると同時に、ボールをパスしてキャッチするチームメイトを見る必要がありました。これにより、アスリートがディフェンダーに反応する時間が奪われ、カットを計画するためのネットタイムが低下した可能性があります。本研究では、間違った方向への切断による無効な試行回数の高い個人間分散が観察され、カット操作の計画と実行に必要な時間の大きな分散が示されました。私たちは、個々のアスリートに合わせてブロック開始のタイミングを調整することで個性を考慮することを目指しました。最初は反応するまでの時間を短くし、誤った判断がまだ存在するものの散発的に発生するまで、徐々にアスリートの時間を少しずつ増やしていきました。一部のプレイヤーにとって、タスクが難しすぎたため、タスク 2 に比べてタスク 3 のアプローチ速度が遅くなり、その結果 KAM が低下した可能性があります。
ただし、ディフェンダーの動作は、カットの大部分が事前に決定された側で実行されるように調整されていたため、このタスクは十分に困難なものであったと考えられます。
次に、タスクの複雑さを削減することが KAM に影響を与えることを示しました。ただし、どの個別の自動制御戦略がタスクの複雑さの影響を制御するのかは依然として不明です。たとえば、被験者 1 はタスク全体で一定の KAM を維持できましたが、他の被験者、たとえば被験者 40 はタスクの複雑さが増すにつれて KAM を徐々に増加させました。Besierらは、予想されるカットと比較して予想外のカットに対して異なる神経筋制御戦略を特定した。著者らは、事前に計画したカットでは、脚の内側の筋肉が活性化されて、外部から加えられる外転モーメントに対抗できることを示すことができました。対照的に、計画外のカットでは、より一般的な同時収縮戦略が採用されます。本研究では、タスク 2 とタスク 3 の間で KAM に統計的に有意な差は観察されませんでしたが、アスリートの筋肉活性化パターンから筋肉制御戦略の違いが明らかになる可能性があります。これらの制御戦略が疲労によってどのような影響を受けるかは不明であるため、今後の研究では、筋肉活性化パラメーターに対するゲーム固有の要素の影響を調査する必要があります。ゲームの状況を模倣することを目的としたこの研究のさらなる制限は、観客の不足、騒音、およびこれらの要因に関連する心理的プレッシャーである可能性があります。
追加の視覚的障害を伴う事前に計画されたフェイクアンドカット操作（つまり、ボールをキャッチし、静止しているディフェンダーを騙す）は、より複雑な予期しないフェイクアンドカットと同様の膝関節負荷をもたらすことを示すことができました。さらに、アスリートの KAM ランキングにおける強いから非常に強い一貫性は、これらのアスリートが課題の複雑さや期待レベルに関係なく使用される安定した運動プログラムを開発していることを示しています。したがって、前足着地を採用したり、KAM ( 12 )を軽減するために膝の外反を最小限に抑えたりするなど、事前に計画された単純だがゲーム固有のタスクにおいて、カッティング技術の適応を内面化するトレーニングは、より複雑で予期せぬタスクへの引き継ぎを生み出す可能性があります。これらの発見は、研究者やコーチにとって同様に実用的な意味を持つ。なぜなら、より時間効率が高く、より単純なスクリーニングプロトコルとトレーニング介入は、怪我のリスクがあるアスリートを特定し、さまざまな複雑さのサイドステップカット全体で使用される神経筋制御戦略に適応させるのに十分である可能性があるからである。

まとめ

非接触前十字靱帯損傷は通常、カット操作中に発生し、立脚初期における高いピーク膝外転モーメント (KAM) を伴います。アスリートの怪我のリスクを検査したり、予防プログラムの効果を定量化するには、試合の状況を模倣したタスクを設計する必要がある場合があります。したがって、この研究では、複雑さが増す 3 つのスポーツ固有のフェイク アンド カット タスクにおける女子ハンドボール選手の KAM とランキングの一貫性を比較しました。女子ハンドボール選手 ( n = 51、平均 ± SD: 66.9 ± 7.8 kg、1.74 ± 0.06 m、19.2 ± 3.4 歳) の生体力学が、3 つの標準化されたフェイク アンド カット タスク中に 3D モーション キャプチャ システムとフォース プレートを使用して記録されました。 タスク 1 は単純な事前に計画されたカットとして設計され、タスク 2 には静止したディフェンダーの前で事前に計画されたカットの前にボールをキャッチすることが含まれ、タスク 3 は 3 人の動的ディフェンダーが関与する予期せぬカットとして設計されました。逆ダイナミクスを使用して、スタンスの最初の 100 ミリ秒以内のピーク KAM を計算しました。KAM は前額面膝関節モーメントアームとその結果生じる地面反力に分解されました。RANOVA (α ≤ 0.05) を使用して、3 つのタスクの KAM の大きさ、モーメント アーム、および結果として生じる地面反力の違いを明らかにしました。スピアマンの順位相関は、アスリートの KAM の順位の一貫性をテストするために計算されました。KAM に対する有意なタスク主効果がありました ( p = 0.02;η2pηp2= 0.13)。2 つの複雑なタスクの KAM は、最も単純なタスク (タスク 1: 1.52 Nm/kg) よりも有意に高かった (タスク 2: 1.73 Nm/kg、タスク 3: 1.64 Nm/kg)。ピーク KAM のランキングは、タスクの複雑さに関係なく一貫していました。タスク 1 と 2 を比較すると、前額面モーメントアームの増加により KAM が増加しました。タスク 1 と 3 を比較すると、タスク 3 の KAM がより高くなったのは、両方のモーメント アームと合成地面反力との相互作用によるものでした。以前の研究とは対照的に、予期しないカット操作では最高の KAM は生成されませんでした。これらの発見は、プレーヤーが、事前に計画されたタスクと予期しないフェイク アンド カット タスクの両方で利用される自動化されたスポーツ固有のカット技術を開発したことを示しています。