Predicción de lesiones deportivas mediante modelos matemáticos

ResumenLas 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.

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.