Una parte importante del éxito de un equipo de alto rendimiento reside en la capacidad de disponer de la mayor cantidad de deportistas en las sesiones de entrenamiento y la competición. Este objetivo requiere saber valorar correctamente el perfil de riesgo de lesión en el que se encuentra cada uno de nuestros jugadores. Esta valoración debe contemplar las características individuales de cada deportista y el contexto en el que se desarrolla su práctica. Actualmente esta valoración está evolucionando hacia una visión más compleja y multifactorial, la cual tendremos que ser capaces de detectar e interpretar.
Los profesionales encargados de la valoración de los déficits individuales del deportista, especialmente preparadores/as físicos/as, deberán comprender los sistemas complejos en los que basaremos la valoración para entender el perfil individual de riesgo de lesión que presenta cada uno/a de nuestros/as deportistas. Además, se deberá analizar la relación que se establece entre los diferentes factores de riesgo, y como esta misma relación retroalimenta y modifica a su vez estos factores, esta será la clave en la elaboración de este perfil.
Para tener una visión más práctica estableceremos 6 escenarios a tener en cuenta a la hora de realizar esta valoración. De este modo, conseguiremos valorar el contexto y el perfil de riesgo individual, a la vez que tendremos un control continuo sobre el estado de este perfil, lo que nos permitirá tomar decisiones de intervención, que modifiquen este posible riesgo. Se expondrá también una visión práctica y real de cómo reducir el riesgo lesional en deportes de equipo en el alto rendimiento, a través de la pirámide de Alexander.
Pretendemos desde RTP con esta publicación, aportar una perspectiva científica que nos permita valorar y contextualizar el riego de lesión en nuestra realidad, a la par que aportar visión más sencilla, práctica y real que facilite este entendimiento, aplicación y desarrollo en el día a día
En el contexto del rendimiento deportivo, se ha buscado continuamente modelos reduccionistas que nos ayuden a entender y reducir la incidencia de lesiones. Esto implica conocer los factores de riesgo de lesión de una práctica con dos objetivos: conocer sus causas y detectarlos de forma precoz para así identificar al deportista en situación de riesgo [1]. Estos dos conceptos a menudo se confunden erróneamente. Un error común es creer que todo lo que se necesita es identificar una asociación estadísticamente significativa entre un resultado de un test y un mayor riesgo de lesión. Actualmente existe una gran cantidad de pruebas que buscan explicar las causas de diferentes lesiones: de isquiosurales, ligamento cruzado anterior (LCA), tendinopatía rotuliana2, etc. La habilidad de estos test para “predecir” una lesión está determinada por su sensibilidad (si el test abarca a todos los que sufrieron lesión), su especificidad (si el test abarca sólo aquellos que se han lesionado), su valor predictivo positivo (cuantos con un resultado positivo se han lesionado) y su valor predictivo negativo (cuantos con un resultado negativo no se han lesionado)1. Aunque en algunas pruebas la correlación es fuerte, tiende a haber un solapamiento entre deportistas lesionados y no lesionados. Por lo tanto, es difícil establecer un punto de corte separando deportistas con riesgo alto y deportistas con riesgo bajo. En este caso, la sensibilidad y la especificidad tendrían una relación inversa. Si el test quiere abarcar a todos los jugadores lesionados (100% de sensibilidad), va en deterioro de la especificidad (más deportistas no lesionados serían clasificados como riesgo alto). En el caso de un test como en el de la Imagen 1, el escenario A tendría sólo un 44% de sensibilidad, es decir, solo sólo 4 de los 9 deportistas lesionados fueron incluidos como riesgo alto. En el escenario B tendríamos un 78% de sensibilidad (la mejor relación entre sensibilidad y especificidad con estos datos), y el escenario C sería necesario para abarcar 8 de los 9 deportistas lesionados. La especificidad se vería afectada de manera inversa, del 93% en el escenario A al 70% en el C. El valor predictivo positivo sería bajo en todos los escenarios, en rangos de 14% a 7%1. Sin embargo, no debemos dejar de lado tampoco, que existirían métodos estadísticos más apropiados que podrían ser utilizadas para intentar valorar la predicción del test, como es el índice de probabilidad (likelihood ratio).
Dentro de los deportes de equipo, las diferencias individuales que presenta cada deportista modifican su riesgo de lesión. Por lo tanto, incluir protocolos generales, o dividir en grupos en función de la presencia o ausencia de cierta variable, puede no ser efectivo en la reducción del riesgo lesional [4]. Es por este motivo que vemos como muchas de estas lesiones siguen con la misma incidencia en el deporte [5], a pesar de la investigación y aplicación de metodologías para la reducción de estos factores de riesgo. Este motivo nos lleva a buscar aproximaciones más complejas para entender la relación entre los factores de riesgo y la lesión [6].
La naturaleza multifactorial de las lesiones [7] que vemos en el deporte nos hace pensar en una aproximación más allá de la combinación de factores de riesgo aislados. Esta es la aproximación denominada ‘web of determinants’6, de interacción entre los factores de riesgo. A través de este modelo se busca identificar posibles interacciones y como éstas contribuyen o mitigan la aparición de la lesión. Esto nos permitiría establecer patrones que ayuden a identificar el riesgo de lesión para un deportista. Un ejemplo habitual lo encontramos en el valgo dinámico de rodilla como factor de riesgo de rotura de LCA8, o la fuerza de cuádriceps como factor de riesgo en la tendinopatía rotuliana [2]. Esta relación sólo supone una parte de la realidad de la valoración. El riesgo del deportista varía si encontramos diferentes factores (y a diferentes niveles) que se influencian entre ellos, por ejemplo si añadimos la carga de trabajo a la que el deportista está y ha estado expuesto [9,10]. Esta evaluación se debe centrar en identificar las relaciones entre diferentes factores y no exclusivamente estos factores de forma aislada6. De este modo realizaremos un mejor análisis del riesgo si somos capaces de reconocer e interpretar la interacción entre los diferentes factores. No se trata de eliminar la valoración de los factores de riesgo (como visión más reduccionista), ya que estos factores ayudan a identificar el desencadenante que está próximo al mecanismo de lesión, pero que no podemos explicar de una manera lineal. Por lo tanto, esta visión compleja complementa la identificación de los factores de riesgo.
La valoración del riesgo de lesión mediante esta aproximación, se basa en las interacciones entre diferentes factores. Esta interacción entre factor A y factor B, hace que el comportamiento de A sea diferente a su comportamiento como factor aislado [6]. Dentro de estos sistemas, grandes cambios en una variable, no necesariamente producen un gran cambio en el resultado, sin embargo, pequeños cambios pueden producir grandes efectos en el resultado final. Llevado al ejemplo del valgo dinámico, existe una asociación entre este y la debilidad de la musculatura abductora de la cadera [11]. En una visión lineal, podríamos relacionar que, a mayor fuerza de esta musculatura, menor valgo dinámico y por tanto menor riesgo de lesión. Sin embargo, esta relación no es lineal ya que tener un mayor stiffness de la rotación interna de cadera supone un aumento del perfil de riesgo, que podría hacer que a pesar de aumentar los niveles de fuerza de los abductores de cadera, no fuera suficiente para prevenir este valgo dinámico [11]. Por lo que a pesar de detectar los factores de riesgo que puedan correlacionarse, es importante valorar la interacción entre las diferentes variables de cada deportista.
Siguiendo con el ejemplo anterior, os mostramos en la Imagen 2 un caso concreto que establece el riesgo de lesión de LCA en un jugador de baloncesto [6]. La presencia de valgo dinámico de rodilla está influenciada por otras variables como la fatiga, la fuerza de musculatura de la cadera, el control neuromuscular, un entorno cambiante e inesperado, o la alineación del complejo anatómico del pie, entre otras. Estas variables a su vez se ven modificadas por otros factores como la edad o el sexo. Si a esto añadimos la variable de la carga de trabajo a la que está expuesto el jugador, lo que altera su fatiga y por tanto su nivel de atención podríamos observar un incremento del momento de valgo dinámico de la rodilla. Por lo tanto, la manera en la que estás interacciones ocurren, y cómo influyen en la posibilidad de lesión sobre el LCA, crea un perfil de riesgo que es específico del contexto (deporte, jugador, nivel, etc.). Otro caso en la valoración del riesgo de lesión podría ser en el ballet (Imagen 2), siendo notables las diferencias respecto al ejemplo anterior. La presencia aislada de un factor de riesgo (valgo dinámico de rodilla), no garantiza que ocurra la lesión [1]. Buscamos por lo tanto, entender las interacciones en la web of determinants y no los factores de forma aislada.
Imagen 2. Web of determinants en el riesgo de lesión de LCA en caso de deportista de baloncesto (izquierda) y en el caso de un bailarín de ballet (derecha) [6].
Aunque algunos protocolos aplicados a grupos generales pueden tener cierto efecto en reducción del riesgo, la diversidad de cada deportista modifica el propio riesgo, lo que hace necesario una aproximación más individual. Tal y como hemos visto en el apartado anterior, agrupar a deportistas por resultados de una única variable puede no modificar los factores de riesgo que interaccionan con éste, y por lo tanto no incidir de manera eficiente en la reducción del riesgo.
En esta línea, encontramos un marco operativo que se basa en 6 escenarios que debemos valorar4. Conocer los factores de riesgo y la tendencia de la lesión (escenarios 1 y 2), las exigencias del deporte y capacidad del deportista (escenarios 3 y 4), y monitorizar la respuesta del deportista tras intervenciones con evidencia (escenarios 5 y 6) pueden servirnos de guía para crear un perfil de riesgo individual.
Es importante conocer la realidad en el que trabajamos, ya que la interacción de diferentes factores de riesgo para una misma lesión no será la misma en un entorno como el baloncesto o el ballet. Por lo tanto, conocer la ratio por 1000 horas de exposición, número de lesiones por deportista, prevalencia (proporción de la población afectada) y tiempo de baja, son factores que debemos conocer en el contexto que se desarrolla nuestra actividad. Esta información, como vemos en la Imagen 3 de Roe [4], nos ayudará a identificar posibles perfiles de riesgo.
