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La tasa de pasos más baja está asociada con un mayor riesgo de lesión ósea por estrés: un estudio prospectivo de corredores universitarios de campo traviesa

Kliethermes, S. A., Stiffler-Joachim, M. R., Wille, C. M., Sanfilippo, J. L., Zavala, P., & Heiderscheit, B. C. (2021). Lower step rate is associated with a higher risk of bone stress injury: a prospective study of collegiate cross country runners. British journal of sports medicine55(15), 851-856.

Resumen

Objetivos:

Determinar si la biomecánica de la carrera y la densidad mineral ósea (DMO) se asociaron de forma independiente con la lesión por estrés óseo (BSI) en una cohorte de corredores de campo traviesa de la División I de la Asociación Nacional de Atletismo Colegiado.

Métodos:

Este fue un estudio observacional prospectivo de 54 corredores universitarios sanos de campo traviesa durante 3 temporadas consecutivas. La cinemática de todo el cuerpo, las fuerzas de reacción del suelo (GRF) y las medidas de BMD se recopilaron durante la pretemporada durante 3 años a través de la captura de movimiento en una cinta rodante instrumentada y escaneos de densitómetro de cuerpo total. Se registraron todas las BSI médicamente diagnosticadas hasta 12 meses después de la recopilación de datos de pretemporada. Se utilizaron ecuaciones de estimación generalizadas para identificar factores de riesgo independientes de BSI.

Resultados:

De manera univariable, la tasa de paso, la excursión vertical del centro de masa, el GRF vertical máximo y el impulso de GRF vertical se asociaron con la incidencia de BSI. Después de ajustar el historial de BSI y el sexo en un modelo multivariable, una mayor tasa de pasos se asoció de forma independiente con un menor riesgo de BSI. El riesgo de BSI disminuyó en un 5 % (RR: 0,95; IC del 95 %: 0,91, 0,98) con cada incremento de un paso/min en la frecuencia de pasos. La puntuación z de la DMO no fue un predictor de riesgo estadísticamente significativo en el modelo multivariable final (RR: 0,93, IC del 95 %: 0,85, 1,03). No se encontró ninguna otra variable biomecánica asociada con el riesgo de BSI.

Conclusión:

La baja tasa de pasos es un factor de riesgo importante para BSI entre los corredores universitarios de campo traviesa y debe tenerse en cuenta al desarrollar programas integrales para mitigar el riesgo de BSI en corredores de distancia.

Introducción

Las lesiones por estrés óseo (BSI, por sus siglas en inglés) son muy comunes entre los corredores universitarios de campo traviesa, y ocurren a una tasa de 16 y 29 BSI por cada 100 000 exposiciones atléticas para hombres y mujeres, respectivamente.  El tiempo medio de recuperación después de una BSI en esta población es de 13 semanas,  aproximadamente la duración de una temporada de cross country. Una BSI puede tener impactos devastadores en la participación deportiva y afectar negativamente la salud mental y el bienestar de un atleta.  ,  Por lo tanto, la identificación de los factores de riesgo de BSI es vital para desarrollar programas de prevención de lesiones, mitigar el riesgo de lesiones y mantener la salud de los atletas. Los factores de riesgo propuestos para BSI incluyen factores de riesgo biológicos y biomecánicos ; aunque las contribuciones biológicas están bien establecidas,  –  contribuciones biomecánicas son menos claras.

Se cree que la biomecánica de carrera influye en el riesgo de BSI, sin embargo, existe un consenso mínimo con respecto a qué características específicas contribuyen a este riesgo. Un metanálisis reciente observó una diferencia significativa en la tasa de carga vertical entre aquellos con y sin BSI anterior,  mientras que otros no encontraron relación entre ningún componente de la fuerza de reacción del suelo (GRF) y BSI.  Las métricas espaciotemporales y cinemáticas también han mostrado asociaciones inconsistentes con BSI. Se han modelado reducciones en la longitud de la zancada para reducir el riesgo de BSI tibial,  mientras que aumenta la aducción de la cadera  y la rotación interna tibial se observaron en aquellos con antecedentes de BSI tibial en comparación con los controles. Sin embargo, estos hallazgos no han sido corroborados prospectivamente.

Dadas las cargas óseas repetitivas asociadas con la carrera de distancia, la densidad mineral ósea (DMO) también se ha estudiado en relación con el BSI con resultados variados. Las corredoras con y sin antecedentes de BSI tibial no mostraron diferencias en la BMD,  mientras que la BMD de la parte inferior de la pierna se asoció retrospectivamente con BSI en los atletas de resistencia masculinos de la División I de la National Collegiate Athletic Association (NCAA).  Prospectivamente, una BMD más baja se ha asociado con BSI entre las atletas de atletismo femeninas, pero no entre los hombres. 

Los diseños de estudio variados pueden contribuir a las relaciones mixtas encontradas entre la biomecánica de carrera, la BMD y el BSI. Se encuentran disponibles estudios prospectivos limitados que relacionan la biomecánica y la DMO con la BSI; muchos estudios evalúan estas medidas por separado y después de un diagnóstico de BSI o entre aquellos con y sin antecedentes de BSI.  ,  , En consecuencia, es difícil discernir si las diferencias en la mecánica de carrera y la BMD entre los grupos son un factor causal de las BSI o más bien una compensación desarrollada después de una BSI. Además, la evaluación multifactorial de estos factores de riesgo teóricos puede aclarar mejor sus relaciones con BSI. Por lo tanto, el propósito de este estudio fue determinar si la biomecánica de la carrera y la DMO se asociaron prospectivamente con la aparición de BSI en corredores de cross country de la División I de la NCAA. Presumimos que las características biomecánicas asociadas con una mayor carga (p. ej., menor frecuencia de pasos) y una menor DMO se asociarían de forma independiente con la BSI.

Métodos

Este estudio utilizó tres años de datos de salud y rendimiento recopilados de forma rutinaria de corredores de campo traviesa de la División 1 de la NCAA en la base de datos de rendimiento atlético Badger de la Universidad de Wisconsin-Madison. El estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de Ciencias de la Salud de la Universidad de Wisconsin-Madison. Los atletas no participaron en el diseño o la realización científica de este estudio; sin embargo, los atletas y entrenadores recibieron los resultados de las pruebas individuales y se les informó regularmente de importantes hallazgos científicos de la base de datos. Durante las evaluaciones anuales de pretemporada, se obtienen imágenes de biomecánica de carrera y absorciometría dual de rayos X (DXA) en todos los atletas de cross country. Se revisaron los datos recopilados durante las temporadas 2015-2016, 2016-2017 y 2017-2018. Los datos de un atleta para un año determinado se excluyeron si 1) el atleta se lesionó en el momento de la prueba, definido como dolor musculoesquelético que requirió atención médica que impidió la participación en un entrenamiento y competencia completos y sin restricciones; 2) la sesión de prueba no fue de pretemporada (p. ej., en el seguimiento de una lesión); 3) 1 año de seguimiento de la lesión no estuvo disponible (por ejemplo, atleta transferido después de la temporada o abandonó el equipo) o 9 meses si el atleta era un estudiante de último año que se graduaba; o 4) los datos de DXA de pretemporada no estaban disponibles ( atleta transferido después de la temporada o abandonó el equipo) o 9 meses si el atleta era un estudiante de último año que se gradúa; o 4) los datos de DXA de pretemporada no estaban disponibles ( atleta transferido después de la temporada o abandonó el equipo) o 9 meses si el atleta era un estudiante de último año que se gradúa; o 4) los datos de DXA de pretemporada no estaban disponibles (Figura 1).

Un archivo externo que contiene una imagen, una ilustración, etc. El nombre del objeto es nihms-1719489-f0001.jpg

Diagrama de flujo que muestra el proceso utilizado para seleccionar los registros incluidos en este estudio. DXA: Absorciometría dual de rayos X.

Adquisición y Procesamiento de Mecánica de Ejecución

Las evaluaciones de ejecución siguieron un protocolo de prueba estandarizado, descrito anteriormente. Se instruyó a los atletas para que usaran los zapatos que usan durante la mayor parte de su kilometraje de entrenamiento para las pruebas. Brevemente, los atletas caminaron durante al menos dos minutos para aclimatarse a la caminadora, luego corrieron a su velocidad preferida, que se determinó ajustando la velocidad hasta identificar una velocidad que el atleta indicó que era representativa de una carrera típica de intensidad moderada. Los datos se registraron durante 15 segundos después de que el atleta se hubiera aclimatado a la velocidad durante al menos 30 segundos. La cinemática de todo el cuerpo se recolectó utilizando 42 marcadores reflectantes colocados en los segmentos del cuerpo, 23 se ubicaron en puntos de referencia anatómicos. Los marcadores fueron colocados por el mismo investigador [MRSJ] para todas las recopilaciones de datos. También se registró una posición de pie estática para establecer los centros de las articulaciones y la escala del modelo.

Los datos cinemáticos de las pruebas de carrera se registraron a 200 Hz utilizando un sistema de marcador pasivo de 8 cámaras (Motion Analysis Corporation, Santa Rosa, CA). El GRF tridimensional se registró sincrónicamente a 2000 Hz utilizando una cinta rodante instrumentada (Bertec Corporation, Columbus, OH). Los datos cinemáticos se filtraron en paso bajo utilizando un filtro Butterworth bidireccional de cuarto orden con una frecuencia de corte de 12 Hz. Los GRF se filtraron en paso bajo usando un tercer filtro bidireccional.-Filtro Butterworth de orden con una frecuencia de corte de 50 Hz. Los tiempos de contacto de los pies y despegue de los dedos se identificaron cuando la GRF vertical (VGRF) superaba y disminuía los 50 N, respectivamente. El cuerpo se modeló como un enlace articulado de 14 segmentos y 31 grados de libertad. Las propiedades antropométricas de los segmentos del cuerpo se escalaron para cada atleta utilizando la altura, la masa y la longitud de los segmentos del individuo.  ,  Para cada zancada, los ángulos de las articulaciones se calcularon utilizando una rutina de optimización global, minimizando la suma ponderada de las diferencias al cuadrado entre las posiciones de los marcadores medidos y modelados. Se analizaron quince zancadas en ambas extremidades de cada atleta. Todo el procesamiento se realizó utilizando un código de procesamiento personalizado de MATLAB (MathWorks Inc., Natick, MA).

Adquisición y procesamiento de medidas de salud ósea

Se utilizó un densitómetro Lunar iDXA de GE Healthcare (Madison, WI) para todos los exámenes. Los escáneres corporales totales fueron realizados y analizados por tecnólogos capacitados por la Sociedad Internacional de Densitometría Clínica, siguiendo los procedimientos operativos clínicos estándar basados ​​en las recomendaciones publicadas.  , Los atletas fueron escaneados en su estado habitual de hidratación; no se implementaron ayunos u otras limitaciones en sus actividades habituales. Todos los escaneos se adquirieron con el software enCORE versión 14.1 y se analizaron con la función de análisis automático. Cuando fue necesario, se completó la corrección manual de los marcadores de identificación del tronco, los brazos y las piernas. No se adquirieron estimaciones de tejidos utilizando la función de software hemi-scan. Un médico con amplia experiencia en DXA de todo el cuerpo revisó todos los escaneos para verificar la adquisición y el análisis. La precisión (% de coeficiente de variación) de las métricas DXA de cuerpo total de nuestro centro es excelente, oscilando entre 0,07 y 1,46 %.  El índice de masa corporal (IMC) se calculó a partir de la altura (estadiómetro) y el peso (balanza digital) obtenidos en el momento de la exploración DXA.

Variables biomecánicas

Las variables biomecánicas espaciotemporales de interés incluyeron la velocidad de carrera preferida (m/s) y la velocidad de paso (pasos/min). Las variables cinemáticas incluyeron el ángulo de inclinación del pie (FIA) con respecto al suelo en el contacto inicial, normalizado a la postura de pie (°); distancia horizontal desde el centro de masa (COM) hasta el marcador de escora (cm); COM excursión vertical sobre un ciclo de marcha (cm); pico de aducción de cadera durante la postura (°); y base de la marcha (BOG) en medio apoyo (cm). Las variables GRF incluyeron VGRF pico (N/kg); pico de impacto (N/kg); impulso VGRF (Ns/kg); tasa de carga vertical promedio (N/kg/s); e impulso de frenado (Ns/kg). Estas variables se usan comúnmente para evaluar la mecánica de un corredor lesionado y son objetivos del reentrenamiento de la marcha.  – La tasa de carga vertical promedio se calculó como la pendiente del VGRF entre el 20 y el 80 % de la magnitud máxima del impacto. Se utilizó la magnitud de la fuerza al 30,79% del tiempo hasta el pico activo cuando no estaba presente el pico de impacto.  El impulso de frenado se calculó integrando numéricamente el GRF posterior.

Variables DXA

Las variables extraídas de las imágenes DXA incluyeron la masa magra (g), la DMO total de la pierna, el contenido mineral óseo corporal total (BMC) y la DMO, y la DMO total del puntaje Z. Todas las mediciones de BMD se refieren a BMD derivada de DXA, que es un cálculo de área (aBMD). Las puntuaciones Z se calcularon mediante el software enCORE utilizando la población lunar/NHANES combinada de EE. UU. basada en valores pareados por edad ajustados por etnicidad y peso.

Variables de resultado

El resultado primario fue la ocurrencia de BSI durante el año calendario de 12 meses que comenzó el 15 de julio ., coincidiendo con el final de las competiciones nacionales de atletismo de la NCAA y, por lo tanto, el comienzo de la temporada de campo traviesa. Una BSI se definió como una fractura por estrés o una reacción confirmada mediante imágenes de resonancia magnética por la presencia de edema perióstico, medular y/o cortical. Todas las lesiones que requirieron atención médica fueron evaluadas por los médicos del equipo y monitoreadas prospectivamente por los entrenadores atléticos del equipo y reportadas semanalmente durante todo el año calendario. Para cada BSI se registró la ubicación de la BSI, la extremidad inferior afectada (lado izquierdo o derecho) y la fecha del diagnóstico. El historial de BSI ocurrido antes de la inscripción en nuestra institución (p. ej., BSI sostenida en la escuela secundaria o en una institución diferente) se registró según el autoinforme del atleta y las imágenes previas (cuando estaban disponibles).

Análisis estadístico

Se utilizaron estadísticas descriptivas estándar, medias (desviaciones estándar) y frecuencias (porcentajes) para describir las variables continuas y categóricas, respectivamente. Se utilizaron ecuaciones de estimación generalizadas (GEE) para un resultado binomial con un enlace de registro para proporcionar asociaciones no ajustadas entre la demografía, la mecánica de carrera y las variables DXA y el mantenimiento de un BSI. La estructura de correlación modelada representó ambas extremidades y hasta tres años de datos por atleta. El modelo multivariable se construyó incluyendo todos los predictores primarios de interés (DMO de puntuación z y variables biomecánicas) y utilizando una combinación de Criterios de información de Akaike y criterios de selección hacia atrás, después de ajustar los factores de confusión conocidos de BSI (es decir, sexo e historial de BSI). ) para determinar el modelo de mejor ajuste. Se consideraron interacciones por pares con el sexo para todas las variables. Los resultados se informan como riesgos relativos (RR) e intervalos de confianza (IC) del 95%. Se utilizó SAS v9.4 (SAS Institutes, Cary, NC) para todos los análisis.

Resultados

Cuarenta y seis estudiantes-atletas se incluyeron en la lista de campo traviesa para la temporada 2015-2016, 33 durante la temporada 2016-2017 y 40 durante la temporada 2017-2018. Después de aplicar los criterios de exclusión, se incluyeron 34 (74%), 26 (79%) y 31 (78%) atletas por temporada, respectivamente (Figura 1), lo que resultó en 91 años de estudiantes-atletas y 54 corredores únicos que participaron durante los años escolares 2015-2018. Las mujeres (n=33) comprendían el 61 % de la muestra (tabla 1). Treinta y dos BSI se registraron en 24 atletas únicos (44,4%) durante el período de estudio (Tabla 2). El número de atletas que mantienen una BSI por año osciló entre el 30 % y el 32 %. De todas las BSI observadas, el 25 % estaban en el sacro, el 22 % en cada uno de los metatarsianos y el fémur, y el resto en los huesos innominado, tibia, peroné y escafoides.

Tabla 1:

Características de los participantes, mecánica de funcionamiento y BMD al inicio a

Características de línea base Hombre (n=21) Mujer (n=33) Total (n=54)
Demográfico
Edad (año) 19,7 (1,2) 19,4 (1,4) 19,5 (1,3)
Índice de Masa Corporal (kg/m 2 ) 20,7 (1,3) 20,1 (1,9) 20,3 (1,7)
Historia de BSI (n) 6 (29%) 12 (36%) 18 (33%)
Variables espaciotemporales
Velocidad preferida (m/s) 4,12 (0,20) 3,70 (0,18) 3,87 (0,28)
Velocidad de paso (pasos/min) 170,4 (6,6) 175,8 (9,0) 173,7 (8,5)
Variables cinemáticas
Ángulo de inclinación del pie (°) −0,2 (6,8) 4,6 (7,5) 2,7 (7,5)
Distancia horizontal desde COM hasta el talón (cm) 11,2 (2,9) 12,9 (2,5) 12,2 (2,7)
Excursión vertical COM (cm) 10.2 (1.0) 9,0 (1,3) 9.5 (1.3)
Pico de aducción de cadera durante la postura (°) 12,2 (2,0) 13,2 (3,4) 12,8 (3,0)
Base de la marcha en la mitad de la distancia (cm) −0,7 (1,4) 1.1 (1.6) 0,4 (1,7)
Variables GRF
Pico Vertical GRF (N/kg) 27,8 (1,7) 24,7 (2,4) 25,9 (2,6)
Pico de impacto (N/kg) 18,9 (4,3) 16,3 (2,5) 17,2 (3,3)
Tasa de carga vertical promedio (N/kg/s) 970,6 (356,6) 846,1 (239,1) 894,5 (293,7)
Impulso Vertical GRF (Ns/kg) 3,44 (0,14) 3,32 (0,18) 3,36 (0,17)
Impulso de frenado (Ns/kg) −0,22 (0,02) −0,22 (0,02) −0,22 (0,02)
Variables DXA
DMO total de la pierna (g/cm 2 ) 1,423 (0,143) 1.282 (0.099) 1.337 (0.136)
DMO corporal total (g/cm 2 ) 1.223 (0.105) 1,163 (0,085) 1.186 (0.097)
Puntuación Z de la DMO 0,36 (0,91) 0,88 (0,98) 0,67 (0,98)
Cuerpo total BMC (g) 3055.23 (369.19) 2444.04 (254.04) 2681.73 (425.27)
Masa magra de cuerpo entero (g) 56469.19 (5044.60) 42467.85 (3605.19) 47912.81 (8057.21)

CMO, contenido mineral óseo; DMO, densidad mineral ósea; BSI, lesión ósea por estrés; COM, centro de masa; GRF, fuerza de reacción del suelo

a Los valores de referencia representan el primer año de datos disponibles para cada atleta

Tabla 2:

Incidencia y ubicación de lesiones óseas por estrés (BSI), n (%)

Características de la lesión Masculino Femenino General
Número de atletas lesionados 11 (46%) 13 (54%) 24
Número de BSI 15 17 32
Ubicación de BSI
Sacro 2 (13%) 6 (35%) 8 (25%)
innominado 1 (7%) dieciséis%) 2 (6%)
Fémur 3 (20%) 4 (24%) 7 (22%)
Tibia 1 (7%) dieciséis%) 2 (6%)
Fíbula 3 (20%) 0 3 (9%)
navicular 1 (7%) 2 (12%) 3 (9%)
Sesamoideo 0 0 0
Metatarsiano 4 (27%) 3 (18%) 7 (22%)

Asociaciones univariables con riesgo BSI

Al considerar la demografía de los atletas, no se detectaron asociaciones univariables entre la edad, el sexo o el IMC y el riesgo de BSI (Tabla 3). Sin embargo, el riesgo de BSI fue 2,22 veces (IC del 95 %: 1,14, 4,33) mayor en atletas con una BSI previa que en los que no la tenían (p=0,02). El riesgo de BSI disminuyó en un 4 % (RR 0,96, IC del 95 %: 0,92, 0,99) con cada incremento de paso/min en la frecuencia de paso. Entre las variables cinemáticas, solo la excursión vertical COM se asoció con BSI. El riesgo de BSI aumentó en un 17 % (RR = 1,17, IC del 95 %: 1,04, 1,31) por cada aumento de 0,5 cm en la excursión vertical de COM (p = 0,01). Ninguna variable GRF se asoció univariablemente con BSI; sin embargo, los IC del 95 % para VGRF pico (RR = 1,12, IC del 95 %: 0,99, 1,27) y el impulso de VGRF (RR = 1,19, IC del 95 %: 1,00, 1,43) sugieren que existen asociaciones potenciales. Ninguna variable derivada de DXA (p. ej., BMD, BMC, masa magra) se asoció univariablemente con el riesgo de BSI.

Tabla 3:

Ecuaciones de estimación generalizadas univariables para factores de riesgo potenciales de BSI a, b

variablec _ RR (95% IC) valor p
Características demográficas
Edad (año) 0,83 (0,65, 1,08) 0.17
Sexo (mujer vs hombre) 0,97 (0,50, 1,88) 0,93
Índice de Masa Corporal (kg/m 2 ) 0,97 (0,78, 1,21) 0.81
Historia de BSI 2,22 (1,14, 4,33) 0.02
Variables espaciotemporales
Velocidad preferida (m/s) (unidad=0,5) 1,29 (0,63, 2,64) 0.48
Velocidad de paso (pasos/min) 0,96 (0,92, 0,99) 0.03
Variables cinemáticas
Ángulo de inclinación del pie en el contacto inicial (°) 1,00 (0,96, 1,04) 0,92
Distancia horizontal desde COM hasta el marcador de talón (cm) 1,02 (0,91, 1,13) 0.77
Excursión vertical COM (cm) (unidad=0,5) 1,17 (1,04, 1,31) 0.01
Pico de aducción de cadera durante la postura (°) 0,95 (0,85, 1,06) 0.37
Base de la marcha en la mitad de la distancia (cm) (unidad = 0,5) 0,93 (0,85, 1,01) 0.10
Variables GRF
Pico Vertical GRF (N/kg) 1,12 (0,99, 1,27) 0.08
Pico de impacto (N/kg) 1,03 (0,93, 1,15) 0.54
Tasa de carga vertical promedio (N/kg/s) (unidad = 100) 1,00 (0,89, 1,11) 0,95
Impulso GRF Vertical (Ns/kg) (unidad=0.1) 1,19 (1,00, 1,43) 0.06
Impulso de frenado (Ns/kg) (unidad=0,05) 0,52 (0,11, 2,48) 0.41
Variables DXA
DMO total de pierna (g/cm 2 ) (unidad=0,1) 0,87 (0,68, 1,12) 0.27
DMO corporal total (g/cm 2 ) (unidad=0,1) 0,79 (0,57, 1,10) 0.16
Puntuación Z de la DMO (unidad=0,5) 0,91 (0,77, 1,08) 0.29
Cuerpo total BMC (g) (unidad = 100) 0,98 (0,91, 1,05) 0.50
Masa magra de todo el cuerpo (g) (unidad = 1000) 0,99 (0,96, 1,03) 0.76

CMO, contenido mineral óseo; DMO, densidad mineral ósea; BSI, lesión ósea por estrés; IC: intervalo de confianza; COM, centro de masa; GRF, fuerza de reacción del suelo; RR, riesgo relativo

a Los modelos se realizaron por separado para cada variable de interés.
b Modelos contabilizados para medidas repetidas con sujeto. Las mujeres fueron el grupo de referencia para el sexo.
c La unidad representa el aumento de la unidad utilizado para la interpretación del riesgo relativo y el IC del 95 %. Unidad=1 si no se especifica lo contrario.

Asociaciones multivariables con riesgo BSI

La tasa de pasos baja se identificó como un predictor de BSI en un modelo multivariable después de ajustar los factores de riesgo de BSI conocidos (antecedentes de BSI y sexo). No se detectaron interacciones significativas con el sexo. La tasa de pasos fue la única variable significativamente asociada con el riesgo de BSI (p = 0,008). Un aumento de 1 paso/min en la frecuencia de paso se asoció con una disminución del 5 % en el riesgo de BSI (RR: 0,95; IC del 95 %: 0,91, 0,98). Aunque no fue estadísticamente significativo, la puntuación z de la DMO fue una covariable importante en el modelo de mejor ajuste; el IC del 95 % sugiere que las puntuaciones z de la DMO más grandes pueden ser indicativas de una disminución del riesgo de BSI (RR: 0,93, IC del 95 %: 0,85, 1,03, unidad = 0,5).

Discusión

Intentamos determinar si la mecánica de carrera y la DMO se asociaron prospectivamente con la incidencia de BSI entre corredores universitarios de campo traviesa. La baja tasa de pasos se identificó como un factor de riesgo independiente después de ajustar por sexo e historial de BSI, mientras que también se determinó que la puntuación z de la DMO influye potencialmente en el riesgo de BSI. Es importante destacar que la tasa de pasos fue el predictor más fuerte del riesgo de BSI y se puede modificar directamente a través del entrenamiento de la marcha para ayudar a mitigar el riesgo de BSI. Aunque la modificación indirecta de la DMO es posible, es más desafiante debido a múltiples factores biológicos que contribuyen a los niveles de DMO (p. ej., nutrición, cargas aplicadas, genética).

tasa de paso

La baja tasa de pasos durante la carrera a una velocidad de intensidad moderada autoseleccionada se identificó como un factor de riesgo principal para BSI en corredores de distancia universitarios. En esta muestra, los corredores con una tasa de pasos más alta tenían un riesgo reducido de BSI durante el año siguiente. También se ha demostrado una relación similar con el dolor de espinilla entre los corredores de campo traviesa de la escuela secundaria. 

La asociación de la velocidad de paso con otras variables biomecánicas puede explicar su inclusión en el modelo final sobre otros posibles predictores. Aunque no se midieron medidas directas de la carga ósea, la velocidad de paso puede influir indirectamente en las cargas a nivel de tejido, lo que da como resultado la asociación observada entre la velocidad de paso y el BSI. La influencia de la tasa de paso en las medidas de carga, incluidas las GRF, también puede explicar por qué estas medidas no se incluyeron en el modelo final a pesar de las asociaciones univariables observadas. Aunque VGRF pico, impulso VGRF y excursión vertical COM demostraron asociaciones univariables, estas variables están fuertemente asociadas entre sí y con la velocidad de paso.  , La inclusión de la tasa de pasos en el modelo final indica que es el factor de riesgo más fuerte para BSI y probablemente captura los cambios asociados con otras medidas biomecánicas y el riesgo de BSI. Esto puede explicar la falta de significancia identificada entre las variables GRF.

Densidad mineral del hueso

A pesar de no alcanzar significación estadística, los valores de AIC sugirieron la puntuación z de la DMO como una covariable importante en el modelo final de mejor ajuste. El IC del 95 % sugiere que las puntuaciones z de DMO más altas pueden reducir el riesgo de BSI (RR: 0,93, IC del 95 %: 0,85, 1,03); sin embargo, es posible que la evaluación exhaustiva de esta asociación no haya tenido suficiente potencia dada la relativa homogeneidad de la muestra del estudio. Nuestra conclusión es consistente con trabajos previos que encontraron que las atletas de pista y campo que desarrollaron fracturas por estrés tenían una DMO corporal total reducida.  Esta relación parece ser mayor para los sitios ricos en trabecular (es decir, calcáneo, cuello femoral, sacro e innominado), en particular para la DMO medida en la columna lumbar,  , que representó más del 30% de las BSI en nuestro estudio. Una muestra más grande y diversa y la inclusión de escaneos específicos del sitio de la cadera y la columna lumbar pueden fortalecer nuestros hallazgos.

Tasa de carga y ángulo de inclinación del pie

Es importante destacar que no se detectó una asociación entre la tasa de carga vertical promedio y la FIA con BSI, a pesar de que a menudo se sugieren como marcadores primarios del riesgo de lesiones al correr. Un metanálisis de estudios transversales y retrospectivos concluyó que la tasa de carga es mayor en personas con antecedentes de BSI tibial.  Sin embargo, las asociaciones causales prospectivas no se pueden determinar con los diseños de estudio incluidos. Un estudio prospectivo posterior de corredoras recreativas encontró que la tasa de carga era significativamente mayor en aquellas que reportaron lesiones en comparación con aquellas sin antecedentes de lesiones. Sin embargo, este estudio no fue específico de BSI y carecía de confirmación de lesiones a través de la revisión de registros médicos. Además, los modelos mecánicos de fatiga en muestras de hueso cortical sugieren que las tasas de carga relacionadas con el impacto durante la carrera tienen poca influencia en la fatiga mecánica.  Por lo tanto, se debe reevaluar la relación entre el pico de impacto, la tasa de carga vertical promedio y el BSI.

Aunque a menudo se sugiere la modificación de la pisada para reducir el riesgo de BSI, no identificamos la FIA como un factor de riesgo independiente para BSI. FIA es una medida continua de la pisada que captura con mayor precisión la relación no lineal subyacente con la tasa de carga que la pisada categórica (es decir, antepié, parte media del pie, talón).  Si bien la tasa de carga puede diferir con la pisada, nuestros hallazgos indican que ninguno de los dos son factores de riesgo primarios de BSI.

Aplicación de los hallazgos a la atención clínica

La frecuencia de pasos es un factor de riesgo clínicamente modificable y nuestros hallazgos sugieren que pequeños cambios en la frecuencia de pasos pueden tener efectos sustanciales en el riesgo de BSI. De hecho, un aumento de solo 1 paso/min se asoció con una disminución del riesgo del 5%. Los corredores han aumentado con éxito la velocidad de los pasos hasta 18 pasos/min después de unas pocas semanas de sesiones de entrenamiento con indicaciones y comentarios.  ,  ,  Sin embargo, esta magnitud de cambio puede no ser necesaria para reducir el riesgo de lesiones. Los corredores pueden experimentar reducciones significativas en el riesgo de BSI con aumentos sutiles y alcanzables en la tasa de pasos. Dada la incidencia relativamente alta de BSI en esta cohorte (30%-32% por año), los ajustes en la tasa de pasos deben considerarse como un medio potencial para reducir el riesgo de BSI dentro de nuestro programa atlético.

Dado que la mayoría de los atletas universitarios aún se encuentran en el período de acumulación de DMO,  se justifica prestar especial atención a los modificadores indirectos de la DMO, incluidos la dieta, la nutrición,  ,  y la carga mecánica (es decir, el modo, la duración y la intensidad del ejercicio).  ,  El control adecuado acompañado de una intervención correctiva, especialmente en atletas que presentan oligomenorrea/amenorrea o trastornos alimentarios, también puede resultar en una reducción del riesgo de BSI en corredores universitarios.

Limitaciones

Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que describe prospectivamente la relación entre la biomecánica de carrera, la DMO y el riesgo de BSI; Sin embargo, hay algunas limitaciones. La DMO no se midió en la columna lumbar, lo que puede explicar parcialmente la falta de asociación significativa identificada con el riesgo de BSI. La mecánica de carrera en zapatos planos o con clavos usados ​​para competir puede diferir de la mecánica medida en zapatos de entrenamiento. Puede existir alguna variación en la mecánica de carrera entre la carrera en cinta rodante y la carrera sobre el suelo, aunque un metanálisis reciente encontró que la mecánica de carrera espaciotemporal es comparable.  Desafortunadamente, no pudimos dar cuenta de factores adicionales que se sabe que influyen en el riesgo de BSI, como la oligomenorrea/amenorrea o los trastornos alimentarios  , ya que solo comenzamos a recopilar estos datos en nuestra institución recientemente. Las características del entrenamiento tampoco fueron capturadas en este estudio; sin embargo, existe evidencia limitada de que el kilometraje, la duración, la frecuencia o el ritmo de carrera afectan el riesgo de BSI.  Debido al tamaño de muestra limitado y al número de BSI observados, no pudimos evaluar las asociaciones por ubicación de BSI. Es de destacar que los atletas eran todos del mismo programa de campo traviesa con los mismos entrenadores durante todo el período de estudio. Dado el alto nivel de los atletas en nuestro estudio, nuestros hallazgos pueden no ser generalizables a los corredores de distancia fuera del entorno universitario.

Conclusión

La tasa de paso baja se identificó como un factor de riesgo independiente para BSI después de ajustar por sexo e historial de BSI, y la puntuación z de la DMO también puede influir en el riesgo. Estos factores de riesgo son clínicamente significativos, ya que se pueden lograr pequeños aumentos en la tasa de pasos y pueden influir significativamente en el riesgo de BSI. Por lo tanto, el control de la frecuencia de pasos, junto con la BMD y sus factores relacionados, puede valer la pena como parte de un programa integral para tratar y prevenir las BSI en corredores universitarios.

Tabla 4:

Modelo de ecuación de estimación generalizada marginal multivariable para factores de riesgo potenciales de BSI a

Variableb _ Riesgo relativo (95% IC) valor p
Velocidad de paso (pasos/min) 0,95 (0,91, 0,98) 0.008
Puntuación Z de la DMO (unidad = 0,5) 0,93 (0,85, 1,03) 0.16

DMO, densidad mineral ósea; BSI, lesión ósea por estrés; IC, intervalo de confianza

a Modelo ajustado por historia de BSI (p=0,07) y sexo (p=0,23). Además, la estructura de covarianza del modelo representó medidas repetidas entre individuos. El modelo final se seleccionó utilizando una combinación de selección hacia atrás y el criterio de información de Akaike.
b La unidad representa el aumento de la unidad utilizado para la interpretación del riesgo relativo y el IC del 95 %. Unidad=1 si no se especifica lo contrario.

¿Cuáles son los nuevos hallazgos?

  • Se determinó prospectivamente que la frecuencia de pasos era el predictor biomecánico más fuerte de lesión por estrés óseo (BSI) entre las medidas comunes de la mecánica de carrera.
  • Aunque la fuerza de reacción del suelo vertical máxima y el impulso se han asociado con el riesgo de BSI, la tasa de paso (que está altamente asociada con estas métricas de la fuerza de reacción del suelo) puede capturar efectivamente su influencia en el riesgo de BSI.
  • Una densidad mental ósea baja (DMO) en combinación con una tasa de pasos baja fueron los más influyentes en la predicción del riesgo de BSI.
  • La tasa de carga vertical promedio y el ángulo de inclinación del pie no se asociaron con el riesgo de BSI.

¿Cómo podría impactar en la práctica clínica en un futuro próximo?

  • La baja tasa de pasos es un predictor importante de lesión por estrés óseo (BSI) en corredores universitarios de campo traviesa; cada aumento de un paso/min en la velocidad de paso se asocia con una disminución del 5% en el riesgo de BSI.
  • Si bien no se probó directamente en este estudio, la velocidad de paso se puede modificar con el reentrenamiento de la marcha y puede reducir el riesgo de BSI.
  • La modificación de la pisada puede no ser un enfoque eficaz para reducir el riesgo de BSI en los corredores de fondo.

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