Inleiding

Hamstring overbelastingsblessures (HSI's) blijven een van de meest voorkomende blessures aan het bewegingsapparaat in het topvoetbal, met een verdubbeling van de incidentie in de afgelopen twee decennia. Hoewel de traditionele risicofactoren voor hamstringverrekkingen - waaronder eerdere blessures, excentrische hamstringkrachttekorten en hardloopbelasting - goed bekend zijn, blijft de relatie tussen sprintmechanica en het risico op hamstringverrekkingen controversieel - ondanks het feit dat er vaak aandacht aan wordt besteed in preventieprogramma's.

Deze kloof tussen klinische praktijk en bewijs benadrukt de behoefte aan praktische, veldgebaseerde beoordelingsinstrumenten. Hoewel de driedimensionale bewegingscapture (3DMoCap) technologie de gouden standaard is voor biomechanische beoordeling, biedt Sprint Mechanics Assessment Score (S-MAS) een meer klinisch haalbare oplossing, waarbij gebruik wordt gemaakt van eenvoudige videoanalyse om potentieel risicovolle bewegingspatronen te evalueren.

In dit onderzoek wordt onderzocht of de S-MAS clinici kan helpen hamstringblessures te voorspellen en te voorkomen, waarbij de kloof tussen biomechanisch onderzoek en de praktijk van de sportgeneeskunde wordt overbrugd.

Methode

Deze 6 maanden durende prospectieve cohortstudie volgde elite voetbalspelers om de sprintmechanica en het risico op hamstringbelasting te onderzoeken. De methodologie hield zich aan de Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) richtlijnen voor rigoureuze rapportage van observationeel onderzoek.

Deze prospectieve studie omvatte veldspelers van Engelse profvoetbalclubs die medisch goedgekeurd waren voor volledige deelname en minstens 18 jaar oud waren. Keepers werden uitgesloten en spelers die terugkeerden van een recente operatie (binnen 6 maanden) werden ook uitgesloten om verstorende factoren te voorkomen. In eerste instantie deden negen clubs mee, waarvan er één werd uitgesloten omdat hij niet aan de leeftijdscriteria voldeed.

Om te bepalen hoeveel spelers er nodig waren voor het onderzoek, analyseerden de onderzoekers eerst blessuregegevens van één voetbalclub. Ze gebruikten deze proefgegevens - die een blessurepercentage van 22% lieten zien - om een vermogensberekening uit te voeren met G*Power software. De analyse gaf aan dat ze in totaal 100 deelnemers nodig hadden om 90% kans te hebben op het detecteren van een echt letselpatroon.

verschillen terwijl het percentage valse alarmen op 5% wordt gehouden. Het onderzoek was zo opgezet dat er voor elke geblesseerde speler vier ongedeerde spelers waren (1:4 ratio) om er zeker van te zijn dat er goede vergelijkingen gemaakt konden worden.

Gegevensverzameling

Deelnemers voerden twee maximale sprints van 35 meter uit na een gestandaardiseerde warming-up en submaximale opbouwlopen (80-90% inspanning). De tests vonden plaats in het voorseizoen (juni-augustus) of tijdens het seizoen (oktober-maart) op natuurgras of kunstgras, waarbij de spelers hun favoriete voetbalschoenen droegen. De twee sprint trials werden opgenomen om er zeker van te zijn dat de rechter en linker ledematen goed werden geregistreerd.

S-MAS scoren

Eén biomechanist met 10 jaar ervaring, blind voor de blessure-uitkomsten, beoordeelde alle sprintproeven met behulp van de 12-item Sprint Mechanics Assessment Score (S-MAS). De analyse werd frame-voor-frame uitgevoerd met behulp van Kinovea videoanalyse software. Elk van de 12 kinematische kenmerken kreeg een dichotome score: één punt voor de aanwezigheid van een suboptimaal bewegingspatroon en nul punten voor de afwezigheid ervan. Dit leverde een totaalscore op variërend van 0 (wat duidt op een optimale sprinttechniek) tot 12 (wat duidt op meerdere waarneembare tekortkomingen), waarbij hogere scores overeenkomen met een progressief slechtere bewegingskwaliteit.

Rapportage hamstringblessure

Het onderzoek analyseerde zowel retrospectief gerapporteerde (12 maanden recall, medisch geverifieerd) als prospectief voorkomende (6 maanden follow-up, MRI-bevestigd) sprint-gerelateerde HSI's. Retrospectieve gegevens legden het letselmechanisme en de lateraliteit vast door interviews met spelers en beoordeling van medische dossiers. Prospectieve blessures werden klinisch gedocumenteerd met MRI-gebaseerde spierlokalisatie en geclassificeerd met behulp van de British Athletics classificatie. Om verwarring te minimaliseren werden atleten met ernstige niet-hamstringblessures (>28 dagen afwezigheid) uitgesloten van de controles, zodat de trainingsbelasting tussen de groepen vergelijkbaar was. Door retrospectieve en prospectieve analyses te combineren, konden de onderzoekers een betrouwbaar verband leggen tussen specifieke sprintmechanieken en het risico op hamstringbelasting.

Statistische analyses

Analyses (Stata/JASP) omvatten normaliteit/variantie testen (Shapiro-Wilk, Levene's), met groepsvergelijkingen via t-tests of Mann-Whitney U-tests. Met terugwerkende kracht verschilden de S-MAS scores tussen eerder geblesseerde en niet geblesseerde spelers (Mann-Whitney U). Prospectief werden MRI-bevestigde HSI's gekoppeld aan S-MAS (primaire voorspeller) met behulp van vergelijkbare methoden, waarbij gewonde ledematen werden vergeleken met willekeurig gekozen niet-gewonde ledematen. Effectgroottes (Hedges' g) kwantificeerden de grootte. Kruskal-Wallis tests vergeleken S-MAS bij de eerste, terugkerende en ongedeerde subgroepen. Poisson regressie modelleerde S- MAS als een HSI voorspeller, waarbij werd gecorrigeerd voor leeftijd/voorgaand letsel (IRR's gerapporteerd). ROC-curves identificeerden een optimale S-MAS risicodrempel.

Resultaten

Aan dit onderzoek namen 126 mannelijke profvoetballers van acht Engelse clubs deel, variërend van de Premier League tot de National League divisies. De retrospectieve analyse omvatte 118 spelers, waarvan 23 geclassificeerd als eerder geblesseerd (PREV-INJ) en 95 als niet geblesseerd (PREV-UNINJ), met vergelijkbare fysieke kenmerken (lengte ~181-183 cm, massa ~78-80 kg).

Prospectieve controle gedurende zes maanden behield 111 deelnemers na uitsluiting van 7 die verloren gingen voor follow-up en 16 met ernstige niet-hamstringblessures. Van de 17 nieuwe hamstringblessures waren er 14 sprint-gerelateerd (PROSP-INJ groep) en vergeleken met 78 niet-geïnfecteerde controles (PROSP-UNINJ). Drie niet-sprint HSI's werden uitgesloten om de mechanistische focus te behouden.

De retrospectieve analyse toonde aan dat eerder geblesseerde spelers (PREV-INJ) significant hogere S-MAS scores vertoonden vergeleken met ongeblesseerde tegenhangers (mediaan 6 vs 5, p=0,007), met effectgroottes variërend van triviaal tot groot (Hedges' g=0,17- 1,1).

In de prospectieve analyse van 6 maanden vertoonden spelers met sprint-gerelateerde hamstringblessures (PROSP-INJ) significant slechtere S-MAS scores dan niet-blessureerde controles (mediaan 6 vs. 4, p=0,006), waarbij de eerste verwondingen de meest opvallende ongelijkheid vertoonden (mediaan 7 vs. 4, p=0.017). Elke verhoging van de S-MAS met 1 punt verhoogde het letselrisico met 33% (aangepaste IRR=1,33, p=0,044), wat een dosis-responsrelatie bevestigt. ROC-analyse (Receiver Operating Character) identificeerde 5,5 als de optimale cutoff (AUC=0,732), waarbij scores ≥6 een klinisch betekenisvol - hoewel niet statistisch significant (p=0,065)- -2,8-voudig hoger letselrisico opleverden (95% CI: 0,94-8,35) vergeleken met scores ≤5. Met name de gevoeligheid van het hulpmiddel (78,6%) overtrof de specificiteit (65,4%), waardoor de detectie van echte positieven prioriteit kreeg. Gezamenlijk valideren deze resultaten de S-MAS als een pragmatisch screeningsinstrument voor het signaleren van sprinttechnieken met een hoog risico, met name voor mensen die voor het eerst letsel oplopen, terwijl ze de noodzaak onderstrepen van een voorzichtige interpretatie van significante drempelwaarden op de grens.

Vraag en gedachten

Dit onderzoek biedt belangrijk bewijs voor het verband tussen slechte sprintmechanica en hamstringbelasting en biedt clinici een praktisch, op het veld gebaseerd beoordelingsinstrument. Enkele beperkingen moeten echter worden opgemerkt. Het belangrijkste is dat de S-MAS niet is gevalideerd ten opzichte van 3D motion capture systemen - de gouden standaard voor biomechanische analyse. De aangetoonde correlatie tussen hogere S-MAS scores en het optreden van letsel is veelbelovend voor klinisch gebruik, vooral gezien de eenvoud en toegankelijkheid van het instrument. Voordat we dit echter op grote schaal gaan toepassen, hebben we grotere prospectieve onderzoeken nodig om dit te onderzoeken: 1) definitieve grenswaarden vast te stellen, 2) de voorspellende nauwkeurigheid bij diverse populaties te verifiëren en 3) te bepalen hoe het bestaande letselrisicobeoordelingen aanvult. De huidige bevindingen rechtvaardigen het gebruik van de S-MAS als screeningsinstrument, maar behandelaars moeten de scores voorzichtig interpreteren en combineren met andere klinische metingen.

De prospectieve analyse, hoewel methodologisch goed, heeft te maken met inherente uitdagingen vanwege de kleinere steekproef van geblesseerde spelers in vergelijking met niet-geblesseerde controles - een veel voorkomende beperking in blessurevoorspellingsstudies. Deze onevenwichtigheid, hoewel onvermijdelijk in prospectieve ontwerpen, kan het statistisch vermogen om subtiele maar klinisch betekenisvolle verschillen te detecteren verminderen. Ondanks beperkingen biedt de S-MAS een klinisch bruikbare samengestelde evaluatie van meerdere biomechanische risicofactoren, waardoor sprintpatronen met een hoog risico in het veld efficiënt kunnen worden geïdentificeerd.

Een belangrijke onoplettendheid is het ontbreken van het monitoren van trainingsbelastingsvariabelen (volume, intensiteit), waarvan bekend is dat ze het risico op blessures beïnvloeden. Fluctuaties in werkbelasting - of het nu gaat om buitensporige pieken of onvoldoende conditionering - kunnen de relatie tussen sprintmechanica en blessure-uitkomsten verstoren. Bovendien zorgt de timing van de beoordelingen (voorseizoen vs. in het seizoen) voor extra variabiliteit, omdat de mechanische efficiëntie en blessuregevoeligheid van spelers in verschillende fases van de wedstrijdkalender kunnen verschuiven.

Talk nerdy to me

De onderzoekers analyseerden S-MAS scores om biomechanische risicofactoren voor hamstringblessures te identificeren. Ze bevestigden eerst de verwachte niet-normale verdeling van de scores met behulp van Shapiro-Wilk testen en Q-Q plots - waarbij ze verwachtten dat blessuregevoelige spelers aparte, verhoogde S-MAS waarden zouden laten zien in plaats van clustering rond het teamgemiddelde. Dit distributiepatroon onthulde:

1. Een meerderheidsgroep met typische mechanica
2. Een subgroep met hoog risico en slechte techniek (hogere scores)

Omdat parametrische testen ongepast zouden zijn voor deze scheve gegevens, gebruikten ze Mann Whitney U testen om de scores tussen geblesseerde en ongeblesseerde spelers betrouwbaar te vergelijken. Deze aanpak was specifiek gericht op detectie van klinisch significante biomechanische uitschieters in plaats van gemiddelde populatietrends. Voor continue variabelen zoals leeftijd of lengte die normaal verdeeld waren, gebruikten ze t-tests.

Na het vaststellen van deze fundamentele vergelijkingen kwantificeerden de onderzoekers verder het praktische belang van de verschillen met behulp van Hedges' g effect sizes. Terwijl Mann Whitney U testen bevestigden dat geblesseerde spelers hogere S-MAS scores hadden, lieten de effectgroottes zien of deze verschillen triviaal (0,2), matig (0,5) of groot (0,8) waren in reële termen. Om de genuanceerde vraag te beantwoorden hoe de letselhistorie het risico beïnvloedde, gebruikten ze vervolgens Kruskal-Wallis tests met Dunn's post-hoc correcties. Dit maakte een vergelijking mogelijk tussen drie belangrijke subgroepen: spelers die voor het eerst geblesseerd raakten, terugkerende blessures en spelers die niet geblesseerd raakten, waardoor de dichotomie geblesseerd/ongeblesseerd werd uitgebreid. Samen zorgde deze opeenvolgende analyse niet alleen voor statistische nauwkeurigheid, maar ook voor klinische relevantie, door precies aan te geven welke atleten (bijv. atleten die voor het eerst geblesseerd raakten en hoge S-MAS scores hadden) het grootste risico liepen.

Nadat ze hadden vastgesteld dat geblesseerde spelers hogere S-MAS scores vertoonden door middel van niet-parametrische vergelijkingen (Mann-Whitney U) en de grootte van deze verschillen hadden gekwantificeerd (Hedges' g), gingen de onderzoekers zich vervolgens bezighouden met twee cruciale klinische vragen: Hoe nauwkeurig voorspelt S-MAS het letselrisico? en Welke drempelwaarde moet interventie in gang zetten? Om de relatie tussen biomechanica en letselincidentie in de loop van de tijd te modelleren, gebruikten ze Poisson regressie-een methode die is afgestemd op telgegevens zoals letselgebeurtenissen. Uit deze analyse bleek dat elke 1-punts S-MAS verhoging het letselrisico met 33% verhoogde, zelfs na aanpassing voor confounders zoals leeftijd en eerder letsel, wat de waarde als onafhankelijke voorspeller bevestigt. Om dit continue risico echter te vertalen naar een bruikbare klinische praktijk, gebruikten ze ROC-curve analyse, die ≥6 aanwees als de optimale S-MAS cutoff. Deze drempel is een balans tussen gevoeligheid (het detecteren van 78,6% van de echte blessures) en specificiteit (het minimaliseren van vals alarm), waardoor coaches en clinici een duidelijke maatstaf hebben voor mechanica met een hoog risico. Samen zorgden deze geavanceerde tests ervoor dat de eerste bevindingen verder gingen dan groepsvergelijkingen en ze boden zowel een granulaire risicokwantificering (Poisson) als een praktisch screeningshulpmiddel (ROC) - rechtstreeks gericht op het doel van het onderzoek om een brug te slaan tussen sprintmechanica en hamstringbelasting.

Boodschap mee naar huis nemen

Sprintmechanisme en hamstringbelasting: De S-MAS (Sprint Mechanics Assessment Score) is een effectief veldinstrument om atleten met een hoog risico op sprint-gerelateerde hamstringblessures (HSI) op te sporen. Hoewel het waardevol is, moet het worden gecombineerd met:

Risicostratificatie

Een score ≥6 dient als een voorlopige risicodrempel en correleert met een significant hogere letselincidentie in dit onderzoek.

• Speciale aandacht moet worden gegeven aan sporters met:
  • Voorgeschiedenis HSI
  • Verminderde excentrische kracht (tekortkomingen bij Nordic hamstring oefeningen)

Gerichte interventies

Aanpak van biomechanische gebreken die zijn geïdentificeerd door S-MAS componenten (bijv. laterale flexie van de romp, voetafdrukpatronen) door:

•  Techniek modificatie oefeningen(zie Mendiguchia et al., 2023 voor op bewijs gebaseerde strategieën)

• Excentrische-versterkende protocollen (bijv. Nordic hamstring curls)
• Bekken-/ rompstabiliteitswerk.

Voor blessurespecifieke revalidatie:

Raadpleeg deze uitgebreide gids over hamstringblessureclassificatie en terugkeer-sportprotocollen om interventies af te stemmen op de ernst van de blessure (bijv. British Athletics Muscle Injury Classification grades). https://www.physiotutors.com/fr/hamstring-injury-classification- and-rehabilitation/

Holistische letselpreventie

Terwijl S-MAS zich richt op mechanica, integreer je deze extra factoren:

• Controle van de trainingsbelasting: Controleer de interne belasting met behulp van zowel subjectieve RPE (Rating of Perceived Exertion) als objectieve trackinggegevens op het veld.
• Psychosociale factoren: Hoge ervaren stress of slaaptekort kunnen biomechanische risico's verergeren.
• Omgevingscontroles: De hardheid van het oppervlak en het ontwerp van de schoenplaatjes kunnen de sprintkinematica veranderen.

Referentie

Bramah C, Rhodes S, Clarke-Cornwell A, et alSprint running mechanics are associated with hamstring strain injury: a 6-month prospective cohort study of 126 elite male footballersBritish Journal of Sports Medicine Published Online First: 23 maart 2025. doi: 10.1136/bjsports-2024-108600