Metodología

Objetivo
Analizar las características físicas, biomecánicas y neuromecánicas de las jugadoras para determinar patrones de riesgo en acciones clave como saltos, cambios de dirección y sprints.

Método
– Selección de pruebas de campo: Se utilizan pruebas específicas de salto vertical, sprints, cambios de dirección y otras actividades comunes en el fútbol. Estas pruebas evalúan la potencia, fuerza y mecánica de movimientos críticos.
– Análisis biomecánico y neuromuscular: Utilizamos cámaras de captura de movimiento y plataformas de fuerza para obtener datos sobre la estabilidad, simetría y resistencia neuromuscular de cada jugadora.
– Valoración de variables antropométricas: Incluye mediciones de peso, altura, índice de masa corporal (IMC) y análisis de posturas y alineaciones, especialmente de las extremidades inferiores.

Herramientas
Cámaras de captura de movimiento en 3D para registrar con precisión las mecánicas de movimiento.
Plataformas de fuerza triaxiales que miden la fuerza de reacción en los movimientos de aterrizaje y cambio de dirección.
Software de análisis biomecánico (Dartfish, Kinovea) para procesar y analizar datos de captura de movimiento.

Resultados esperados
Desarrollar perfiles biomecánicos y neuromusculares de las jugadoras que permitan identificar aquellas con mayor riesgo de lesión en base a sus patrones de movimiento y características físicas.

¿Qué buscamos?
Identificar cómo los factores individuales – biomecánicos, psicológicos, neuromecánicos y hormonales – se relacionan entre sí y con el riesgo de lesión en las jugadoras.

¿Cómo lo hacemos?
– Creación de una Red Bayesiana de conocimiento para estudiar las relaciones causales y de independencia condicionada entre los factores evaluados.
– Evaluación de más de 300 variables recolectadas en las pruebas de campo y análisis de datos para identificar patrones de riesgo.

Impacto esperado:
Aportar conocimiento detallado sobre las causas y condiciones que incrementan el riesgo de lesión, ayudando a entrenadores y profesionales médicos a implementar programas personalizados de prevención.

Objetivo
Aplicar inteligencia artificial para identificar y relacionar factores de riesgo que puedan predecir el riesgo de lesiones en el fútbol femenino.

Método
– Creación de una Red Bayesiana de Conocimiento: Este modelo predictivo permite analizar la relación entre distintos factores de riesgo y su impacto en la probabilidad de lesión. La red incorpora datos individuales (edad, historial de lesiones, maduración biológica, etc.) y externos (frecuencia de juego, nivel de competición).
– Entrenamiento y Validación del Modelo: Usamos técnicas de validación cruzada y análisis de sensibilidad para evaluar y ajustar el modelo predictivo, asegurando que sea preciso y útil en distintos contextos.
– Interpretación Gráfica de Resultados: El modelo genera diagramas de relaciones entre variables, facilitando la comprensión visual de los factores con mayor peso en la probabilidad de lesiones.

Herramientas
Python y bibliotecas de IA (TensorFlow, PyTorch) para implementar y entrenar modelos predictivos.

SHAP (SHapley Additive exPlanations) para medir la contribución individual de cada factor de riesgo en el modelo y mostrar su impacto en la probabilidad de lesión.

Resultados esperados
El modelo predictivo servirá como una herramienta de diagnóstico para entrenadores y médicos deportivos, permitiéndoles identificar jugadoras en alto riesgo y aplicar intervenciones preventivas específicas.

Objetivo
Determinar cómo afecta la fatiga acumulada durante un partido en la biomecánica y neuromecánica de las jugadoras, y evaluar su relación con el riesgo de lesión.

Método
– Evaluación Pre y Post-Partido: Se realizan pruebas antes y después de los partidos para observar cambios en el rendimiento y analizar cómo la fatiga altera la mecánica de movimiento.
– Monitoreo de Variables Críticas: Se miden parámetros como la velocidad, potencia, estabilidad y tiempo de reacción en sprints, saltos y cambios de dirección.
– Cuestionarios de Bienestar y Fatiga: Complementamos los análisis físicos con cuestionarios estandarizados que evalúan la percepción de fatiga y bienestar de las jugadoras.

Herramientas
Plataformas de fuerza y sistemas de captura de movimiento para obtener datos cuantitativos de los cambios en las capacidades neuromecánicas.
Software de procesamiento de datos (MATLAB, LabView) para analizar la variación de los resultados pre y post-partido y correlacionarlos con factores de riesgo.

Resultados esperados
Identificar cambios mecánicos específicos inducidos por la fatiga y generar recomendaciones sobre tiempos de recuperación y técnicas de entrenamiento para minimizar estos efectos y reducir el riesgo de lesión.

Objetivo
Asegurar que los hallazgos y herramientas del proyecto se apliquen efectivamente en el fútbol femenino, ofreciendo información práctica y accesible a clubes, entrenadores y profesionales de la salud deportiva.

Método
– Elaboración de Protocolos de Evaluación y Prevención: Desarrollamos guías y protocolos basados en los hallazgos del proyecto que incluyen evaluaciones pre-participación y programas de entrenamiento específicos.
– Difusión en Congresos y Revistas Científicas: Los resultados se presentan en congresos nacionales e internacionales y se publican en revistas científicas especializadas, fomentando la discusión y el avance en la investigación sobre el fútbol femenino.
– Colaboración con Clubes y Federaciones: Trabajamos con clubes y federaciones deportivas para aplicar los protocolos en sus programas de entrenamiento y mejorar las prácticas de prevención de lesiones.

Herramientas
Plataformas de publicación académica y de acceso abierto para la difusión de los estudios y resultados.
Red de colaboraciones deportivas que facilita el intercambio de conocimientos y experiencias entre clubes, universidades y otras organizaciones deportivas.

Resultados esperados
Promover una cultura de prevención en el fútbol femenino y proporcionar a entrenadores y profesionales de la salud herramientas prácticas para evaluar y reducir el riesgo de lesiones en sus equipos.

Nuestra metodología combina investigación científica rigurosa y tecnología avanzada para entender y mitigar el riesgo de lesiones en el fútbol femenino. Desde la recopilación de datos hasta la implementación de modelos predictivos, cada fase está diseñada para ofrecer resultados aplicables y mejorar la seguridad y el rendimiento de las jugadoras. Con este enfoque integral, aspiramos a transformar el fútbol femenino en un deporte más seguro y a establecer estándares de prevención que puedan aplicarse en el deporte en general.