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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE LAS ASIMETRÍAS EN HOP TEST Y EL TEST 505 COD

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE LAS ASIMETRÍAS EN HOP TEST Y EL TEST 505 COD

Abstract

Objetivos: Detectar jugadores en riesgo de lesión según su índice de asimetría en hop test y 505 COD, comparar si existe una relación lógica entre todos los test a la hora de evaluar el porcentaje de asimetría y comprobar si la pierna débil (considerada como la pierna con peor resultado en el test) es la misma en cada jugador para todos los test. Métodos: Dieciséis jugadores de un equipo amateur participaron en el estudio. En cada uno de ellos se midió para cada pierna, la distancia alcanzada en los hop test, tiempo total en el 505 COD, sprint 10 metros y CODD. Todos los test se llevaron a cabo de acuerdo a los procedimientos estándar descritos en otros estudios. Para el análisis de los datos se utilizó el coeficiente de relación de Pearson tras comprobar la distribución normal de las variables. Resultados: Existe correlación positiva y significativa entre la distancia alcanzada en el SH, TH y CH derecho e izquierdo (p=0,01). Por otro lado, cuando comparamos CODDI con SHI, THI, CHI y CODDD con SHD, THD y CHD se mostró una correlación positiva no significativa. No hubo una correlación significativa entre el índice de asimetría de los hop test La única correlación significativa (p=0,011) en cuanto al índice de asimetría fue entre la asimetría del CODD con la asimetría del TH. Conclusiones: Se ha permitido calcular el porcentaje de asimetría del miembro inferior detectando jugadores en posible riesgo de lesión. El estudio no ha podido demostrar una relación lógica del porcentaje de asimetría entre el SH, el CH y el 505 COD test. Se ha demostrado una correlación significativa entre las asimetrías del TH y el 505 COD. El estudio no ha podido demostrar una relación entre el rendimiento en los hop test y el rendimiento en el COD. A la hora de interpretar si un porcentaje de asimetría se relaciona con mayor riesgo de lesión, habrá que tener en cuenta en qué tipo de población se realiza y el tipo de test que se emplea para ello.
ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE
LAS ASIMETRÍAS DETECTADAS EN
HOP TEST Y EL 505 COD EN
JUGADORES DE FÚTBOL AMATEUR
Titulación: Máster en Readaptación a la Actividad Física
y la Competición Deportiva.
Graduado en Ciencias de la Actividad Física y Deporte
Curso académico: 2018-2019
Autor: Íñigo Guimbao Gaspar
Tutor: Marc Madruga
Asignatura: Proyecto de Fin de Master
2
3
CONTENIDOS
1. INTRODUCCIÓN
1.1 Asimetrías y rendimiento deportivo
1.2 Hop test
1.3 El cambio de dirección y el 505 COD
1.4 Objetivos
1.5 Hipótesis
2. MATERIAL Y MÉTODOS
2.1 Participantes
2.2 Procedimientos
2.2.1 Hop test
2.2.2 505 COD
3. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
4. RESULTADOS
5. DISCUSIÓN
6. CONCLUSIÓN Y APLICACIONES PRÁCTICAS
7. BIBLIOGRAFÍA
8. ACRÓNIMOS
4
RESUMEN
Objetivos: Detectar jugadores en riesgo de lesión según su índice de asimetría en hop test y
505 COD, comparar si existe una relación lógica entre todos los test a la hora de evaluar el
porcentaje de asimetría y comprobar si la pierna débil (considerada como la pierna con peor
resultado en el test) es la misma en cada jugador para todos los test.
Métodos: Dieciséis jugadores de un equipo amateur participaron en el estudio. En cada uno de
ellos se midió para cada pierna, la distancia alcanzada en los hop test, tiempo total en el 505
COD, sprint 10 metros y CODD. Todos los test se llevaron a cabo de acuerdo a los
procedimientos estándar descritos en otros estudios.
Para el análisis de los datos se utilizó el coeficiente de relación de Pearson tras comprobar la
distribución normal de las variables.
Resultados: Existe correlación positiva y significativa entre la distancia alcanzada en el SH, TH y
CH derecho e izquierdo (p=0,01). Por otro lado, cuando comparamos CODDI con SHI, THI, CHI y
CODDD con SHD, THD y CHD se mostró una correlación positiva no significativa.
No hubo una correlación significativa entre el índice de asimetría de los hop test
La única correlación significativa (p=0,011) en cuanto al índice de asimetría fue entre la
asimetría del CODD con la asimetría del TH.
Conclusiones: Se ha permitido calcular el porcentaje de asimetría del miembro inferior
detectando jugadores en posible riesgo de lesión. El estudio no ha podido demostrar una
relación lógica del porcentaje de asimetría entre el SH, el CH y el 505 COD test.
Se ha demostrado una correlación significativa entre las asimetrías del TH y el 505 COD.
El estudio no ha podido demostrar una relación entre el rendimiento en los hop test y el
rendimiento en el COD.
A la hora de interpretar si un porcentaje de asimetría se relaciona con mayor riesgo de lesión,
habrá que tener en cuenta en qué tipo de población se realiza y el tipo de test que se emplea
para ello.
5
1. INTRODUCCIÓN
1.1 Asimetrías y rendimiento deportivo
Las asimetrías del miembro inferior hacen referencia al rendimiento de una pierna respecto a
la otra, siendo fuente común de investigación durante los últimos años y cuantificadas
principalmente mediante test de salto y de fuerza.
Muchos profesionales han considerado que diferencias grandes de fuerza entre una pierna y la
otra son perjudiciales para el rendimiento deportivo y favorecen la aparición de lesiones, sin
embargo, pocos estudios han comprobado si realmente es así1,5,12.
Asimetrías entre el 6-8% no se han visto relacionadas con el rendimiento en el salto o en las
habilidades específicas del deporte (como la precisión en el tiro en fútbol)2, aunque por otro
lado, cuando las asimetrías son cuantificadas mediante una variedad de saltos unilaterales los
resultados son contradictorios:
Hoffman et al.3 Y Maloney et al.4 Concluyeron que diferencias del 10% en el pico de potencia
en el salto con contramovimiento a una pierna (SLCMJ) y drop jump a una pierna (SLDJ) entre
una pierna y la otra, empeoran el rendimiento en test de cambios de dirección (COD). Además
Bishop et al.5 observaron que asimetrías por encima del 12,5% en CMJ unilateral estaban
relacionadas con peor rendimiento en velocidad lineal y la diferencia en la altura de salto en el
SLDJ con el rendimiento en sprint 10m y 505 COD test.
Por el contrario, Dos Santos et al.6 y Kobayashi et al.7 Determinaron que asimetrías de 11,4%
cuantificadas con altura de salto y distancia de salto no tuvieron efectos perjudiciales en la
velocidad lineal ni de cambio de dirección. Con relación a estos últimos, Lockie y colaboradores
mostraron en su estudio con jugadores de fútbol, que aquellos jugadores que tuvieron
diferencias del 10,4% en el CMJ unilateral no les afectó en la velocidad lineal ni el cambio de
dirección8.
1.2 Hop test
Otros autores que estudiaron las asimetrías mediante hop test (saltos horizontales a una
pierna) establecieron un 15% de diferencia como factor de riesgo de lesión9,10,11,12 mientras
que el objetivo de las rehabilitaciones es reducirlas por debajo de un 10%, ya que como
mostraron Kyritsis y colaboradores, sujetos con lesión previa de ligamento cruzado anterior
6
(LCA) con una asimetría mayor a 10% presentaban 4 veces más probabilidades de volver a
lesionarse13.
En cuanto a la medición con saltos horizontales (hop test), se ha observado una relación
inversa entre el salto horizontal a una pierna (SH) y Triple hop (TH) con el rendimiento en el
COD14,15 aunque hay escasez de estudios que comparen asimetrías en los saltos horizontales
con rendimiento en los test de cambios de dirección, y los que lo han hecho no tuvieron en
cuenta el CODD pudiendo obtener conclusiones poco precisas.
Los hop test son una serie de test funcionales del miembro inferior que consisten en una serie
de saltos horizontales a una pierna que implican una variedad de patrones de movimiento
(cambios de dirección, velocidad en desplazamiento, aceleración-deceleración del
movimiento), que simulan las demandas de la estabilidad dinámica de la rodilla durante
actividades deportivas. Se utilizan para evaluar la fuerza muscular, el control neuromuscular y
la habilidad de tolerar cargas relacionadas con las actividades deportivas específicas de las dos
piernas16.
Tienen la función de determinar el estado de preparación del deportista especialmente
durante el proceso de readaptación posterior a una lesión, utilizada en el “returntoplay”,
normalmente en casos de rotura de ligamento cruzado anterior25. Deportistas lesionados con
una asimetría mayor del 10% tienen 2,5 veces menos de posibilidades de volver a la práctica
deportiva17.
Otro uso sería en personas sanas para detectar asimetrías del miembro inferior16. La
existencia de asimetrías entre ambos miembros en este tipo de test se ha asociado con
diferentes lesiones en las articulaciones del miembro inferior como lesiones del LCA. Sujetos
sanos con más de un 15% de asimetría tienen 4 veces más riesgo de lesionarse18.
David Logerstdet et al.19 llevaron a cabo un estudio de 4 tipos de hop test:
-Single hop test for distance. (Distancia alcanzada en un único salto). Se coloca una tira
de 15 cm de grosor y 6 m de largo en el suelo perpendicular a la línea de salida. El deportista
debe situarse a una pierna detrás de la línea de salida y con los brazos en la cadera durante
toda la prueba. A continuación realizará un salto monopodal máximo y se medirá la distancia
recorrida desde la línea de salida hasta el talón en la recepción del salto. Para que el salto sea
válido, el sujeto debe permanecer tres segundos apoyado monopodalmente sin
desequilibrarse ni apoyar la otra pierna en el suelo.
7
-Triple hop test for distance. (Distancia alcanzada en tres saltos). Se usa la misma
metodología que en el single hop test pero se realizan tres saltos seguidos en lugar de uno.
-Crossover hop test for distance (Distancia alcanzada en saltos cruzados) Se realizan 3
saltos uno a cada lado de la cinta de 15 cm de grosor.
-6-m timed hop. (Tiempo necesario para recorrer 6 metros) El deportista tiene que
recorrer saltando a una pierna 6 m en el menor tiempo posible.
El mejor predictor de asimetrías fue el crossover hop for distance.
Figura 1. Hop test
Además como mostraron Bishop et al.20 Las asimetrías en un mismo individuo no tienen por
qué ser en la misma pierna cuando se comparan distintos test, por lo que se podría llegar a la
conclusión de que son específicas de cada test.
Dadas estas inconsistencias con los porcentajes de asimetría, los umbrales específicos
asociados con riesgo de lesión deben ser interpretados con cautela ya que en la actualidad hay
ausencia de datos prospectivos que correspondan las asimetrías con el riesgo de lesión.
1.3 El cambio de dirección y el 505 COD
Otra línea de estudios son las que tratan de estudiar las asimetrías mediante test de cambio de
dirección (con una pierna y con la otra) ya que pueden ser test mucho más específicos según el
deporte.
8
La habilidad para el cambio de dirección es una capacidad física importante en conjunto con la
habilidad cognitivo perceptiva para realizar maniobras ágiles efectivas y eficientes en los
deportes multidireccionales. El movimiento del cambio de dirección se compone de una
deceleración seguida de una reaceleración21,22.
Específicamente, la habilidad para girar 180º de manera rápida tiene gran importancia en
deportes como el fútbol, donde en un partido se realizan en torno a 100 giros entre 90 y 180
grados tanto cuando se tiene la posesión como cuando no22.
Hay que tener en cuenta que la capacidad para cambiar de dirección se compone de diversos
factores como23:
Técnica
Velocidad lineal
Antropometría
Cualidad muscular de la pierna: fuerza reactiva, fuerza concéntrica-excéntrica,
asimetría...
Uno de los test que más se utiliza en fútbol para medir el cambio de dirección de 180º es el
505 COD que consiste en completar 5 metros, cambio de dirección de 180º y 5 metros,
precedido de un sprint de 10 metros. Aunque es fácil de realizar y se utiliza en muchos
deportes de equipo, se debe saber que las mediciones del mismo basadas en el tiempo total
del test (como se ha ido haciendo los últimos años) pueden ser equívocas debido a la
velocidad lineal, es decir, jugadores muy rápidos linealmente pero lentos en el cambio de
dirección, pueden camuflar su déficit analizando el tiempo total de la prueba ya que tan solo el
31% del test consiste en el cambio de dirección. Esto ha sido demostrado con correlaciones
altas entre los COD test y el test de sprint lineal siendo habilidades totalmente
distintas24,25,26,27.
Figura 2. Test 505 COD
9
Una posible solución a este problema y para medir el cambio de dirección de forma aislada, es
el COD déficit (CODD), propuesta por Nimphius et al.27 Que consiste en registrar el efecto o el
tiempo adicional que requiere realizar un cambio de dirección cuando se compara con un
sprint lineal en una distancia equivalente.
Para calcular el CODD en el test 505 emplearon la fórmula: media del tiempo total del 505
media sprint 10 m. donde se pudo comprobar que es una magnitud distinta en comparación a
medirlo con el tiempo total del test ya que no hubo correlación entre el CODD y el sprint de 10
metros.
Solucionado el problema de evaluar el COD solamente con el tiempo, el CODD ha sido
empleado para investigar el lado dominante en 180º en jugadoras de netball. Hubo mayor
porcentaje de asimetrías calculando con el CODD en comparación con el tiempo total entre
pierna dominante y no dominante (solo 2 jugadoras de 43 tuvieron asimetrías del 10%
calculado con tiempo mientras que 21 tuvieron asimetrías calculando con el CODD).
En deportes multidireccionales sería ventajoso ser igual de competente (simétrico) y rápido en
el COD con las dos piernas/direcciones y normalmente los atletas presentan dominancia en
una dirección o lado hábil, debido a la asimetría natural de dichos deportes (lanzamientos con
el mismo lado, chutes con el mismo lado...). De ahí la importancia de estudiar las diferencias
entre las dos piernas en el cambio de dirección utilizando el CODD28.
10
1.4 Objetivos
Los objetivos de este estudio fueron
Detectar jugadores en riesgo de lesión según su índice de asimetría en hop test y 505 COD
Comparar si existe una relación lógica entre todos los test a la hora de evaluar el porcentaje de
asimetría.
Comprobar si la pierna débil (considerada como la pierna con peor resultado en el test) es la
misma en cada jugador para todos los test.
1.5 Hipótesis
Los jugadores asimétricos en el salto horizontal también serán asimétricos en el cambio de
dirección siendo la pierna débil y pierna fuerte la misma en todos los test y tendrán por tanto
peor rendimiento en el mismo.
El rendimiento en los hop test afectará al rendimiento del test en el cambio de dirección
11
2. MATERIAL Y MÉTODOS
2.1 PARTICIPANTES
El estudio se realizó con jugadores cadetes de fútbol de entre 15 y 16 años pertenecientes a
dos equipos (Cadete A y Cadete B). Los participantes tenían una experiencia de 10.0±2.0 años y
realizaban una media de 3 entrenamientos por semana con una duración de 1h 30 min
aproximadamente más el partido en fin de semana, compitiendo en primera cadete y segunda
cadete.
Antes del comienzo del estudio los participantes dieron su consentimiento informado y que el
protocolo del estudio cumple las directrices éticas de la Declaración de Helsinki de 1975.
Además el departamento técnico del club dio su consentimiento para la realización del mismo.
Los criterios de inclusión hicieron referencia a que los deportistas estuvieran totalmente sanos
y en estado de forma para la competición y que llevaran más de 6 meses sin haberse
lesionado. Los criterios de exclusión fueron cualquier tipo de dolor o lesión a la hora de realizar
las pruebas que les impidiese llevar a cabo los test al máximo rendimiento, o haber estado
lesionado hace menos de 6 meses. Los jugadores proporcionaron la información de años de
experiencia en el deporte, pierna dominante (pierna con la que más veces golpeaban el balón)
y se les tomó medidas de altura y peso antes de la realización de las pruebas.
2.2 PROCEDIMIENTOS
El procedimiento de evaluación se llevó a cabo a final de temporada durante una sesión de
entrenamiento 72 horas después del partido del fin de semana. Las dos semanas previas al test
los jugadores tuvieron dos sesiones de familiarización con los mismos para evitar datos irreales
generados por la falta de experiencia en los test.
.Antes de comenzar la evaluación se realizó un calentamiento específico consistente en 2
minutos de carrera continua suave, movilidad, estiramientos balísticos, estiramientos
dinámicos, 5 sentadillas con cada pierna, 5 zancadas estáticas con cada pierna, 5 saltos
horizontales con cada pierna.
12
2.2.1Hop test
Para la óptima realización del hop test los jugadores tuvieron la oportunidad de realizar 3
intentos a modo de práctica previos al proceso de evaluación. Durante la realización de los hop
test se hacían descansos de 30 segundos entre cada intento. Cuando una repetición fue
considerada como nula, se repitió la prueba hasta ser realizada de manera correcta. Cada
participante realizó 3 intentos válidos y se registró la mejor marca con cada pierna24.
Para que un salto fuera correcto, las manos debían de mantenerse detrás de la espalda y
debían de aguantar la recepción del salto monopodalmente por lo menos 3 segundos sin
desequilibrarse.
Todos los saltos se midieron en metros de distancia colocando una tira de cinta de 15cm de
grosor y 6m de largo perpendicular a la línea de salida. En todos los saltos, la distancia medida
será desde la línea de salida hasta el talón de la pierna de apoyo
Todos los intentos se realizaron con las manos en la espalda para que no se produzca ayuda
del miembro superior.
Los test de salto que se realizaron fueron el single hop test (SH), triple hop test (TH) y el
crossover hop test (CH)
2.2.2 Test 505 COD
Para medir las asimetrías de los jugadores en el test de cambio de dirección se utilizó la app
COD Timer con un iphone 7®, validada por Carlos Balsarobre et al.29
Los jugadores realizaron 3 repeticiones de calentamiento a distintas intensidades antes de
realizar el test. Los deportistas ejecutaron el test cambio de dirección primero con la izquierda,
y después con la derecha. Los evaluadores se colocaron: uno a 7,5 metros de la línea de inicio
y a 5 metros perpendicularmente a ese punto (figura 3) y el otro en la línea de cambio de
dirección comprobando que se hacía de manera correcta y con la pierna correcta.
Se colocaron dos marcadores verticales, el primero a 0,89 metros de la salida y el otro a
9,7metros para facilitar después una medición lo más exacta posible con el análisis de video de
la app.
13
Figura 3. Procedimiento de medición COD Timmer
El inicio y final de cada intento se consideró con el primer fotograma en el que el jugador cruza
la línea con cualquier parte de su cuerpo. La posición de inicio fuer para todos la misma, el
deportista se colocó en el medio de un carril de 1,5m en posición de dos apoyos, el pie más
avanzado se colocó a 30cm de la línea de salida y el otro en línea con el talón de adelante. A
cada jugador se le pidió que realizara un sprint de 15 metros con un cambio de dirección de
180º para volver 5, pasando por dentro de las puertas. Todos ellos lo realizaron con botas de
fútbol y ya estaban familiarizados con el test
Finalmente, el índice de asimetría fue calculado con la fórmula propuesta por Bishop et al.20:
[(100/pierna fuerte)*pierna débil*-1+100]* SI [izq<dcha, 1, -1].
14
3. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Los datos obtenidos fueron volcados a una tabla de EXCEL. Para el análisis estadístico se utilizó
el software SPSS y se llevó a cabo un análisis bivariante estudiando la relación entre las
siguientes variables:
Distancia alcanzada en el SH y distancia alcanzada en el TH
―Distancia alcanzada en el SH y distancia alcanzada en el CH
―Distancia alcanzada en el CH y distancia alcanzada en el TH
―Tiempo del CODDD en el test 505 y distancia en los hop test con pierna derecha
―Tiempo del CODDI en el test 505 y distancia en los hop test con pierna izquierda
―Índice de asimetría obtenido en el test 505 COD e índice de asimetría obtenido en el Single
Hop Test (SH).
―Índice de asimetría en el test 505 COD e índice de asimetría obtenido en el Triple Hop Test
(TH).
―Índice de asimetría en el test 505 COD e índice de asimetría en el Cross-over Hop Test (CH)
―Índice de asimetría en el el SH e índice de asimetría en el TH
―Índice de asimetría en el SH e índice de asimetría en el CH
―Índice de asimetría en el CH e índice de asimetría en el TH
Al estar operando con variables cuantitativas y tener una distribución normal, se utilizó el
índice de correlación de Pearson (r) como medida de la asociación con nivel de significación
p<0,05. Al tratarse de muestras pequeñas (n<50) se analizó si cada una de las variables cumplía
el requisito de normalidad mediante la prueba de Shapiro-Wilk. En aquellas variables que no
seguían una distribución normal se efectuó el siguiente cambio de variable: xln (x+1).
15
4. RESULTADOS
Todos los jugadores participantes cumplían los criterios de inclusión. Se obtuvieron medidas
de: Tiempo total con pierna izquierda y derecha en el 505 COD, tiempo de sprint de 10m con
pierna izquierda y derecha, CODD izquierda y derecha, distancia alcanzada en SHT, TH y CH,
asimetrías entre pierna izquierda y derecha en CODD, SHT, TH y CH. Los resultados se exponen
en las tablas 1, 2 y 3:
Tabla 1. SHT, TH y CH para cada jugador del CD. Valdefierro. Zaragoza 2019
Jugadores
Distancia Hop Test (m)
SHT izq SH dcha TH izq TH dcha CHizq CHdcha
Sujeto 1
1,65
1,7
5,43
5,3
5,18
Sujeto 2 1,47 1,49 4,93 5,06 4,3 3,7
Sujeto 3
1,85
1,8
6,23
5,63
5,9
Sujeto 4 1,69 1,7 5,28 4,98 4,74 4,75
Sujeto 5
1,84
1,84
5,8
5,3
5,42
Sujeto 6 1,73 1,86 5,32 5,4 5,1 5,17
Sujeto 7
1,9
1,85
6,04
5,35
5,53
Sujeto 8 1,35 1,43 4,64 4,54 3,78 3,19
Sujeto 9
1,66
1,59
5,56
5,2
5,23
Sujeto 10 1,64 1,46 5,05 4,53 4,36 4,2
Sujeto 11
1,62
1,68
5,2
5,46
5,2
Sujeto 12 1,24 1,21 3,9 3,8 2,95 3,1
Sujeto 13
1,74
1,65
5,58
4,78
4,98
Sujeto 14 1,9 1,7 5,44 5,25 5,19 4,78
Sujeto 15
1,7
1,57
5,33
5,3
4,72
Sujeto 16 1,86 1,7 6,25 6,16 5,9 5,78
16
Tabla 2. Tiempo total en 505COD, sprint 10m y CODD para cada jugador del CD. Valdefierro.
Zaragoza 2019
Jugadores
505 COD
COD izq (s) COD dcha (s) 10m izq (s) 10m dcha (s) CODDizq (s) CODDdcha (s)
Sujeto 1
4,777 4,799 3,34 2,95 1,43 1,84
Sujeto 2 4,755 4,72 2,74 3,1 2,01 1,61
Sujeto 3
4,719 4,729 2,69 2,46 2,02 2,26
Sujeto 4 4,756 4,786 2,49 3,18 2,26 1,6
Sujeto 5
4,77 4,716 2,76 2,46 2 2,24
Sujeto 6 4,769 4,796 2,71 2,66 2,04 2,12
Sujeto 7
4,752 4,8 2,88 2,96 1,87 1,83
Sujeto 8 4,805 4,854 2,75 2,45 2,04 2,39
Sujeto 9
4,815 4,792 2,84 3,13 1,97 1,66
Sujeto 10 4,766 4,778 3,04 2,73 1,72 2,04
Sujeto 11
4,735 4,719 2,96 2,6 1,773 2,11
Sujeto 12 4,873 4,877 3,12 3,24 1,74 1,63
Sujeto 13
4,733 4,744 2,96 2,4 1,76 2,27
Sujeto 14 4,742 4,785 2,79 2,85 1,95 1,93
Sujeto 15
4,768 4,79 3,22 2,78 1,54 2,01
Sujeto 16 4,719 4,689 2,41 2,45 2,3 2,23
Tabla 3. Asimetrías SH, TH, CH y CODD para cada jugador del CD. Valdefierro. Zaragoza 2019.
Jugadores Asimetrías (%)
SH TH CH CODD
Sujeto 1
2,94 3,2 2,26 22,13
Sujeto 2
1,34
2,56
13,95
19,75
Sujeto 3 2,7 3,53 4,57 10,36
Sujeto 4 0,58 5,68 0,21 29,02
Sujeto 5 0 3,44 2,21 10,9
Sujeto 6
6,98
1,48
1,35
3,67
Sujeto 7
2,63 0,49 3,25 2,09
Sujeto 8
5,59
2,15
15,6
14,51
Sujeto 9 4,21 2,87 0,57 15,82
Sujeto 10 10,97 10,29 3,66 15,92
Sujeto 11 3,57 7,14 4,76 16,18
Sujeto 12
2,41
2,56
4,83
6,27
Sujeto 13
5,17 3,04 4,01 22,38
Sujeto 14
10,52
3,49
7,89
0,99
Sujeto 15 7,64 16,13 10,94 23,47
Sujeto 16 8,6 1,44 2,03 2,76
17
El test Shapiro Wilk muestra que los valores obtenidos para cada variable tienen una
distribución normal (p>0,05). Sin embargo, las variables CHI, asimetría TH y asimetría CH no
seguían una distribución normal por lo que se hizo un cambio de variable (LN(x+1)) para
obtener la normalidad.
Los resultados de normalidad se muestran en la siguiente tabla:
Tabla 4. Prueba de Shapiro Wilk
Prueba de Shapiro Wilk
SHI
0,86
SHD
0,059
THD
0,43
THI
0,38
CHI
0,36
CHD
0,07
CODD D
0,19
CODD I
0,63
Asim SH
0,39
Asim TH
0,49
Asim CH
0,86
Asim CODD
0,46
En el análisis bivariante mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson
demostró que existe correlación positiva y significativa entre la distancia alcanzada en el SH,
TH y CH derecho e izquierdo (p=0,01). Por otro lado, cuando comparamos CODDI con SHI, THI,
CHI y CODDD con SHD, THD y CHD se mostró una correlación positiva no significativa.
Comparando el índice de asimetría entre los hop test se observó que no existe una correlación
significativa entre ellos.
La asimetría en el CODD tiene una correlación negativa no significativa con Asim SH y asim CH,
sin embargo, entre la asim CODD y asim TH existe una correlación positiva significativa
(p=0,011).
Los test de correlación de Pearson y el grado de significación se muestran de forma detallada
en la tabla 5.
18
Tabla 5. Análisis bivariante.
5. DISCUSION
Son muchos los estudios que han investigado sobre las asimetrías del miembro inferior y como
afectan al rendimiento deportivo y a la probabilidad de lesionarse. Sin embargo, como
podemos observar en los resultados de los distintos test realizados, el porcentaje de asimetría
entre pierna derecha e izquierda de un mismo sujeto, varía en función del test, incluso
cambiando también la pierna débil, según se realiza uno u otro. Estos resultados coinciden con
los obtenidos por Bishop et al.5 Y Dos Santos et al.6 refutando una de las hipótesis del estudio:
“Los jugadores asimétricos en el salto horizontal también serán asimétricos en el cambio de
dirección siendo la pierna débil y pierna fuerte la misma en todos los test, y tendrán por tanto
peor rendimiento en el mismo”.
Otro resultado fue que el rendimiento en los hop test no afecta al rendimiento en el test 505
COD tal y como demostraron Dos Santos et al.6 lo que contradice la segunda hipótesis del
estudio: “La hipótesis fue que el rendimiento en los hop test afectará al rendimiento del test
en el cambio de dirección”.
Pares de variables
r*
p**
SHD/THD
0,85
0,001
SHD/CHD
0,73
0,001
CHD/THD
0,87
0,001
SHI/THI
0,91
0,001
SHI/CHI
0,87
0,001
CHI/THI
0,9
0,001
CODDD/SHD
0,23
0,38
CODDD/THD
0,29
0,27
CODDD/CHD
0,26
0,32
CODDI/SHI
0,2
0,45
CODDI/THI
0,27
0,3
CODDI/CHI
0,11
0,66
AsimCODD/AsimSH
-0,3
0,25
AsimCODD/AsimTH
0,61
0,011
AsimCODD/AsimCH
-0,04
0,87
AsimSH/AsimTH
0,25
0,34
AsimSH/AsimCH
0,21
0,42
AsimTH/AsimCH
0,14
0,59
*Coeficiente de correlación de Pearson
**Grado de significación. Nivel sig. 0,05
19
Esto exige cautela a la hora de comparar los resultados obtenidos en unos estudios con otros o
a la hora de establecer unos valores normales (exentos de riesgo de lesión).
Para la interpretación de los resultados de los test caben consideraciones parecidas si bien, en
este caso, las diferencias en los resultados no se deben al proceso de medición, el
procedimiento está bien establecido, sino a otros factores, como la edad, el sexo, el grado de
profesionalización, el tipo de deporte o la experiencia en los test. En este estudio, los
resultados se sitúan en el rango inferior si se comparan con otros realizados también con
deportistas no profesionales como los de Myers et al.30 O el de Arliani et al.31 En cualquier
caso, no es la marca obtenida lo fundamental en la realización de estos test, sino la detección
de asimetrías marcadas entre ambas extremidades. Casimichana15 detecta en su estudio,
también con futbolistas aficionados, que el 18,2% de los deportistas analizados tienen
asimetrías superiores al 10%. En general hay consenso entre los autores en que asimetrías
superiores al 15% suponen riesgo de lesión en deportistas sanos. Sin embargo, como podemos
observar en este estudio, hay deportistas que podrían considerarse fuera o dentro de ese
posible riesgo de lesión en función de si realiza un test u otro.
La fortaleza más importante del estudio presentado es que ha habido un único medidor, el
propio investigador, lo cual proporciona homogeneidad al procedimiento de medición, sobre
todo si es un procedimiento válido como es el caso. Las mediciones realizadas por personas
diferentes pueden dar resultados ligeramente diferentes aunque se trate del mismo sujeto y
se siga el mismo procedimiento.
Las limitaciones más importantes serían:
Se trata de una muestra pequeña (16 sujetos)
Se trata de un análisis bivariante que no tiene en cuenta ciertas variables que podrían influir en
los resultados. Por ejemplo la fuerza muscular, el peso, la talla, etc. Podrían estar relacionadas
tanto con los hop test como con el rendimiento en el COD. Al no haber considerado todo ello
en el estudio no podemos neutralizar el efecto de estos posibles factores de confusión sobre
las variables del estudio.
Los sujetos del estudio, aunque realizaron dos sesiones previas al día de medición, carecen de
la experiencia suficiente en los test, pudiendo obtener un peor rendimiento
Estas limitaciones podrían eliminarse diseñando estudios más potentes, con un número mayor
de sujetos que no sean amateur y un mayor número de variables recogidas para realizar un
20
análisis multivariante que tuviera en cuenta todos los posibles factores de confusión
mencionados.
6. CONCLUSIONES Y APLICACIONES PRÁCTICAS
Este estudio ha permitido calcular el porcentaje de asimetría del miembro inferior entre los
jugadores del CD Valdefierro, detectando jugadores en posible riesgo de lesión, lo cual
permitiría el diseño de un programa específico de preparación física para prevenir lesiones
graves en estos jugadores.
El estudio no ha podido demostrar una relación del porcentaje de asimetría entre el SH, el CH y
el 505 COD test.
Se ha demostrado una correlación significativa entre las asimetrías del TH y el 505 COD.
El estudio no ha podido demostrar una relación entre el rendimiento en los hop test y el
rendimiento en el COD.
A la hora de interpretar si un porcentaje de asimetría se relaciona con mayor riesgo de lesión,
habrá que tener en cuenta en qué tipo de población se realiza y el tipo de test que se emplea
para ello.
21
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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25
8. ACRÓNIMOS
SLCMJ (salto unilateral con contramovimiento)
SLDJ (drop jump unilateral)
COD (cambio de dirección/ change of direction deficit)
LCA (ligamento cruzado anterior)
SH (single hop test)
SHD (single hop test derecha)
SHI (single hop test izquierda)
TH (triple hop test)
THD (triple hop test derecha)
THI (triple hop test izquierda)
CH (crossover hop test)
CHD (crossover hop test derecha)
CHI (crossover hop test izquierda)
CODD (change of direction deficit)
CODDD (change of direction deficit derecha)
CODDI (change of direction deficit izquierda)
ASIM (asimetría)
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ABSTRACT The aim of the present investigation was to analyze the validity and reliability of a novel iPhone app (CODTimer) for the measurement of total time and interlimb asymmetry in the 5 + 5 change of direction test (COD). To do so, twenty physically active adolescent athletes (age = 13.85 ± 1.34 years) performed six repetitions in the COD test while being measured with a pair of timing gates and CODTimer. A total of 120 COD times measured both with the timing gates and the app were then compared for validity and reliability purposes. There was an almost perfect correlation between the timing gates and the CODTimer app for the measurement of total time (r = 0.964; 95% Confidence interval (CI) = 0.95–1.00; Standard error of the estimate = 0.03 s.; p < 0.001). Moreover, non-significant, trivial differences were observed between devices for the measurement of total time and interlimb asymmetry (Effect size < 0.2, p > 0.05). Similar levels of reliability were observed between the timing gates and the app for the measurement of the 6 different trials of each participant (Timing gates: Intraclass correlation coefficient (ICC) = 0.651–0.747, Coefficient of variation (CV) = 2.6–3.5%; CODTimer: ICC = 0.671–0.840, CV = 2.2–3.2%). The results of the present study show that change of direction performance can be measured in a valid, reliable way using a novel iPhone app.�
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The purpose of this study was twofold: (1) to examine differences in change of direction (COD) performance and asymmetries between team-sports while considering the effects of sex and sport; (2) to evaluate the relationship between linear speed, COD completion time, and COD deficit. A total of 115 (56 males, 59 females) athletes active in cricket, soccer, netball, and basketball performed the 505 for both left and right limbs and a 10-m sprint test. All team-sports displayed directional dominance (i.e., faster turning performance/shorter COD deficits towards a direction) (p ≤ 0.001, g = −0.62 to −0.96, −11.0% to −28.4%) with, male cricketers tending to demonstrate the greatest COD deficit asymmetries between directions compared to other team-sports (28.4 ± 26.5%, g = 0.19-0.85), while female netballers displayed the lowest asymmetries (11.0 ± 10.1%, g = 0.14-0.86). Differences in sprint and COD performance were observed between sexes and sports, with males demonstrating faster 10-m sprint times, and 505 times compared to females of the same sport. Male soccer and male cricketers displayed shorter COD deficits compared to females of the same sport; however, female court athletes demonstrated shorter COD deficits compared to male court athletes. Large significant associations (ρ = 0.631-0.643, p < 0.001) between 505 time and COD deficit were revealed, while trivial, non-significant associations (ρ ≤ −0.094, p ≥ 0.320) between COD deficit and 10-m sprint times were observed. In conclusion, male and female team-sport athletes display significant asymmetries and directional dominance during a high approach velocity 180° turning task. Coaches and practitioners are advised to apply the COD deficit for a more isolated measure of COD ability (i.e., not biased towards athletes with superior acceleration and linear speed) and perform COD speed assessments from both directions to establish directional dominance and create a COD symmetry profile.
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Inter-limb asymmetries have been shown to be greater during vertical jumping compared to horizontal jumping. Notable inter-limb differences have also been established at an early age in male youth soccer players. Furthermore, given the multi-planar nature of soccer, establishing between-limb differences from multiple jump tests is warranted. At present, a paucity of data exists regarding asymmetries in youth female soccer players and their effects on physical performance. The aims of this study were to quantify inter-limb asymmetries from unilateral jump tests and examine their effects on speed and jump performance. Nineteen elite youth female soccer players performed a single leg countermovement jump (SLCMJ), single, triple, and crossover hops for distance and a 20 m sprint test. Test reliability was good to excellent (ICC = 0.81-0.99) and variability acceptable (CV = 1.74-5.42%). A one-way ANOVA highlighted larger asymmetries from the SLCMJ compared to all other jump tests (p < 0.05). Pearson’s correlations portrayed significant relationships between vertical asymmetries from the SLCMJ and slower sprint times (r = 0.49-0.59). Significant negative relationships were also found between horizontal asymmetries during the triple hop test and horizontal jump performance (r = -0.47 to -0.58) and vertical asymmetries during the SLCMJ and vertical jump performance (r = -0.47 to -0.53). The results from this study highlight that the SLCMJ appears to be the most appropriate jump test for identifying between-limb differences with values ~12% showing negative associations with sprint times. Furthermore, larger asymmetries are associated with reduced jump performance and would appear to be direction-specific. Practitioners can use this information as normative data to be mindful of when quantifying inter-limb asymmetries and assessing their potential impact on physical performance in youth female soccer players.
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Interlimb asymmetries have been a common source of investigation in recent years with most studies highlighting its prevalence in a range of athletic tasks. Few have tested whether reducing interlimb differences is required for improved physical performance. Furthermore, there are a number of considerations that may exist, which practitioners should consider before starting training interventions to reduce these differences. This article will discuss the available body of literature pertaining to the reduction of interlimb asymmetries to date and provide examples of training programs to show how they can be addressed if their reduction is deemed necessary.
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Objectives: To determine the impact of between limb asymmetries in hop performance on change of direction speed (CODS). Design and Methods: Twenty-two multisport collegiate athletes (mean ± SD; age: 21.8 ± 3.4 years, height: 178.1 ± 6.7 cm, mass: 73.5 ± 7.1kg) performed three single and triple horizontal hops for distance per limb, followed by three modified 505 and 90˚cut CODS trials each side to establish imbalances between right and left, and dominant (D) and non-dominant (ND) limbs. Limb dominance was defined as the limb that produced the furthest hop or faster CODS performance. Results: Paired sample t-tests revealed no significant differences in hop performance and CODS performance between right and left limbs (p > 0.05, g ≤ 0.11), however, significant differences were observed when comparing D and ND limbs (p < 0.001, g = 0.46-0.61). No significant correlations were observed between hop imbalance and CODS performance (p > 0.05, r ≤ 0.35). Low agreements (32-55%) were demonstrated between like for like identifications of asymmetry for CODS and hop performance. Conclusions: Imbalances in hop and CODS were present; however, greater hop imbalances were not detrimental to CODS. Furthermore, the D limb for hopping did not necessarily correspond to faster performance from that limb during 180˚turns180˚turns and 90˚cuts90˚cuts (plant foot). Collegiate male multi-sport athletes with imbalances within the range reported within this study (≤ 15%) should not experience associated CODS detriments. (Journal of Trainology 2017;6:35-41)
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Most change of direction (COD) tests use total time to evaluate COD performance. This makes it difficult to identify COD ability, since the majority of time is a function of linear running. The COD deficit has been proposed as a practical measure to isolate COD ability independent of sprint speed. This study evaluated relationships between sprint time, 505 time and COD deficit, and whether the COD deficit identified a different and more isolated measure of COD ability compared to 505 time. Seventeen cricketers performed the 505 for both left and right sides, and 30 m sprint tests (with 10 m split time). The COD deficit for both sides was calculated as the difference between average 505 and 10 m time. Correlations were calculated between all variables (p < 0.05). To compare 505 time and COD deficit, z-scores were calculated; the difference in these scores were evaluated for each subject. The COD deficit correlated to 505 (r = 0.74-0.81) but not sprint time (r = -0.11-0.10). In contrast, 505 time did correlate with sprint time (r = 0.52-0.70). Five of seventeen subjects were classified differently for COD ability when comparing standardized scores for 505 time versus COD deficit. The majority of subjects (88-94%) had a meaningful difference between 505 time and COD deficit. Using 505 time to determine COD ability may result in a large amount of replication to linear speed assessments. The COD deficit may be a practical tool to better isolate and identify an athlete's ability to change direction.
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Change of direction speed (CODS) underpins performance in a wide range of sports but little is known about how stiffness and asymmetries affect CODS. Eighteen healthy males performed unilateral drop jumps to determine vertical, ankle, knee and hip stiffness, and a CODS test to evaluate left and right leg cutting performance during which ground reaction force data were sampled. A step-wise regression analysis was performed to ascertain the determinants of CODS time. A two-variable regression model explained 63% (R2 = 0.63; P = 0.001) of CODS performance. The model included the mean vertical stiffness and jump height asymmetry determined during the drop jump. Faster athletes (n = 9) exhibited greater vertical stiffness (F = 12.40; P = 0.001) and less asymmetry in drop jump height (F = 6.02; P = 0.026) than slower athletes (n = 9); effect sizes were both “large” in magnitude. Results suggest that overall vertical stiffness and drop jump height asymmetry are the strongest predictors of CODS in a healthy, non-athletic population.
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The influence of unilateral jump performance, and between-leg asymmetries, on multidirectional speed have not been widely researched. This study analyzed how speed related to unilateral jumping. Multidirectional speed was measured by 20-m sprint (0-5, 0-10, 0-20 m intervals), left- and right-leg turn 505, and modified T-test performance. Unilateral jump performance, and between-leg asymmetries, was measured by vertical (VJ), standing broad (SBJ), and lateral (LJ) jumping. Thirty male team sport athletes (age = 22.60 3.86 years; height = 1.80 0.07 m; mass = 79.03 12.26 kilograms) were recruited. Pearson's correlations (r) determined speed and jump performance relationships; stepwise regression ascertained jump predictors of speed (p < 0.05). Subjects were divided into lesser and greater asymmetry groups from each jump condition. A one-way analysis of variance found between-group differences (p < 0.05). Left-leg VJ correlated with the 0-10 and 0-20 m intervals (r = -0.437 to -0.486). Right-leg VJ correlated with all sprint intervals and the T-test (r = -0.380 to -0.512). Left-leg SBJ and LJ correlated with all tests (r = -0.370 to -0.729). Right-leg SBJ and LJ related to all except the left-leg turn 505 (r = -0.415 to -0.650). Left-leg SBJ predicted the 20-m sprint. Left-leg LJ predicted the 505 and T-test. Regardless of the asymmetry used to form groups, no differences in speed were established. Horizontal and lateral jump performance related to multidirectional speed. Athletes with asymmetries similar to this study (VJ = ∼10%; SBJ = ∼3%; LJ = ∼5%) should not experience speed detriments.
Article
Background The decision as to whether or not an athlete is ready to return to sport (RTS) after ACL reconstruction is difficult as the commonly used RTS criteria have not been validated. Purpose To evaluate whether a set of objective discharge criteria, including muscle strength and functional tests, are associated with risk of ACL graft rupture after RTS. Materials and methods 158 male professional athletes who underwent an ACL reconstruction and returned to their previous professional level of sport were included. Before players returned to sport they underwent a battery of discharge tests (isokinetic strength testing at 60°, 180° and 300°/s, a running t test, single hop, triple hop and triple crossover hop tests). Athletes were monitored for ACL re-ruptures once they returned to sport (median follow-up 646 days, range 1–2060). Results Of the 158 athletes, 26 (16.5%) sustained an ACL graft rupture an average of 105 days after RTS. Two factors were associated with increased risk of ACL graft rupture: (1) not meeting all six of the discharge criteria before returning to team training (HR 4.1, 95% CI 1.9 to 9.2, p≤0.001); and (2) decreased hamstring to quadriceps ratio of the involved leg at 60°/s (HR 10.6 per 10% difference, 95% CI 10.2 to 11, p=0.005). Conclusions Athletes who did not meet the discharge criteria before returning to professional sport had a four times greater risk of sustaining an ACL graft rupture compared with those who met all six RTS criteria. In addition, hamstring to quadriceps strength ratio deficits were associated with an increased risk of an ACL graft rupture.
Article
Purpose/background: Objective, reliable, and valid functional tests may assist with the decision-making process for rehabilitation as well as assist in pre-participation screening for targeted interventions to prevent noncontact lower extremity injuries. The purpose of this study was to determine normative values in high school and college basketball and soccer players for four hop tests: the single hop for distance, the triple hop for distance, the crossover hop for distance, and the 6-m timed hop. Methods: A sample of convenience of 372 (185 females, 187 males) healthy high school and collegiate student-athletes were included in the study (mean age 17.37 years, range 14-24): 200 were soccer players and 172 were basketball players. Limb dominance was determined based on which extremity participants would choose to kick a ball for distance. A coin flip was used to determine which limb was tested first. Hop test order was randomized using a Latin square design. Participants performed one practice hop and three measured hops for each hop test on each limb. The average hop score for each limb was used for calculations. Results: Significant differences in test performance were found between sexes and levels of competition, p < 0.0005, with males performing better than females and collegiate athletes performing better than high school athletes for all hop tests. There were no clinically relevant differences between dominant sports. There were also no clinically relevant differences between dominant and non-dominant limbs. Normative values for each hop test were proposed, based on sex and level of competition. Conclusions: These findings indicate that separate hop test standards should be used based on participant sex and level of competition. While some statistically significant differences were found between limbs, these differences did not appear to be functionally relevant. Further studies are needed to determine if sport-specific normative hop test values should be utilized and to examine normal limb symmetry indices in specific populations. Levels of evidence: 2A.