Ricostruzione del meccanismo di rottura del legamento crociato anteriore nella pallacanestro d'élite

Introduction: the anterior cruciate ligament tear is one of the most serious injuries for an athlete, as it requires a rehabilitation period that can last up to 10-12 months. Therefore, it’s a great interest for sports clubs to limit this type of injury as much as possible: through the comprehension of its rupture mechanism, it is possible to build personalized preventive training for athletes and thus reduce the incidence of injury. Studies based on video analysis are already present in the literature, but in a very limited way. Older ones use a qualitative approach, as they estimate joint angles from a simple view of television footages. Subsequently, a new video-analysis technique called model-based image-matching was introduced, which allows the superimposition of a three-dimensional skeletal model on television footages, but this procedure was used only for the analysis of two case reports. With this technique, the analysis of the joint angles is more accurate and precise. Study aim: the objective of this thesis consists in the analysis of the kinematics of the LCA injury mechanism in professional basketball players on a larger sample than those already present, using the MBIM technique and describing the context in which it occurred. In particular, the game situations that led to the injury were considered to highlight any differences. Materials and methods: the sample analyzed includes 14 players (11 men and three women) from the most prestigious basketball competitions (NBA, WNBA, EuroLega). The period of interest is between January 2016 and January 2022. After having collected information on all the injuries that occurred in this period, only those classified as "indirect contact" and "non-contact" were considered. Those injuries that occurred in the presence of contact with another player on the injured knee weren’t take into consideration because, for these cases, it is not possible to create an effective preventive training program. After the contextualization of the injuries by the collection of information on the player and the moment of injury, the model was built using MBIM. For each player, the ground contact frame (IC: initial contact) and the injury frame (IF: injury frame) were identified from the television footage, and then the other frames of interest were selected (keyframes, one every 0.1 s, for a period of 0.5 s before the IC and 0.3 s after the IC). After the virtual field was built it was possible to calibrate the cameras in each selected keyframe using unique references of the field. Then the skeletal model was imported, and it was scaled and modeled to ensure the best possible overlap with the player's body segments. Once the movement of the skeleton in space and time was obtained, the joint angles of pelvis, hip, knee and ankle of both lower limbs were exported through a Python script. Results: it occurred how the injuries were well distributed between indirect contact and non-contact (8 and 6 cases respectively) and how indirect contact was concentrated in almost all cases on the upper body. The field area where most injuries occurred is the offensive shooting-area with ball possession. Athletes at the instant of contact with the ground didn’t show a marked difference in the foot strike: there were five cases of contact with the forefoot and five with the heel. The others touched the ground with the lateral part of the foot supinated or pronated. The kinematic analysis was carried out by dividing the injuries into four categories that represent the main movement patterns that lead to ACL injury in basketball: arrest, landing and sidestep. Discussion: this work has shown how different movements, with different angular values, lead all to the sametype of injury; it is therefore important to classify and analyze the game situations separately. It then emerged that the sidestep is the situation with the greatest risk of injury as it exacerbates the angular configuration typical of anterior cruciate ligament injury: extrarotation (30.2°) and abduction of the hip, flexed (18.2°) and slightly valgus (5.6°) knee and pronation of the ankle (6.9°). Through the model-based image-matching technique, it was possible to reconstruct the three-dimensional kinematics of injuries with good accuracy. By expanding this study, it will be possible to improve the statistical value and therefore define more precise and timely patterns that allow the construction of ad hoc prevention programs, reducing the number of injuries and the associated costs. It is therefore essential to work on the capacity of the player to learn how to react in dangerous situations thanks to small anticipatory measures (feed-forward system) by which it is easier to restore balance and keep the forces at play within physiological limits.

Introduzione: l’infortunio al legamento crociato anteriore (LCA) è uno dei più gravi severi per un atleta, in quanto richiede un periodo di riabilitazione che può arrivare anche a 10-12 mesi. È quindi di forte interesse per i club sportivi limitare quanto possibile questo tipo di infortunio: grazie alla conoscenza del meccanismo di rottura è possibile costruire allenamenti personalizzati di prevenzione per gli atleti e diminuire così l’incidenza di infortunio. Gli studi in questa direzione basati su video-analisi sono già presenti in letteratura, seppur in maniera molto limitata. Quelli meno recenti utilizzano un approccio qualitativo, in quanto stimano gli angoli articolari tramite semplice ispezione visiva delle riprese televisive. Successivamente è stata introdotta una nuova tecnica di video-analisi denominata model-based image-matching (MBIM), la quale permette la sovrapposizione di un modello scheletrico tridimensionale sulle riprese televisive, procedura utilizzata finora solo per l’analisi di due case report. Con questa tecnica l’analisi degli angoli articolari risulta essere più accurata e precisa. Obiettivo della tesi: l’obiettivo del presente elaborato consiste nell’analisi della cinematica del meccanismo di infortunio del LCA nei giocatori professionisti pallacanestro su un campione più ampio di quelli già presenti, utilizzando la tecnica MBIM e descrivendo anche il contesto in cui l’infortunio si verifica. In particolare, sono state considerate le diverse situazioni di gioco e i pattern situazionali che hanno condotto all’infortunio per evidenziare eventuali differenze. Materiali e metodi: il campione analizzato comprende 14 giocatori (11 uomini e tre donne) facenti parte delle competizioni più prestigiose della pallacanestro (NBA, WNBA, EuroLega). Il periodo di monitoraggio sistematico degli infortuni è compreso tra Gennaio 2016 e Gennaio 2022. Dopo aver raccolto informazioni su tutti gli infortuni avvenuti in questo lasso di tempo, sono stati considerati solamente quelli classificati come “da contatto indiretto” e “da non-contatto”, escludendo quindi quelli avvenuti in presenza di contatto con un altro giocatore sul ginocchio infortunato, in quanto per questi casi non è possibile costruire un programma di allenamento preventivo efficace. Contestualizzati gli infortuni tramite la raccolta di alcune informazioni sul giocatore e sul momento di infortunio, si è proceduto alla costruzione del modello tramite la MBIM. Per ogni giocatore sono stati individuati dalle riprese televisive il frame di contatto al terreno (IC: initial contact) e il frame di infortunio (IF: injury frame), per poi scegliere gli altri frame di interesse (keyframes, uno ogni 0.1 s, per un periodo di 0.5 s prima dell’IC e 0.3 s dopo l’IC). Successivamente è stato costruito il campo virtuale per procedere poi alla calibrazione delle telecamere in ogni keyframe scelto utilizzando riferimenti univoci del campo. Quindi è stato importato il modello scheletrico, il quale è stato scalato e modellizzato per garantire la miglior sovrapposizione possibile con i segmenti corporei del giocatore. Una volta ottenuto il movimento dello scheletro nello spazio e nel tempo, sono stati esportati gli angoli articolari tridimensionali delle articolazioni di interesse, ovvero bacino, anca, ginocchio e caviglia di entrambi gli arti inferiori attraverso uno script Python. Risultati: si è osservato come gli infortuni fossero ben distribuiti tra contatto indiretto e non contatto (8 e 6 casi rispettivamente) e come il contatto indiretto fosse concentrato nella quasi totalità dei casi sulla parte superiore del corpo. La zona di campo in cui si è verificata la maggioranza degli infortuni è l’area di tiro offensiva e con possesso di palla. Gli atleti all’istante di contatto con il terreno non hanno evidenziato una marcata differenza d’appoggio: ci sono stati cinque casi di contatto con avampiede e cinque di tallone. Il restante ha toccato il terreno con la parte laterale del piede supinata o pronata. L’analisi cinematica è stata svolta suddividendo gli infortuni in quattro categorie che rappresentano i pattern di movimento principali che portano ad infortunio al LCA nella pallacanestro: arresto, atterraggio e sidestep. Discussione: il presente lavoro ha mostrato come movimenti diversi, con valori angolari differenti, portino tutti allo stesso tipo di infortunio; risulta quindi importante classificare ed analizzare separatamente le situazioni di gioco. È emerso poi come il cambio di direzione sia la situazione con maggior rischio d’infortunio in quanto estremizza la configurazione angolare tipica della lesione al legamento crociato anteriore: anca extraruotata (30.2°) e abdotta, ginocchio flesso (18.2°) e leggermente valgo (5.6°) e caviglia pronata (6.9°). Attraverso la tecnica di model-based image-matching si è riusciti a riscostruire la cinematica tridimensionale d’infortunio con una buona accuratezza. Ampliando questo studio si potrà migliorare la valenza statistica e perciò definire pattern più precisi e puntuali che permettano di costruire programmi di prevenzione ad hoc riducendo i casi d’infortunio e i costi ad esso annessi. È quindi fondamentale lavorare sulla capacità di risposta del giocatore in modo che il corpo impari a reagire in situazioni di pericolo grazie a piccoli accorgimenti anticipatori (sistema di feed-forward) coi quali risulta più semplice ristabilire l’equilibrio e mantenere le forze in gioco entro i limiti fisiologici.