Estimation du risque de blessure

primo redacteur Elie Rambaud 2023

La relation entre une variable unique et la blessure 

La blessure se définit comme une lésion entrainant un temps d’absence et son indisponibilité se termine quand l’athlète revient à 100% avec son groupe d’entrainement1. Il est alors intéressant de voir quelles variables d’entrainements ont un lien avec la blessure.  

Si l’on regarde les variables GPS, nous pouvons remarquer des liens existants. En effet, Kupperman et Hertel, en 2020 ont publié une revue systématique reprenant le lien entre les variables GPS et la blessure dans les sports collectifs et de terrain. La distance a été montrée comme un facteur de risque dans 8 articles sur 22. De même la distance à haute intensité (compris entre 14,4km/h et 24km/h) a semblé être un facteur de risque pour la blessure. Quant à la distance de sprint (compris entre 19,8km/h et 25,3km/h) où les études sont assez partagées. Il a également été remarqué que les joueurs qui n’atteignaient pas 85% de leur Vmax avaient un risque de blessure supérieur aux autres joueurs et que les accélérations/décélérations étaient liées aux blessures mineures2. 

A présent si l’on regarde les variables musculaires. Nous pouvons remarquer que les joueurs blessés aux ischios jambiers présentaient un déficit de force sur le test SLHB.  Cependant ce test a été effectué sur des joueurs amateurs, ce qui apporte une limite concernant des résultats chez un public professionnel3. Pour les muscles de la hanche et lors du MVIC, plusieurs auteurs ont montré qu’un déficit de force sur les muscles adducteurs était un facteur de risque important pour les blessures4,5. D’autres montrent qu’il n’y a pas de lien significatif6.  La différence de résultat peut s’expliquer par la méthode utilisée. Les deux premières études ont utilisé un dynamomètre manuel et la dernière étude un dynamomètre motorisé qui permet d’être plus fiable et reproductible dans les mêmes conditions. Par ailleurs, nous pouvons remarquer une disparité des résultats concernant un lien entre l’endurance de force du tronc avec la blessure. Certains auteurs ont trouvé un lien 7,8 et d’autres non6,9. 

Pour les variables concernant des tests de neuromotricité comme le Y-balance, les liens avec la blessure sont limités et controversés comme le montre la revue systématique de De La Motte et al., en 201710. 

La relation entre des modèles complexes et la blessure 

Malgré des liens entre certaines variables et la blessure, des études ont montré que le lien entre un test et une blessure n’était pas optimale11. Pour Bahr et al. (2016)12, il est pratiquement impossible de trouver une relation de cause à effet entre un test et une blessure. Pour réussir, il faudrait trouver un lien entre un test et une blessure dans une population bien définie puis vérifier ce lien dans une autre population. Il n’existe aucun exemple ou un lien a été vérifié. Comme il est pratiquement impossible de réduire une blessure à un test, il est préférable de ne plus se focaliser sur un seul test mais sur des combinaisons de tests (Figure 1.)13. Sur la Figure 1, les bulles représentent les variables qui ont différents poids (tailles différentes). Les traits représentent les réseaux entre les variables. Les systèmes complexes permettent de passer de cause à effet à relation à effet. C’est-à-dire qu’il n’y a plus une relation linéaire entre une variable et la survenue d’une blessure mais plutôt un ensemble de variable qui interagissent entre eux et sur la survenue des blessures13. 

Figure 1 : Modèle complexe pour les blessures dans le sport traduit de Bittencourt et al. 2016. 

L’estimation du risque de blessures par modèle d’apprentissage 

Une des méthodes pour mieux utiliser les systèmes complexes13 est d’utiliser les modèles d’apprentissage. L’apprentissage automatique est un outil qui utilise des ordinateurs pour apprendre des relations complexes à partir de données empiriques et qui établit un lien mathématique entre un grand nombre de co variables et une variable cible d’intérêt14,15. L’objectif est de fournir au modèle d’apprentissage un nombre de données importantes afin qu’il puisse les traiter et en sortir des résultats significatifs. Pour cela, l’ensemble des variables à disposition peuvent être utilisées. Cela peut concerner les données du joueur comme son âge, les données des séances d’entrainement (charge d’entrainement par GPS et par RPE), les batteries de tests ainsi que les données sur les blessures 15,16 Ensuite, grâce au modèle d’apprentissage, des résultats ont montré qu’il était possible de prédire les blessures sur de courtes périodes de prédiction15 avec des performances correctes pour un modèle d’apprentissage 16,17. L’intérêt d’un modèle d’apprentissage permet de jouer avec les variables afin de les tester, de les modifier dans le but de diminuer la susceptibilité du joueur à se blesser18. Il pourrait également être intéressant d’intégrer la maturité du joueur afin d’être encore plus spécifique à l’individu.  

La prédiction des blessures qui se base sur les modèles d’apprentissage en utilisant les données de surveillance de l’entrainement est la méthode à suivre pour les prochaines études sur le sujet. Il faudra cependant surveiller ce modèle en le développant d’avantage 16. 

Conclusion 

La blessure est l’un des problèmes majeurs dans le sport et plus particulièrement chez les jeunes athlètes. Pour leur santé, leur développement et la suite de leur carrière, il est important d’estimer au mieux le risque de blessures qu’ils peuvent rencontrer (blessures de croissance, articulaires et/ou musculaires). En plus de tout ce qui est déjà effectué au sein des académies : suivi de la charge d’entrainement, épidémiologie des blessures, screening et tests tout au long de l’année. Il est possible d’utiliser des modèles d’apprentissage afin d’estimer au mieux le risque de blessures. En y incorporant des données de multiples horizons, le modèle sera alors le plus complet possible. C’est dans ce sens qu’il faut se tourner afin d’essayer de réduire l’incidence des blessures au sein de la population renseignée. 

Notes et références 

Bibliographie