InleidingBlessures zijn een groot probleem voor hardlopers. Zo raakt jaarlijks 64% van de midden-lange afstandslopers, 32% van de lange afstandslopers en 52% van de marathonlopers geblesseerd (1). Blessures veroorzaken niet alleen persoonlijk leed, maar hierdoor kunnen hardlopers ook niet (goed) trainen om hun prestatiedoel te bereiken. Daarom is het van groot belang om te bepalen wat de risicofactoren zijn om een blessure te krijgen. Een van de risicofactoren waar sporters en coaches zelf invloed op hebben is de trainingsbelasting (2). Daarom is in deze studie onderzocht of er patronen zijn in de trainingsbelasting die voorafgaan aan een blessure. Daarnaast is uitgezocht in hoeverre de blessures te voorspellen zijn op basis van deze patronen. MethodeDe trainingsbelasting en blessures van 23 hardlopers is twee jaar lang bijgehouden. Deze gegevens zijn met verschillende datamining technieken onderzocht om patronen te herkennen. Er is gekozen om dagelijkse acute trainingsbelasting (over 7 dagen) te delen door dagelijkse chronische trainingsbelasting (over 28 dagen), genaamd acute:chronic ratio (2). Dit is per hardloper over 720 dagen bepaald. Daarbij is specifiek gekeken naar het patroon van verandering in acute:chronic ratio over vier weken voorafgaand aan elke blessure. ResultatenDe resultaten laten zien dat de hardlopers twee weken voorafgaand aan een blessure hun acute:chronic ratio met gemiddeld 11,5% verhoogden ten opzichte van de twee weken daarvoor. Met deze verhoging van 11,5% is het relatieve risico op een blessure significant verhoogd met 9,4. De sensitiviteit van voorspellingen is 0,51 en de specificiteit is 0,94.DiscussieDit betekent dat een toename van 11,5% of meer in trainingsbelasting gedurende twee weken een verhoogde kans geeft op blessures bij hardlopers. Ondanks het verhoogde risico is de voorspelling van een blessure nog niet goed mogelijk met alleen trainingsgegevens. Toch kunnen hardlopers het risico op blessures misschien verkleinen door individueel goed te kijken naar verhogingen in trainingsbelasting.(1) Kluitenberg B et al. (2015) What are the Differences in Injury Proportions Between Different Populations of Runners? A Systematic Review and Meta-Analysis. Sport Med. 45(8):1143–61.(2) Gabbett, TJ. (2016) The training-injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder?. Br J Sports Med, bjsports-2015.
Extant research on the role of weather in COVID-19 has produced ambiguous results and much methodological debate. Following advice emerging from this methodological debate, we take a step further in modeling effects of weather on COVID-19 spread by including interactions between weather, behavior, baseline cases, and restrictions in our model. Our model was based on secondary infection, hospitalization, restriction, weather, and mobility data per day nested with safety region in the Netherlands. Our findings show significant but inconsistent interactions. The robust effects of weather on COVID-19 spread persisted over and above these interactions, highlighting the need to account for weather with nuance and caution in public policy, communication, and forecasting
LINK
To evaluate the 5-year course of physical work capacity of participants with early symptomatic osteoarthritis (OA) of the hip and/or the knee; to identify trajectories and explore the relationship between trajectories and covariates. Methods In a prospective cohort study, physical work capacity was measured at baseline, using a test protocol (functional capacity evaluation) consisting of work-related physical activities. Participants were invited to participate in 1, 2 and 5 year follow-up measurements. Multilevel analysis and latent classes analysis were performed, in models with test performances as dependent variables and age, sex, work status, self-reported function (Western Ontario McMasters Arthritis Scale-WOMAC), body mass index (BMI) and time as independent variables. Multiple imputation was used to control for the influence of missing data. Results At baseline and after 1, 2 and 5 years there were 96, 64, 61 and 35 participants. Mean (SD) age at baseline was 56 (4.9) years, 84% were females. There was no statistically significant change in test performances (lifting low and high, carrying, static overhead work, repetitive bending, repetitive rotations) between the 4 measurements. Male sex, younger age and better self-reported function were statistically significant (p < 0.05) determinants of higher performance on most of the tests; having a paid job, BMI and progression of time were not. Three trajectories were identified: 'weak giving way', 'stable and able', and 'strong with decline'. Discussion In subgroups of participants with early symptomatic OA, determined by age, sex and self-reported function, physical work capacity seems to be a stable characteristic over 5 years.