Door de coronapandemie is 2020 een jaar geworden waarin preventieve maatregelen essentieel blijken om ziekten te voorkomen. Hierbij doet de regering een groot beroep op de eigen verantwoordelijkheid van de burger. Maatregelen als sociale afstand houden, thuisblijven en handen wassen zijn inmiddels bij iedereen bekend. De maatregelen worden geregeld herhaald en op een redelijke korte termijn zag het merendeel van de bevolking het belang en de urgentie ervan in. Bij de bestrijding van het coronavirus komen verschillende varianten van preventie aan bod: preventie naar ziektefase, doelgroep, maatregel of interventiemethode. Al deze vormen blijken van belang bij het bestrijden van deze pandemie. Tussen de diverse landen is er enige diversiteit te zien in de aanpak, niet alleen door de ernst van de pandemie, maar ook door culturele verschillen.
Wie verdere gezondheidswinst wil boeken, moet vooral ook inzetten op het verbeteren van het sociaal functioneren van mensen. Bij steeds meer zorgpartijen vindt deze stelregel aanhang. Zij richten een deel van hun eigen activiteiten op welzijn of zoeken de samenwerking met het sociaal domein. Een groeiend aantal evaluaties wijst uit dat de inzet op preventie van het Nederlandse welzijnswerk positieve effecten heeft op iemands gezondheid of goedkoper is dan een alternatieve inzet. Er is echter veel variatie in de effectiviteit. De vraag is dan ook: wat werkt?
LINK
In het weekend van 20 en 21 september 2014 vond de 30ste editie van de Dam tot Damloop plaats. Onderzoekers van de Hogeschool van Amsterdam en Hogeschool Inholland hebben bij de Dam tot Damloop een evaluatieonderzoek uitgevoerd met als doel het vinden van aanknopingspunten voor het structureel stimuleren van een gezonde leefstijl en het verminderen van blessures. Door deze focus is, naast de samenwerking op basis van het convenant tussen Le Champion en de Hogeschool van Amsterdam/Inholland, ook de vereniging van Sportgeneeskunde als partner betrokken bij dit onderzoek. Het onderzoek richt zich op vijf onderwerpen: karakteristieken van de deelnemers, gezondheidseffecten, gebruik van apps, informatievoorziening en de bedrijvenloop.
Blessures zijn één van de grootste problemen in de paralympische sport. Niet alleen is het aantal blessures hoog, maar ook de impact in het dagelijks leven is groot. In gesprekken met de beroepspraktijk (sporters, coaches, Embedded Scientist) komt de urgentie van dit probleem met name naar voren bij rolstoelsporters. In dit geval kan een blessure namelijk een acute bedreiging vormen voor de zelfredzaamheid, omdat zij in het dagelijks leven ook afhankelijk zijn van de rolstoel. Helaas is het voorkomen van blessures op dit moment moeilijk door de verscheidenheid aan blessures en onduidelijkheid over wat de oorzaken van deze blessures zijn. Hierbij speelt de complexiteit van het probleem een grote rol omdat allerlei factoren belangrijk kunnen zijn, zoals onder andere de belasting in het dagelijks leven, mentale aspecten en de slaapkwaliteit van de atleten. In dit project willen we de eerste stappen zetten om te achterhalen wat de risicofactoren zijn voor het oplopen van een overbelastingsblessure in rolstoelsporten. Om dit bereiken stellen we een integrale en data gedreven aanpak voor, waar Artificiële Intelligentie en Data Science een essentiële rol spelen. Op deze manier willen we de invloed van alle aspecten tegelijk bekijken en ook de mogelijke wisselwerkingen tussen de potentiële risicofactoren. In samenwerking met praktijkpartners, kennisinstellingen en bedrijven willen we verkennen wat noodzakelijk is voor onze integrale aanpak van blessurepreventie in rolstoelsporten. De opbrengst van dit project is een ingediende vervolgaanvraag met een goed afgebakende onderzoeksvraag en een sterk consortium. Ook zal een data-infrastructuur worden ontwikkeld, die gebruiksvriendelijk is voor de rolstoelsporter en de data gedreven aanpak naar blessurepreventie mogelijk maakt.
Big data spelen een steeds grotere rol in de (semi)professionele sport. De hoeveelheid gegevens die opgeslagen wordt, groeit exponentieel. Sportbegeleiders (coaches, inspanningsfysiologen, sportfysiotherapeuten en sportartsen) maken steeds vaker gebruik van sensoren om sporters te monitoren. Tijdens trainingen en wedstrijden worden de hartslagen, afgelegde afstanden, snelheden en versnellingen van sporters gemeten. Het analyseren van deze data vormt een grote uitdaging voor het begeleidingsteam van de sporters. Sportbegeleiders willen big data graag inzetten om meer grip te krijgen op sportblessures. Blessures kunnen namelijk desastreuze gevolgen hebben voor teamprestaties en de carrière van (semi)professionele sporters. In totaal stopt maar liefst 33% van de topsporters door blessures met hun sportloopbaan. Daarnaast is uitval door blessures een belangrijke oorzaak van stagnatie van talentontwikkeling. Het lectoraat Sportzorg van de Hogeschool van Amsterdam heeft veel expertise op het gebied van blessurepreventie in de sport. Sportbegeleiders hebben het lectoraat Sportzorg benaderd om antwoord te krijgen op de onderzoeksvraag: Wat zijn op data gebaseerde indicatoren om sportblessures te voorspellen? Deze onderzoeksvraagstelling is opgesplitst in de volgende deelvragen: 1. Hoe kan met sensoren relevante data van sporters verzameld worden om de sportbelasting in kaart te brengen? 2. Welke parameters kunnen blessures voorspellen? 3. Hoe kunnen deze parameters op betekenisvolle en eenvoudige wijze naar sportbegeleiders en sporters teruggekoppeld worden? Het project resulteert in de volgende projectresultaten: - Een overzicht van nauwkeurige en gebruiksvriendelijke sensoren om sportbelasting in kaart te brengen - Een overzicht van relevante parameters die blessures kunnen voorspellen - Een online tool dat per sporter aangeeft of de sporter wel of niet training- of wedstrijdfit is Bij dit project zijn de volgende organisaties betrokken: Hogeschool van Amsterdam, Universiteit Leiden, VUmc, Rijksuniversiteit Groningen (RuG), Amsterdam Institute of Sport Science (AISS), Johan Sports, Centrum voor Topsport en Onderwijs (CTO) Amsterdam, Koninklijke Nederlandse Voetbalbond (KNVB), de Nederlandse Vereniging voor Fysiotherapie in de Sport (NVFS), VV Noordwijk (voetbalclub) en Black Eagles (basketbalclub).
De uitbraak van het Coronavirus heeft in Nederland geleid tot ongekende maatregelen, waarbij het maatschappelijke verkeer voor een groot deel werd stilgelegd op 15 maart 2020. De beperkende Coronamaatregelen hebben grote gevolgen gehad op de voortgang van het RAAK-PRO project Big data en blessurepreventie: een prachtig één-tweetje: 1. Het gehele Betaald Voetbal heeft alle activiteiten stil moeten leggen, omdat de richtlijn van het bewaren van 1,5 meter afstand niet gewaarborgd kon worden. Voor Feyenoord betekende dit dat zowel de wedstrijden als training geannuleerd zijn voor de periode van respectievelijk 15 maart tot en met 1 september en 15 maart tot en met 1 mei. Door het voortijdig afbreken en het stopzetten van alle trainingsactiviteiten geeft het seizoen 2019-2020 geen representatief beeld. Daarom dient de dataverzamelingsperiode met 1 seizoen verlengd te worden. 2. Ook bij Codarts zijn voor onbepaalde tijd alle (les)activiteiten stopgezet. Echter, het monitoren van studenten (d.m.v. vragenlijsten) kon online blijven plaatsvinden. Naast de bestaande constructen in de maandelijkse vragenlijst zijn er op het moment dat de corona maatregelen ingesteld werden specifieke items (o.a. eenzaamheid, psychische gezondheid) toegevoegd om de invloed van de corona maatregelen op de belasting en belastbaarheid van podiumkunstenaars te onderzoeken. Deze RAAK impuls maakt het mogelijk om de dataverzameling bij Feyenoord met 1 seizoen te verlengen en zo een representatief beeld te krijgen van de belasting en belastbaarheid van de voetballers en de daarmee samenhangende parameters. Daarnaast kunnen secundaire analyses worden uitgevoerd bij Codarts op de data die verzameld is vanaf het moment dat de corona maatregelen werden ingesteld. Zo kan bijvoorbeeld onderzocht worden of studenten tijdens de Coronaperiode meer fysieke en mentale klachten ontwikkelden dan tijdens de pre-Coronaperiode.
