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Predicción de lesiones y regresión logística

 

Profesora Contratada Interina Facultad de Fisioterapia. Universidad de Vigo

Dra. Ciencias de la Actividad Física y el Deporte. Diplomada en Fisioterapia

(España)

Rocío Abalo Núñez

rocioabalo@uvigo.es

 

 

 

 

Resumen

          A continuación se explica la utilidad de los modelos de regresión logística en la predicción de lesiones en el deporte. Se presentan las investigaciones realizadas y sus hallazgos. A la vista de los resultados obtenidos en los diferentes estudios se concluye que el uso de la regresión logística para la predicción de lesiones en el deporte es un método válido.

          Palabras clave: Lesiones. Regresión logística. Predicción.

 

 
EFDeportes.com, Revista Digital. Buenos Aires - Año 17 - Nº 169 - Junio de 2012. http://www.efdeportes.com/

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Modelos de regresión logística

    Los modelos que representan la dependencia lineal de una variable respuesta, y, respecto de otra variable explicativa x; fueron utilizados primeramente en Astronomía y Física por Laplace y Gauss en 1812. Su nombre, modelos de regresión, provienen de los trabajos de Galton en biología a finales del siglo XIX. Galton estudio la dependencia de la altura de los hijos (y) respecto de sus padres (x), encontrando lo que denominó una “regresión” a la media: los padres altos tienen, en general, hijos altos, pero en promedio, no tan altos como sus padres; los padres bajos tienen hijos bajos, pero, en promedio, más altos que sus padres. Desde entonces los modelos estadísticos que explican la dependencia de una variable y, respecto de una o varias variables cuantitativas, x, se denominan modelos de regresión (Peña, 1995).

    Los modelos de regresión engloban una serie de técnicas matemáticas que tratan de medir la relación existente entre variable resultado y una o unas variables predictora/s. Cuando la variable resultado es continua el modelo de elección es el llamado modelo de regresión lineal. Sin embargo, cuando la variable resultado es dicotómica (lesionado/no lesionado) y lo que se quiere estudiar es la relación entre ésta y una o más variables predictoras el modelo de regresión se conoce con el nombre de regresión logística simple o múltiple, respectivamente (Burgos, 1998).

Ecuaciones de predicción de lesiones

    El pionero fue Shambaugh, Klein y Herbert (1991), quien desarrolló una ecuación de regresión logística de 3 variables (el ángulo-Q de la rodilla derecha, el ángulo-Q de la rodilla izquierda y la diferencia de peso en apoyo de ambas piernas) que predecía la probabilidad de lesión en un 91% de los jugadores de baloncesto en las extremidades inferiores. El autor observó que un resultado de lesión mayor que cero era un indicador de lesión en las extremidades inferiores, mientras que un resultado menor que cero era indicador de la probabilidad de no lesionarse.

    Siguiendo con esta línea de investigación, Grubbs, Nelson y Bandy (1997) aplicando la ecuación de regresión logística indicada por Shambaugh et al. (1991) determinaron que no era una herramienta válida en la predicción de la probabilidad de padecer una lesión según los resultados obtenidos en su estudio. Los autores indican como posibles causas de la inconsistencia de la fórmula de Shambaugh el no destacar las diferentes poblaciones de estudio, no incluir sujetos femeninos en su investigación, no consensuar una definición de lesión y no tener en cuenta el tiempo de exposición práctica entre otras.

    Posteriormente Salazar (2000), basándose en los dos estudios anteriores, aplicó en su tesis doctoral el índice de Shambaugh en jugadores de baloncesto en relación con la exposición práctica, incluyendo sujetos de ambos sexos y utilizando la definición de lesión de Grubbs et al. (1997). Los resultados obtenidos hacen recomendable el análisis de regresión logística como herramienta positiva para analizar medidas antropométricas y morfoconstitucionales entre una población y diferenciar agentes de riesgo en un deporte.

    Ese mismo año, Shambaugh et al. (2000 citado en Salazar, 2000) presentaron una modificación de su fórmula original incluyendo 4 variables en lugar de las 3 utilizadas para su ecuación de regresión logística. La nueva variable era el cuadrado de la diferencia entre el perímetro de los muslos.

    De la Cruz Márquez et al. (2003) realizan un análisis de regresión logística con las variables antropométricas del ángulo-Q y la diferencia de peso en apoyo de ambas piernas en jugadores de baloncesto y obtienen un modelo predictor propio.

    Basándose en estas investigaciones Fernández Martínez (2004) plantea su investigación en una disciplina deportiva diferente, el Atletismo, sometiendo a análisis las diferentes variables predictoras en una población de atletas de carreras y saltos de ambos sexos y con edades comprendidas entre los 14 y los 18 años. Los resultados muestran que el modelo matemático aplicado fue capaz de predecir casi en un 73% de los casos los atletas que podían lesionarse o no. Los altos porcentajes en los valores de predicción positivos y negativos le han conferido un alto grado de fiabilidad y ha supuesto un avance en la investigación de las lesiones en general y del atletismo en particular.

    Fernández Martínez, De la Cruz Márquez, Cueto, Salazar y De la Cruz Campos (2008) afirma que los estudios que relacionan la estructura corporal o biomecánica con la incidencia de las lesiones en el deporte aportan resultados más alentadores según los resultados de diferentes autores (Klein, 1983; Messier y Pitala, 1988; Steele y White, 1988; Shambaugh et al., 1991; Grubbs et al., 1997; Salazar, 2000; Fernández Martínez, 2004).

    Además, las investigaciones realizadas por De la Cruz Márquez et al. (2008), Fernández Martínez, De la Cruz Márquez, De la Cruz Campos, Porcel y Cueto (2009) y Fernández Martínez, De La Cruz Campos, De La Cruz Márquez, Porcel y Cueto (2009) confirman que el análisis de regresión logística puede ser un método válido para la determinación de parámetros antropométricos relacionados con las lesiones.

Conclusiones

    Por lo tanto, las investigaciones realizadas ponen de manifiesto que el análisis de regresión logística puede ser un método válido para determinar los parámetros antropométricos que se relacionan con las lesiones y así poder predecir qué deportistas son susceptibles de padecer alguna lesión. De este modo se podrán tomas las medidas necesarias para la prevención de las lesiones en estos deportistas.

Bibliografía

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