Risk prediction of anterior cruciate ligament injuries: a new model

Abstract

It is estimated that a quarter of a million anterior cruciate ligament (ACL) injuries occur each year in Canada and in the United States. Injuries lead to time away from sports and physical activity, which has obvious health disadvantages and also causes a great deal of personal suffering. The real solution to this problem does not lie in improvement of surgical techniques but in prevention of ACL injuries altogether. The challenge is identifying individuals that are at an increased risk. The current methods to assess ACL injury risk include motion analysis. Motion analysis systems have shown that jumping dynamics can reliably predict the risk of knee injury, but such systems are expensive and are only available in well-equipped research centers. Our goal is to develop a tool that will predict at-risk athletes based solely on a jumping movement they can perform anywhere. Through the integration of modern tools and technologies, we created an injury prevention application that is powerful, easy to use, and can be downloaded on any computer with a 3-D capture camera. This low-cost tracking application will record, identify and analyze an individual’s movements and determine their likelihood of injury based on known prognostic jumping angles.Our data has shown comparable results with the motion analysis system. Therefore, providing a cheaper alternative to assessing athletes risk of an ACL injury. The practicality and ease of use of our system will support an injury prevention program in order to have more people assessed for ACL injury.Il est estimé qu’un million de déchirures de ligaments croisés antérieurs (LCA) surviennent chaque année au Canada et aux États-Unis. Ces blessures résultent en une diminution de participation des athlètes à leur sport ainsi qu’une diminution des niveaux d’activité physique de manière globale, ce qui présente non-seulement des désavantages sur la santé physique, mais qui cause aussi de la souffrance personnelle. À l’encontre de plusieurs cadres de pensé actuels, la solution à ce problème se trouve dans la prévention primaire des blessures et non dans l’innovation de nouvelles techniques chirurgicales pour assurer une bonne guérison des blessures. Un des grands enjeux dans la prévention primaire est l’identification des individus à risque élevé. Une des méthodes utilisées pour l’évaluation des blessures du LCA est l’analyse du mouvement, qui est réalisée dans des laboratoires précis à ces fins. L’analyse du mouvement a déjà démontré que la biomécanique observée lors des sauts standardisés peut prédire, de manière fiable, le risque de blessure au genou. Ces systèmes sont malheureusement très dispendieux et sont seulement disponibles dans des centres de recherche de haut calibre. Notre but est de développer un outil qui peut prédire le risque de blessure du LCA, ce qui permettrait d’identifier les athlètes qui présentent un risque élevé de blessure du LCA. En intégrant les atouts de la technologie moderne avec celles de la médecine actuelle, nous avons développé une application électronique facile d’accès et d’utilisation, qui peut être téléchargée sur n’importe quel ordinateur à condition qu’il soit équipé d’une caméra avec capture 3-D. Cette application à bas coût peut enregistrer, et analyser les mouvements biomécaniques d’un individu et, à l’aide d’angles pronostiques de sauts, déterminer le risque de blessure. Nos données ont démontré de résultats comparables au système d’analyse du mouvement, fournissant une méthode d’évaluation alternative pour la détermination du risque de blessure du LCA. Notre système pourra éventuellement informer des programmes de prévention, dans le but de réduire le nombre de blessures du LCA subit chaque année