Verletzungen sind ein zentrales Thema für Spitzensportler:innen und ihre Teams, die sich negativ auf die Leistung, die Karriere und die Gesundheit auswirken. Es ist daher von grundlegender Bedeutung, wirksame und gut akzeptierte Strategien zur Verringerung des Verletzungsrisikos zu entwickeln. In jüngster Zeit wurden in der Sportmedizin Techniken der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickelt, welche das eigene Verletzungsrisiko eines Sportlers/einer Sportlerin auf der Grundlage von Daten messen können, die zu Beginn oder im Laufe der Saison erhoben wurden. In naher Zukunft könnten Spitzensportler:innen Trainer:innen oder Angehörige der Gesundheitsberufe daher die Möglichkeit haben, zusätzlich zu anderen Strategien zur Verringerung des Verletzungsrisikos auf die von prädiktiven Algorithmen bereitgestellte Vorhersage des Verletzungsrisikos zurückzugreifen, um das Training und das Verletzungsrisiko zu steuern.
Bevor jedoch potenziell solche innovativen Maßnahmen zur Verfügung stehen, ist es wichtig, zu erforschen, wie die Vorhersage des Verletzungsrisikos von den Endnutzer:innen aufgenommen wird und ob die Vorhersage des Verletzungsrisikos von ihnen genutzt werden soll. In diesem Zusammenhang untersuchte eine aktuelle Studie von Pierre-Eddy Dandrieux, Prof. Dr. Dr. Karsten Hollander und Kolleg:innen erstmalig die Wahrnehmungen und Überzeugungen von Spitzenathlet:innen, Trainer:innen und medizinischen Fachkräften in Bezug auf den Einsatz von Verletzungsvorhersagen als Strategie zur Verringerung des Verletzungsrisikos. Unabhängig von den Akteuren wurde ein hohes Maß an Interesse, Nutzungsabsicht und Unterstützung für diese potenzielle Strategie festgestellt.
Die Studie »Perceptions and beliefs on sports injury prediction as an injury risk reduction strategy: An online survey on elite athletics (track and field) athletes, coaches, and health professionals« erschien im Journal Physical Therapy in Sport und ist frei verfügbar.