Einführung

Oberschenkelzerrungen (Hamstring Strain Injuries, HSI) gehören nach wie vor zu den häufigsten Muskel-Skelett-Verletzungen im Spitzenfußball, wobei sich die Häufigkeit in den letzten zwei Jahrzehnten verdoppelt hat. Während die traditionellen Risikofaktoren für Kniesehnenzerrungen - wie frühere Verletzungen, Defizite bei der exzentrischen Kniesehnenkraft und die Laufbelastung - gut bekannt sind, ist der Zusammenhang zwischen der Sprintmechanik und dem Risiko einer Kniesehnenzerrung nach wie vor umstritten - obwohl er in Präventionsprogrammen häufig thematisiert wird.

Diese Diskrepanz zwischen der klinischen Praxis und den Erkenntnissen unterstreicht den Bedarf an praktischen, praxisorientierten Bewertungsinstrumenten. Während die dreidimensionale Bewegungserfassung (3DMoCap) der Goldstandard für die biomechanische Bewertung ist, bietet der Sprint Mechanics Assessment Score (S-MAS) eine klinisch praktikablere Lösung, bei der eine einfache Videoanalyse zur Bewertung potenziell riskanter Bewegungsmuster verwendet wird.

In dieser Studie wird untersucht, ob das S-MAS Ärzten dabei helfen kann, Verletzungen der Achillessehne vorherzusagen und zu verhindern, und so die Lücke zwischen biomechanischer Forschung und sportmedizinischer Praxis zu schließen.

Methode

In dieser 6-monatigen prospektiven Kohortenstudie wurden Elite-Fußballspieler beobachtet, um die Sprintmechanik und das Risiko einer Kniesehnenzerrung zu untersuchen. Die Methodik richtete sich nach den STROBE-Richtlinien (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) für eine strenge Berichterstattung über Beobachtungsstudien.

Diese prospektive Studie umfasste Feldspieler von englischen Profifußballvereinen, die medizinisch für die volle Teilnahme zugelassen und mindestens 18 Jahre alt waren. Torhüter wurden ausgeschlossen und Spieler, die vor kurzem operiert wurden (innerhalb von 6 Monaten), wurden ebenfalls ausgeschlossen, um Störfaktoren zu vermeiden. Ursprünglich nahmen neun Clubs teil, wobei einer ausgeschlossen wurde, weil er die Alterskriterien nicht erfüllte.

Um festzustellen, wie viele Spielerinnen und Spieler für die Studie benötigt wurden, analysierten die Forscher zunächst die Verletzungsdaten eines Fußballvereins. Sie nutzten diese Pilotdaten - die eine Verletzungsrate von 22% ergaben - um mit der Software G*Power eine Leistungsberechnung durchzuführen. Die Analyse ergab, dass sie insgesamt 100 Teilnehmer brauchten, um eine 90-prozentige Chance zu haben, ein echtes Verletzungsmuster zu erkennen.

Unterschiede, während die Fehlalarmrate bei 5% liegt. Die Studie wurde so konzipiert, dass auf einen verletzten Spieler vier unverletzte Spieler kamen (Verhältnis 1:4), um sicherzustellen, dass angemessene Vergleiche angestellt werden können.

Datenerhebung

Nach einem standardisierten Aufwärmtraining und submaximalen Aufbauläufen (80-90 % Kraftaufwand) absolvierten die Teilnehmer zwei 35-m-Sprints. Die Tests fanden entweder vor der Saison (Juni-August) oder während der Saison (Oktober-März) auf Naturrasen oder Kunstrasen statt, wobei die Spieler ihre bevorzugten Fußballschuhe trugen. Die beiden Sprintversuche wurden aufgezeichnet, um sicherzustellen, dass die rechten und linken Gliedmaßen richtig erfasst wurden.

S-MAS-Bewertung

Ein einziger Biomechaniker mit 10 Jahren Erfahrung bewertete alle Sprintversuche mit dem 12-teiligen Sprint Mechanics Assessment Score (S-MAS), ohne auf die Verletzungsergebnisse einzugehen. Die Analyse wurde Bild für Bild mit der Videoanalysesoftware Kinovea durchgeführt. Jedes der 12 kinematischen Merkmale wurde dichotomisch bewertet: ein Punkt für das Vorhandensein eines suboptimalen Bewegungsmusters und null Punkte für dessen Fehlen. Daraus ergab sich eine Gesamtpunktzahl, die von 0 (optimale Sprintmechanik) bis 12 (mehrere beobachtbare Defizite) reichte, wobei höhere Punktzahlen einer zunehmend schlechteren Bewegungsqualität entsprachen.

Berichterstattung über Hamstring-Verletzungen

In der Studie wurden sowohl retrospektiv gemeldete (12-Monats-Recall, medizinisch verifiziert) als auch prospektiv aufgetretene (6-Monats-Follow-up, MRT-bestätigt) sprintbedingte HSIs analysiert. Retrospektive Daten erfassten den Verletzungsmechanismus und die Lateralität durch Befragung der Spieler und Einsicht in die Krankenakte. Die Verletzungen wurden klinisch dokumentiert, mit einer MRT-gestützten Muskellokalisierung versehen und nach der British Athletics-Klassifikation eingestuft. Um Störfaktoren zu minimieren, wurden Athleten mit schweren Verletzungen, die nicht die Achillessehne betrafen (>28 Tage Ausfallzeit), von den Kontrollen ausgeschlossen, um eine vergleichbare Trainingsbelastung zwischen den Gruppen sicherzustellen. Durch die Kombination von retrospektiven und prospektiven Analysen konnten die Forscher einen zuverlässigen Zusammenhang zwischen der spezifischen Sprintmechanik und dem Risiko einer Kniesehnenzerrung herstellen.

Statistische Analysen

Die Analysen (Stata/JASP) umfassten Normalitäts-/Varianztests (Shapiro-Wilk, Levene) und Gruppenvergleiche mittels t-Tests oder Mann-Whitney-U-Tests. Im Nachhinein unterschieden sich die S-MAS-Werte zwischen zuvor verletzten und unverletzten Spielern (Mann-Whitney U). Mit ähnlichen Methoden wurden MRT-bestätigte HSI mit S-MAS (primärer Prädiktor) verknüpft, wobei verletzte Gliedmaßen mit zufällig ausgewählten unverletzten Gliedmaßen verglichen wurden. Effektgrößen (Hedges' g) quantifizierten das Ausmaß. Kruskal-Wallis-Tests verglichen die S-MAS in den Untergruppen der Erst-, Wiederholungs- und Unverletzten. Die Poisson-Regression modellierte die S-MAS als HSI-Prädiktor, bereinigt um Alter/frühere Verletzungen (IRRs berichtet). ROC-Kurven ermittelten einen optimalen S-MAS-Risikoschwellenwert.

Ergebnisse

An der Untersuchung nahmen 126 männliche Profifußballer aus acht englischen Vereinen teil, die von der Premier League bis zur National League spielen. Die retrospektive Analyse umfasste 118 Spieler, von denen 23 als zuvor verletzt (PREV-INJ) und 95 als unverletzt (PREV-UNINJ) eingestuft wurden und vergleichbare körperliche Merkmale aufwiesen (Größe ~181-183 cm, Gewicht ~78-80 kg).

Bei der prospektiven Beobachtung über sechs Monate blieben 111 Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten, nachdem 7 Teilnehmerinnen und Teilnehmer ausgeschlossen worden waren, die die Nachuntersuchung verloren hatten, und 16 Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit schweren Verletzungen, die nicht die Achillessehne betrafen. Von 17 neuen Kniesehnenverletzungen waren 14 sprintbedingt (PROSP-INJ-Gruppe) und wurden mit 78 unverletzten Kontrollen (PROSP-UNINJ) verglichen. Drei Nicht-Sprint-HSI wurden ausgeschlossen, um den Fokus auf die Mechanik zu behalten.

Die retrospektive Analyse zeigte, dass zuvor verletzte Spieler (PREV-INJ) signifikant höhere S-MAS-Werte aufwiesen als unverletzte Spieler (Median 6 vs. 5, p=0,007), wobei die Effektstärken von trivial bis groß reichten (Hedges' g=0,17- 1,1).

In der 6-monatigen prospektiven Analyse wiesen Spieler, die sprintbedingte Kniesehnenverletzungen (PROSP-INJ) erlitten, deutlich schlechtere S-MAS-Werte auf als unverletzte Kontrollpersonen (Median 6 vs. 4, p=0,006), wobei der Unterschied bei den Erstverletzungen am größten ist (Median 7 vs. 4). 4, p=0.017). Jede Erhöhung des S-MAS um 1 Punkt erhöhte das Verletzungsrisiko um 33% (bereinigte IRR=1,33, p=0,044) und bestätigte damit eine Dosis-Wirkungs-Beziehung. Die ROC-Analyse (Receiver Operating Characteristic) ergab 5,5 als optimalen Grenzwert (AUC=0,732), wobei Werte ≥6 ein klinisch bedeutsames, wenn auch statistisch nicht signifikantes (p=0,065), 2,8-fach höheres Verletzungsrisiko (95% CI) zur Folge hatten: 0,94-8,35) im Vergleich zu Werten ≤5. Vor allem die Sensitivität (78,6 %) übertraf die Spezifität (65,4 %), wodurch die Erkennung von echten Positivmeldungen im Vordergrund stand. Insgesamt bestätigen diese Ergebnisse den S-MAS als pragmatisches Screening-Instrument, um risikoreiche Sprintmechaniken zu erkennen, insbesondere bei Erstverletzungen, und unterstreichen gleichzeitig die Notwendigkeit einer vorsichtigen Interpretation von grenzwertig signifikanten Schwellenwerten.

Fragen und Gedanken

Diese Studie liefert wichtige Hinweise auf einen Zusammenhang zwischen einer schlechten Sprintmechanik und einer Überlastung der Kniesehne und bietet Ärzten ein praktisches, praxisbezogenes Beurteilungsinstrument. Allerdings sind einige Einschränkungen zu beachten. Am wichtigsten ist, dass das S-MAS nicht gegen 3D-Bewegungserfassungssysteme - den Goldstandard für biomechanische Analysen - validiert wurde. Die nachgewiesene Korrelation zwischen höheren S-MAS-Werten und dem Auftreten von Verletzungen ist vielversprechend für den klinischen Einsatz, insbesondere angesichts der Einfachheit und Zugänglichkeit des Instruments. Bevor wir sie jedoch auf breiter Basis anwenden, brauchen wir größere prospektive Studien, um: 1) definitive Grenzwerte festzulegen, 2) die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bevölkerungsgruppen zu überprüfen und 3) zu bestimmen, wie sie bestehende Bewertungen des Verletzungsrisikos ergänzt. Die aktuellen Ergebnisse rechtfertigen den Einsatz des S-MAS als Screening-Instrument, aber Praktiker sollten die Ergebnisse mit Vorsicht interpretieren und sie mit anderen klinischen Maßnahmen kombinieren.

Die prospektive Analyse ist zwar methodisch solide, aber aufgrund der kleineren Stichprobe von verletzten Spielern im Vergleich zu unverletzten Kontrollpersonen problematisch - eine häufige Einschränkung bei Studien zur Verletzungsvorhersage. Dieses Ungleichgewicht ist in prospektiven Studien zwar unvermeidlich, kann aber die statistische Aussagekraft verringern, um subtile, aber klinisch bedeutsame Unterschiede aufzudecken. Trotz der Einschränkungen bietet die S-MAS eine klinisch nützliche Bewertung mehrerer biomechanischer Risikofaktoren, die eine effiziente Identifizierung von risikoreichen Sprintmustern in der Praxis ermöglicht.

Ein wichtiges Versäumnis ist die fehlende Überwachung von Trainingsbelastungsvariablen (Umfang, Intensität), die bekanntermaßen das Verletzungsrisiko moderieren. Schwankungen in der Arbeitsbelastung - ob übermäßige Spitzen oder unzureichende Konditionierung - könnten den Zusammenhang zwischen Sprintmechanik und Verletzungsfolgen stören. Außerdem führt der Zeitpunkt der Bewertung (vor der Saison oder während der Saison) zu zusätzlichen Schwankungen, da sich die mechanische Leistungsfähigkeit und die Verletzungsanfälligkeit der Spieler in den verschiedenen Phasen des Wettkampfkalenders ändern können.

Talk nerdy to me

Die Forscher analysierten die S-MAS-Werte, um biomechanische Risikofaktoren für Kniesehnenverletzungen zu ermitteln. Mit Shapiro-Wilk-Tests und Q-Q-Diagrammen bestätigten sie zunächst die erwartete nicht-normale Verteilung der Werte. Sie gingen davon aus, dass verletzungsanfällige Spieler deutlich erhöhte S-MAS-Werte aufweisen würden, anstatt sich um den Mannschaftsdurchschnitt zu gruppieren. Dieses Verteilungsmuster zeigt:

1. Eine Mehrheitsgruppe mit typischen Mechanikern
2. Eine Hochrisiko-Untergruppe mit schlechter Technik (höhere Punktzahlen)

Da parametrische Tests für diese verzerrten Daten ungeeignet wären, verwendeten sie Mann-Whitney-U-Tests, um die Werte von verletzten und unverletzten Spielern zuverlässig zu vergleichen. Dieser Ansatz zielte speziell auf die Erkennung von klinisch bedeutsamen biomechanischen Ausreißern und nicht auf die durchschnittlichen Trends in der Bevölkerung ab. Für kontinuierliche Variablen wie Alter oder Größe, die normal verteilt waren, wurden t-Tests verwendet.

Nachdem sie diese grundlegenden Vergleiche angestellt hatten, quantifizierten die Forscher die praktische Bedeutung der Unterschiede mithilfe der g-Effektgrößen von Hedges. Während die Mann-Whitney-U-Tests bestätigten, dass verletzte Spieler höhere S-MAS-Werte aufwiesen, zeigten die Effektgrößen, ob diese Unterschiede in der Realität trivial (0,2), moderat (0,5) oder groß (0,8) waren. Um die Frage zu klären, wie die Verletzungsgeschichte das Risiko beeinflusst, wurden Kruskal-Wallis-Tests mit Dunns Post-Hoc-Korrekturen durchgeführt. Dies ermöglichte einen Vergleich über drei wichtige Untergruppen hinweg: erstmalige Verletzungen, wiederkehrende Verletzungen und unverletzte Spielerinnen und Spieler - und damit eine Erweiterung der Dichotomie "erstmalig verletzt/unverletzt". Diese sequenzielle Analyse gewährleistete nicht nur statistische Strenge, sondern auch klinische Relevanz, da sie genau aufzeigte, welche Athleten (z. B. solche mit erstmaligen Verletzungen und hohen S-MAS-Werten) das größte Risiko hatten.

Nachdem die Forscher durch nicht-parametrische Vergleiche (Mann-Whitney U) festgestellt hatten, dass verletzte Spieler höhere S-MAS-Werte aufwiesen, und das Ausmaß dieser Unterschiede quantifiziert hatten (Hedges' g), gingen sie anschließend zwei wichtige klinische Fragen an: Wie genau sagt das S-MAS das Verletzungsrisiko voraus und ab welcher Schwelle sollte man eingreifen? Um die Beziehung zwischen Biomechanik und Verletzungshäufigkeit im Laufe der Zeit zu modellieren, verwendeten sie die Poisson-Regression - eine Methode, die auf Zähldaten wie Verletzungsereignisse zugeschnitten ist. Diese Analyse ergab, dass jeder Anstieg des S-MAS um 1 Punkt das Verletzungsrisiko um 33 % erhöhte, selbst nach Berücksichtigung von Störfaktoren wie Alter und früheren Verletzungen, was seinen Wert als unabhängiger Prädiktor bestätigt. Um dieses kontinuierliche Risiko in die klinische Praxis umzusetzen, verwendeten sie eine ROC-Kurven-Analyse, die ≥6 als optimalen S-MAS-Grenzwert ergab. Dieser Schwellenwert stellt ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Sensitivität (Erkennung von 78,6 % der echten Verletzungen) und Spezifität (Minimierung von Fehlalarmen) dar und gibt Trainern und Ärzten einen klaren Maßstab für risikoreiche Mechaniken an die Hand. Zusammengenommen erweiterten diese fortschrittlichen Tests die ursprünglichen Ergebnisse über Gruppenvergleiche hinaus und boten sowohl eine granulare Risikoquantifizierung (Poisson) als auch ein praktisches Screening-Tool (ROC) - und damit direkt das Ziel der Studie, eine Brücke zwischen Sprintmechanik und Kniesehnenbelastung zu schlagen.

Botschaft zum Mitnehmen

Sprintmechanik und Kniesehnenzerrung: Der S-MAS (Sprint Mechanics Assessment Score) dient als effektives Feldinstrument, um Athleten mit hohem Risiko für sprintbedingte Kniesehnenverletzungen (HSI) zu erkennen. Sie ist zwar wertvoll, sollte aber mit anderen kombiniert werden:

Risikostratifizierung

Ein Wert von ≥6 dient als vorläufiger Risikogrenzwert, der in dieser Studie mit einer deutlich höheren Verletzungshäufigkeit korreliert.

• Besonderes Augenmerk sollte auf Athleten mit:
  • Frühere HSI-Geschichte
  • Reduzierte exzentrische Kraft (Defizite bei der nordischen Kniesehnenübung)

Gezielte Interventionen

Behebe biomechanische Fehler, die durch die S-MAS-Komponenten identifiziert wurden (z. B. seitliche Rumpfbeugung, Fußabdruckmuster):

•  Übungen zur Veränderung der Technik(siehe Mendiguchia et al., 2023 für evidenzbasierte Strategien)

• Exzentrische Kräftigungsprotokolle (z. B. Nordic Hamstring Curls)
• Arbeite an der Stabilität von Becken und Rumpf.

Für die verletzungsspezifische Rehabilitation:

In diesem umfassenden Leitfaden zur Klassifizierung von Verletzungen der Achillessehne und zu Protokollen für die Rückkehr in den Sport werden die Maßnahmen auf den Schweregrad der Verletzung abgestimmt (z. B. British Athletics Muscle Injury Classification). https://www.physiotutors.com/fr/hamstring-injury-classification- and-rehabilitation/

Ganzheitliche Verletzungsprävention

Während S-MAS sich auf die Mechanik konzentriert, integriere diese zusätzlichen Faktoren:

• Überwachung der Trainingsbelastung: Überprüfe die interne Belastung mit Hilfe von subjektiven RPE-Daten (Rating of Perceived Exertion) und objektiven Tracking-Daten auf dem Spielfeld.
• Psychosoziale Faktoren: Hoher gefühlter Stress oder Schlafmangel können biomechanische Risiken verstärken.
• Umweltkontrollen: Oberflächenhärte und Stollendesign können die Sprintkinematik verändern.

Referenz

Bramah C, Rhodes S, Clarke-Cornwell A, et alSprint-Laufmechanik steht im Zusammenhang mit Hamstring-Zerrungen: eine 6-monatige prospektive Kohortenstudie mit 126 männlichen Elite-FußballernBritish Journal of Sports Medicine Published Online First: 23. März 2025. doi: 10.1136/bjsports-2024-108600