소개

달리기는 여전히 전 세계적으로 가장 접근하기 쉽고 널리 실천되는 신체 활동 중 하나입니다. 훈련 부하를 추적하기 위한 GPS 웨어러블의 광범위한 사용 등 모니터링 기술의 발전에도 불구하고 달리기 관련 부상의 발생률은 줄어들지 않고 있습니다. 부상은 계속해서 개인이 달리기를 중단하게 만드는 주요 요인으로, 이러한 질환의 기저에 깔린 메커니즘을 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

전통적으로 훈련 부하는 주간 단위로 평가되어 왔으며, 가장 일반적으로 가장 최근 주의 훈련 부하와 전월의 평균 주간 부하를 비교하여 계산하는 급성:만성 작업 부하 비율(ACWR)을 사용했습니다. 기존의 워크로드 모델로는 가장 효과적인 달리기 부상 예방 전략 일주일 동안 운동량이 과도하게 증가하면 운동선수가 부상을 당하기 쉽다고 가정합니다. 그러나 새로운 증거에 따르면 달리기에 취약한 기간이 상당히 짧을 수 있다고 합니다. 특히, 한 세션 내에서 갑작스러운 달리기 거리의 증가는 부상 발생에 중요한 역할을 하는 것으로 보입니다.

이 탐색적 연구는 러너의 훈련 부하와 부상 위험을 이해하기 위해 주 단위에서 단일 세션 모델로 전환하는 잠재적 패러다임 전환을 소개합니다. 이러한 프레임워크는 물리치료사에게 다음과 같은 보다 정밀한 도구를 제공할 수 있습니다. 달리기 부상 예방 임상에서 부하 관리 및 재활을 안내하는 보다 정확한 도구를 제공할 수 있습니다. 

Methods 

이 종단적 탐색 연구는 18개월의 추적 관찰 기간(2019년 7월 ~ 2021년 1월)을 가진 Garmin-RUNSAFE 러닝 건강 연구의 데이터를 사용했습니다. 등록은 2019년 7월부터 12월 사이에 이루어졌습니다. 이 연구는 관찰 연구에 대한 STROBE 가이드라인에 따라 보고되었으며, 통계 분석, 해석 및 보고는 CHAMP 체크리스트를 사용하여 검증되었습니다.

러너들은 Garmin 뉴스레터, 유럽 러닝 클럽, 잡지를 통해 모집되었습니다. 동의하고 등록 설문지를 작성한 사람들을 연구 대상자로 선정했습니다.

포함 기준

1. Garmin Connect 앱을 통해 업로드된 데이터가 있는 Garmin GPS 장치 사용.
2. 매주 부상 상태 및 해부학적 위치에 대한 설문지를 작성할 의향이 있는지 여부.

제외 기준

1. 기준선에 근골격계 문제가 있는 경우.
2. 기본 설문지 또는 주간 설문지를 완료하지 못한 경우.
3. 기록된 달리기 활동이 없습니다.
4. 추적 관찰 중 부상이 외상성인지 반복적인 것인지 명시하지 않고 보고하는 경우.
5. 자진 신고한 부상과 마지막으로 기록된 러닝 세션 사이에 10일 이상 경과.
6. 사전 정의된 거리(500m 미만 또는 100km 이상) 이하 또는 그 이상의 달리기 세션만 수행합니다.

절차 

기준 설문지를 통해 인구통계학적 데이터(나이, 성별, 키, 체중), 러닝 경험, 이전 부상 이력을 수집했습니다. 매주 설문지를 통해 부상 상태와 문제의 해부학적 위치를 파악했습니다. 세션당 거리를 포함한 러닝 활동 데이터는 Garmin GPS 지원 장치를 사용하여 자동으로 기록되고 Garmin Connect 앱을 통해 전송되었습니다. 이러한 데이터는 API 기반 시스템(헬스 API)을 통해 오르후스 대학 서버와 RUNSAFE 연구 그룹에 안전하게 전송되었습니다.

노출

이 연구에서는 주로 특정 달리기 세션의 거리와 이전 30일 동안 완료한 가장 긴 세션 사이의 비율로 노출을 측정했습니다. 이 비율은 러너가 이전 최대 기록을 얼마나 초과하거나 미달했는지를 반영합니다. 예를 들어, 이전 최대 기록인 8km를 달린 후 12km를 달렸다면 1.5 비율(50% 증가)에 해당합니다.

부상 위험을 더 잘 파악하기 위해 상대적인 변화를 다음과 같이 분류했습니다:

1. 회귀 또는 ≤10% 증가 (참조)
2. 작은 급증 (>10~30% 증가)
3. 보통 수준의 급증 (>30-100% 증가
4. 큰 스파이크 (>100% 증가, 즉 거리가 두 배로 증가)
5. 불가능(NP) - 이전 참조 세션이 없는 경우

단일 세션 변경 사항 외에도 기존 워크로드 측정값도 계산되었습니다:

• 급성:만성 워크로드 비율(ACWR): 1주 총 거리 ÷ 이전 3주 평균.
• 주별 비율: 1주 총 거리 ÷ 전주 총 거리.

두 모델 모두에서 스파이크를 분류하는 데 동일한 컷오프(10%, 30%, 100%)가 적용되었습니다.

주요 결과는 최초로 자진 보고된 러닝 관련 과사용 부상이었습니다. 외상성 부상(예: 넘어지거나 뒤틀림)은 경쟁 위험으로 취급되었습니다.

결과 

부상 상태는 자동화된 설문지를 통해 매주 평가되었습니다. 러너들은 스스로를 다음과 같이 분류했습니다:

1. 부상 방지
2. 다치지는 않았지만 문제가 있는 경우(달리기를 줄이지 않고도 통증/자극이 있는 경우)
3. 부상(러닝량, 강도 또는 빈도가 감소한 통증/자극)

분석을 위해 자신을 부상(카테고리 3)으로 분류한 러너들만 결과에 도달한 것으로 간주했습니다. 각 참가자에게는 부상이 과사용(비외상성) 또는 외상성 원인으로 인한 것인지 명시하도록 추가로 요청했습니다. 러닝 세션 당일에 부상이 보고되지 않은 경우에는 지난 10일 이내에 완료된 가장 최근의 세션과 연결했으며, 마지막 세션 이후 10일 이상 경과한 부상은 제외했습니다. 이 결과의 정의는 달리기 부상 합의 성명서 및 오슬로 외상 연구 센터 설문지와 일치했습니다.

교란 변수 

이 연구는 인과 관계를 시각화하기 위해 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하여 잠재적인 혼동을 해결했습니다. 교란 요인으로는 이전에 달리기 관련 문제를 겪은 경험, 체질량 지수(BMI), 성별, 나이, 달리기 경력 등이 포함되었습니다. 이전의 문제는 향후 부상의 위험 요인으로 잘 알려져 있고 달리기 거리에 영향을 미칠 수 있기 때문에 고려했습니다. 성별 차이는 부상 위험, 달리기 강도 및 기간의 변화와 관련이 있는 것으로 나타났습니다. BMI가 높을수록 근골격 구조에 가해지는 기계적 스트레스가 증가하며, 이는 부상 위험 증가와 일관되게 연관되어 있습니다. 나이와 달리기 경험도 부상 발생과 연관성이 확립되어 있기 때문에 포함했습니다. 데이터 세트의 부상 건수가 많기 때문에 이러한 변수를 설명할 수 있는 충분한 통계적 파워를 확보할 수 있었습니다.

통계 분석에 대한 자세한 내용은 괴짜에게 물어보세요 섹션에서 자세히 설명합니다. 

결과

이 연구에는 5205명의 러너가 참여했으며, 대부분은 유럽과 북미에 거주했습니다. 대다수는 남성(77.9%)이었으며, 평균 연령은 45.8세, 평균 BMI는 24.2kg/㎡였습니다. 참가자들은 평균적으로 10년 가까이 러닝을 해왔으며 평균 80회, 총 50만 회 이상의 러닝 세션을 추적 관찰했습니다.

관찰 기간 동안 러너의 35%가 달리기 관련 부상을 경험했다고 보고했습니다. 이 중 72%는 과사용 부상으로, 28%는 외상성 부상으로 분류되었습니다. 부상은 일반적으로 달리기 당일 또는 그 후 1~2일 이내에 보고되었습니다. 200회 세션 후, 약 30.5%의 러너가 과사용 부상을, 12%는 외상성 부상을 경험했습니다.

분석의 주요 결과는 한 번의 달리기 세션 동안 달리기 거리가 갑자기 증가하면 과사용 부상의 위험이 높아진다는 것입니다. 10% 이하의 점진적인 증가와 비교했을 때, 급격한 증가의 크기에 따라 위험이 크게 증가했습니다:

• 작은 스파이크: 위험도 64% 증가(HRR = 1.64)
• 중간 수준의 급증: 위험 52% 증가(HRR = 1.52)
• 큰 급증: 위험도 2배 이상 증가(HRR = 2.28)

반면 급성:만성 업무량 비율(ACWR)을 사용하여 주간 훈련량을 평가한 결과, 달리기 부하가 급증하면 부상 위험이 낮아지는 보호 효과가 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 주별 변화를 측정 지표로 사용했을 때는 부상 위험과 유의미한 연관성이 발견되지 않았습니다.

결과적으로 대체 결과 정의와 컷오프를 사용한 민감도 분석 결과, 단일 세션 달리기 거리의 증가는 달리기 관련 부상 위험을 일관되게 높인다는 사실이 확인되었습니다. 이전 거리보다 1%에서 10%의 비교적 작은 증가도 부상 발생률 증가와 관련이 있었습니다.

질문과 생각

흥미롭게도 업무량 급증과 부상 위험 사이의 연관성은 단순한 선형 추세를 따르지 않습니다. 작은 급등은 64%, 중간 정도의 급등은 52%, 큰 급등은 128%의 부상 위험 증가와 관련이 있습니다. 이러한 비선형적 관계에 대한 논쟁의 여지는 남아 있지만(다음 단락에서 다룰 예정입니다), 이번 연구 결과는 여전히 훈련 진행에 대한 점진적 접근 방식의 가치를 강조합니다. 예를 들어 10km 달리기 후 다음 세션을 10%(약 1km) 이하로 늘리는 것은 일반적으로 안전한 것으로 간주되는 반면, 더 크게 늘리면 부상 위험이 크게 높아집니다. 장거리 달리기 선수는 종종 긴 저강도 세션과 짧은 고강도 운동(예: 인터벌)을 혼합하여 주간 훈련에 변화를 주기 때문에 세션 단위로 변화를 모니터링하는 것은 의미가 없을 수 있습니다. 이러한 맥락에서 급성:만성 워크로드 비율(ACWR)은 달리기 부상 예방을 위한 달리기 부상 예방.

물리치료사는 훈련 거리는 달리기 부상 예방에 영향을 미치는 여러 요인 중 하나에 불과하다는 점을 인식해야 합니다. 이 연구에서는 BMI 및 성별과 같은 변수를 고려했지만(특히 BMI는 부상과의 관계에 대해 논란이 계속되고 있음), 다른 잠재적 교란 요인, 특히 생체역학적 요인은 포함되지 않았습니다. 한 리뷰에서는 이질적인 연구 품질과 비특이적인 부상 정의로 인해 일관된 생체역학적 위험 요인을 발견하지 못한 반면, 다른 리뷰에서는 장거리 달리기 선수의 부상별 생체역학적 연관성을 확인했기 때문에 이는 중요한 의미를 갖습니다. 마지막으로, 이 논문 리뷰에서는 달리기 관련 부상 예방과 관련된 생체역학적 위험 요인에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.

달리기 거리와 부상 위험 사이의 관계는 선형적인 패턴을 따르며, 거리가 증가할수록 부상 위험도 비례적으로 높아질 것으로 예상할 수 있습니다. 그러나 본 연구에서는 관련 부상 관련 요인을 모두 통제하지 않았기 때문에 이러한 결과가 명확하게 관찰되지 않았습니다. 특히 외부 부하 변수는 충분히 고려되지 않았습니다. 고도 변화, 러닝 표면, 오르막 또는 내리막 노출, 케이던스, 보폭, 신발 등이 모두 결과에 영향을 미쳤을 수 있습니다. 달리기 부상 위험을 평가하는 방법에 대한 자세한 개요는 이 연구 검토를 참조하세요.

마지막으로 몇 가지 방법론적 한계도 고려해야 합니다. 참가자는 훈련 부하에 대해 더 잘 알고 있을 가능성이 높기 때문에 일반적인 러닝 인구를 반영하지 않을 수 있는 러너 하위 그룹인 Garmin 뉴스레터를 통해 모집되었습니다, 러닝 부상 예방및 성능 최적화에 대해 더 잘 알고 있을 가능성이 높기 때문입니다. 또한, "다치지는 않았지만 문제가 있음"과 같은 증상의 분류는 혼란을 야기하고 편견을 불러일으킬 수 있습니다.

괴짜 이야기하기 

이 연구는 탐색적 연구였기 때문에 저자는 필요한 표본 크기나 통계적 검정력을 미리 계산하지 않았습니다. 달리기 거리의 변화는 비율(달리기 킬로미터 기준)로 표시되었지만 분석에서는 시간 단위로 달리기 세션을 사용했습니다.

연구팀은 훈련 부하와 부상 간의 관계를 모델링하기 위해 다상태 콕스 회귀 모델을 적용했습니다. 이 프레임워크에서 러너는 부상을 경험할 때까지 5가지 '노출 상태'(노출 섹션에 정의된 대로) 사이를 이동할 수 있었습니다. 부상이 발생하면-주요 관심 부상 또는 다른 경쟁 부상이든-주자가 복귀할 수 없는 최종 상태에 들어갔으며 후속 조치는 거기서 종료됩니다.

통계적 진단(로그-로그 플롯 및 그램브쉬와 테르노 테스트)을 사용하여 모델의 가정(비례 위험률)이 맞는지 테스트했습니다. 모델 안정성을 개선하기 위해 극단적인 데이터 포인트(예: 900% 이상의 믿을 수 없는 거리 변화가 있는 세션)는 제외되었습니다.

검정력 계산이 수행되지 않았고 극단적인 데이터가 제외되었으므로 결과는 확정적이라기보다는 탐색적이고 가설을 생성하는 것으로 해석해야 합니다. 다상태 콕스 모델은 경쟁 위험이 있는 시간-사건 분석에 강력한 방법이지만, 모든 교란 요인에 대한 완전한 통제가 없고 탐색적 설계로 인해 도출할 수 있는 인과 관계 추론의 강도가 제한됩니다.

집으로 가져갈 메시지

• 주간 총량보다 단일 세션의 급격한 증가가 더 중요합니다: 이 탐색적 연구는 주간 총계보다는 세션별 급증에 초점을 맞춰 달리기 부상 예방 전략을 재고할 것을 제안합니다. 한 세션 동안 달리기 거리가 갑자기 증가하면 과사용 부상의 위험이 높아집니다.

• 주간 업무량 비율은 오해의 소지가 있을 수 있습니다: 급성:만성 업무량 비율(ACWR)과 같은 기존 측정법은 이 연구에서 부상 위험을 안정적으로 예측하지 못했습니다. 이는 주간 총계에만 초점을 맞추면 한 번의 실행에서 "너무 많이, 너무 빨리"와 관련된 보다 즉각적인 위험을 간과할 수 있음을 시사합니다.
• 점진적인 증가가 가장 안전합니다: 고객이 장거리 목표(예: 10km, 하프마라톤)를 준비할 때는 큰 폭으로 뛰기보다는 세션당 마일리지를 한 번에 최대 1km씩 늘리도록 조언하세요. 이러한 보수적인 접근 방식은 다음과 같은 근거에 더 잘 부합합니다. 달리기 부상 예방 증거에 더 부합합니다.
• 개별 위험 요인은 여전히 중요합니다: 이전 부상, BMI, 나이, 성별 등의 요인은 모두 부상 위험에 영향을 미칩니다. 훈련량도 중요하지만 물리치료사는 이러한 개인적 특성을 포함한 총체적인 평가 방법을 채택해야 합니다.
• 생체역학 및 외부 하중 변수는 아직 연구되지 않은 상태입니다: 러닝 표면, 오르막/내리막 노출, 신발, 케이던스, 보폭은 이 연구에서 다루지 않았지만 부상 위험에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 임상의는 실제로 이러한 요인을 지속적으로 모니터링하고 조정해야 합니다.
• 환자에게 부상 발생 시기에 대해 교육하세요: 많은 과사용 부상이 "스파이크 달리기" 후 1~2일 이내에 나타났습니다. 러너가 얼마나 멀리 달렸는지뿐만 아니라 다음 날의 몸 상태를 추적하도록 안내하는 것은 실용적인 예방 도구입니다.
• 연구 결과를 엄격한 규칙이 아닌 지침으로 활용하세요: 이 연구는 탐색적 연구이므로 결과는 가설을 생성하는 것입니다. 물리치료사는 이러한 인사이트를 엄격한 기준치로 적용하기보다는 임상 전문 지식 및 환자 상황과 결합해야 합니다.

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참조

슈스터 브란트 프랜센 J, 헐메 A, 파르너 ET외얼마나 달리는 것이 너무 과할까? 5200명 규모의 코호트 연구에서 고위험 달리기 세션 식별하기영국 스포츠 의학 저널 2025;59:1203-1210.