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APPLICATION DU 5 FACTORS MAXIMUM MODEL POUR PRÉDIRE LES LÉSIONS DU LCA CHEZ LES JEUNES JOUEURS DE FOOTBALL D'ÉLITE

Florian Forelli, Maude Traulle, Nicolas Bechaud, Clément Sansonnet, Patrice Marine, Jean Mazeas
Kinésithér Scient 2022,0638:17-22 - 10/01/2022

Depuis des décennies, la rupture du ligament croisé antérieur (LCA) constitue une blessure redoutée chez les jeunes joueurs de football puisqu'elle occasionne des modifications physiologiques et psychologiques tout en engageant des pertes économiques importantes. Grâce à la recherche clinique, la compréhension des mécanismes et l'identification des facteurs de risques a permis aux professionnels du sport et de la performance d'établir des modèles solides afin de prédire et de réduire le risque de lésion du LCA. L'évolution des dispositifs médicaux permet également une évaluation plus précise, plus objective et améliore la traçabilité des différents paramètres quantitatifs et qualitatifs nécessaires à dépister le risque de lésion du LCA.
Si les protocoles préventifs généraux ont montré des preuves quant à la diminution globale des blessures, il n'en reste pas moins que des limites existent concernant la lésion du LCA. C'est donc à partir de ces modèles et des variables impliquées que nous sommes capables de recueillir des données personnalisées, de prédire, de prévenir et de programmer la performance tout au long de la saison. Ajoutée à cela, l'équipe pluriprofessionnelle encadrant le sportif se doit d'établir une étroite relation centrée sur le ressenti et l'écoute du joueur qui reste maître de sa performance.
Laissons les joueurs décider de leur fin de carrière et non une blessure.

APPLICATION OF THE 5 FACTORS MAXIMUM MODEL TO PREDICT ACL INJURY IN YOUNG ELITE FOOTBALL PLAYERS
For years the rupture of the anterior cruciate ligament (ACL) has been a feared injury in young soccer players since it causes physiological and psychological changes while incurring significant economic losses. Through clinical research, understanding the mechanisms and identifying risk factors has enabled sports and performance professionals to establish robust models to predict and reduce the risk of ACL injury. Developments in medical devices also allow a more precise, more objective assessment and improve the traceability of the various quantitative and qualitative parameters necessary to detect the risk of ACL injury.
While general preventive protocols have shown evidence for overall reduction in injury, there are still limitations regarding ACL injury. It is therefore from these models and the variables involved that we are able to collect personalized data, predict, prevent and program performance throughout the season. Added to this, the multi-professional team supervising the athlete must establish a close relationship centered on feeling and listening to the player who remains in control of his performance.
Let the players decide on their end of career and not an injury.

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