Die Güte der Bewegungsausführung, also die Bewegungsqualität, ist ein Ausdruck der motorischen Fähigkeiten von Sportler:innen und beeinflusst maßgeblich sowohl die sportliche Leistungsfähigkeit als auch die Verletzungsprävention (Krug, 2023; Schnabel & Krug, 2015). Im Nachwuchsleistungssport (NWLS) spielen präzise und optimierte Bewegungsmuster eine zentrale Rolle für den langfristigen Leistungsauf-bau. Um eine Leistungsentwicklung zu erreichen und Verletzungen zu vermeiden, ist es notwendig, Bewegungen nicht nur regelmäßig zu trainieren, sondern auch deren Qualität zu überwachen und gezielt zu verbessern. In der Praxis basieren solche zumeist auf subjektiven Trainerbeurteilungen (Bewegungsbeobachtung), welche durch Erfahrung und Expertise geprägt sind (Lath et al., 2021). Diese Beurteilungen werden als "Trainerauge" bezeichnet und ermöglichen wichtige, jedoch nicht immer objektiv überprüfbare Rückschlüsse auf die tatsächliche Bewegungsqualität. Die Notwendigkeit, die Bewegungsqualität objektiv zu erfassen und dadurch das Trainer-auge zu unterstützen, ist im modernen Sport evident (Schnabel & Krug, 2015). Bio-mechanische Analysen oder andere leistungsdiagnostische Verfahren sind in der Regel mit hohem apparativem, finanziellem und zeitlichem Aufwand verbunden und meist an spezifische Laborräume gebunden. Gerade im NWLS schränken finanzielle und infrastrukturelle Rahmenbedingungen häufig den Zugang zu umfassender Diag-nostik ein und stellen diesen damit vor eine Herausforderung (Davies et al., 2020; Taborri et al., 2020). In den letzten Jahren verzeichnet der Technologiesektor mit vielfältigen mobilen Ap-plikationen und mikroelektromechanischen Systemen erheblichen Wachstum und bietet neue Möglichkeiten zur Anwendung im NWLS (Ometov et al., 2021). Die ge-ringe Größe mobiler Systeme oder eine direkte Nutzung von Smartphones bieten eine Chance, das subjektive Trainerauge durch objektive Daten unter realen Trai-nings- und Wettkampfbedingungen zu ergänzen (Ancillao et al., 2018; Ghislieri et al., 2019). Eine der vielversprechenden Anwendungen dieser Technologie liegt im Be-reich der Verletzungsprävention, da die Diagnostik nicht mehr auf das Labor ange-wiesen ist und unter realen Bedingungen erfolgen kann. Nach dem präventionsori-entierten Modell von van Mechelen et al. (1992) sollte die Prävention von Sportver-letzungen vier wesentliche Schritte umfassen: (1) das Erfassen der Häufigkeit von Verletzungen, (2) die Identifizierung von Risikofaktoren und Verletzungsmechanis-men, (3) die Implementierung präventiver Maßnahmen und (4) die Überprüfung der Effektivität dieser Maßnahmen. Moderne Technologie bietet vor allem im zweiten Bereich die Möglichkeit, Risikofaktoren zu erkennen, indem sie relevante Daten, wie dynamische Bewegungsmuster, Gelenkwinkel oder Belastungsverteilungen auf-zeichnen, und mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz und Big Data analysieren. Dies ermöglicht Athlet:innen und Trainer:innen frühzeitig präventive Maßnahmen zu ergreifen (Fricke et al., 2024; Abb. 1). Im Zuge der Präventionsforschung und biomechanischen Datenerfassung unter re-alen Feldbedingungen rücken mobile Systeme wie das Plantardruckmesssystem von Moticon ReGo AG in den Fokus. Bisherigen Studien von Cramer et al. (2022), Gan-guly et al. (2023) und Moticon ReGo AG (2020) zufolge stellt die OpenGo Insole3 einen vielversprechenden Ansatz zur Erfassung von Bewegungsparametern wie der vertikalen Bodenreaktionskraft (engl. vertical ground reaction force; Abkürzung: vGRF) und der posturalen Kontrolle im klinischen Bereich für Gang- und Laufanaly-sen. Cramer et al. (2022) ermittelten bei gesunden Teilnehmer:innen (n = 11) exzel-lente Intraklassenkorrelationskoeffizienten (ICC > 0,941) für vGRF-Peaks und Im-pulse beim moderaten Gehen und langsamen Laufen im Vergleich zu einer Kraft-messplatte. Die OpenGo Insole3 unterschätzte vGRF-Peaks leicht (-3,7 % bis 0,9 %) und überschätzte Impulse geringfügig (4,2 % bis 5,6 %). Eine hohe Reliabilität (ICC > 0,970) zeigte sich vor allem für besonders langsames Gehen (0,8-1,0 m/s). Moticon ReGo AG (2020) validierte die OpenGo Insole3 im Zuge einer Inhouse-Stu-die bei der Messung der vGRF während des Gehens, verglichen mit einer Kraftmess-platte. Mit der Standardkalibrierung lag der durchschnittliche Peak-Fehler bei 3,51 % (SD = 4,78%) und der normalisierte mittlere absolute Fehler bei 0,62 % (SD = 3,27%). Im Gegensatz zu gleichmäßigen Bewegungen wie Gehen oder Laufen treten bei Sprüngen und Landungen abrupt große Kraftspitzen bei kurzen Kontaktzeiten sowie schnell wechselnde Druckverteilungen und asymmetrische Belastungen auf (Aerts et al., 2013; Baus et al., 2020). Daraus ergibt sich die Frage nach der Eignung der Plantardruckmesssohlen OpenGo Insole3 für die biomechanische Analyse hochdy-namischer Sprungbewegungen unter realen Trainings- und Wettkampfbedingungen. Das Ziel der vorliegenden Studie besteht somit darin, die Validität der OpenGo In-sole3 zur Schätzung der vGRF während hochdynamischer Bewegungsmustern zu analysieren. Dazu werden aus Druckmessungen berechnete Bodenreaktionskräfte bei einbeinigen und beidbeinigen Sprüngen sowie Landungen von Nachwuchsvol-leyballspieler:innen mit direkt erhobenen Werten einer Kraftmessplatte (KMP) vergli-chen. Die Ergebnisse dieser Untersuchung sollen dazu beitragen, den Nutzen von mobilen Sensortechnologien im Sport zu bewerten und die Verfügbarkeit objektiver Bewegungsanalysen auch im ressourcenbeschränkten NWLS zu erweitern.
© Copyright 2024 15. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie": Zwischen Geistesakrobatik und praktischer Anwendung: Innovationen in der Sportinformatik und Sporttechnologie. Veröffentlicht von Technische Universität Dortmund. Alle Rechte vorbehalten.