高曉嶙，徐 輝，黃 鵬，李 玉，楊慧君

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我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢、軀干非接觸性損傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究

高曉嶙1，徐 輝2，黃 鵬3，李 玉3，楊慧君4

1.國家體育總局體育科學(xué)研究所, 北京 10061; 2.上海體育學(xué)院, 上海 200438; 3.北京體育大學(xué), 北京 100084; 4.西安體育學(xué)院, 陜西 西安 710000

目的：利用Logistic回歸方法建立我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢、軀干非接觸性損傷風(fēng)險(xiǎn)方程模型，篩選預(yù)測(cè)因子，為運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)。方法：以我國現(xiàn)役國家隊(duì)、省隊(duì)橄欖球運(yùn)動(dòng)員為受試者，采用標(biāo)準(zhǔn)Y平衡測(cè)試（Y Balance Test，YBT）、功能性動(dòng)作測(cè)試（Functional Movement screen，F(xiàn)MS）收集數(shù)據(jù)，并跟蹤調(diào)查我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非接觸性損傷情況，采用Logistic回歸方法篩選風(fēng)險(xiǎn)因子，建立方程，分析相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因子與傷病風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系。結(jié)果：我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員非撞擊性損傷風(fēng)險(xiǎn)回歸方程為：Logistic [P(Y=1)] = -1.639 -1.492X1-0.013X2+2.188X3+1.184X4+0.118X5+1.901X6（X1=性別、X2=專項(xiàng)年限、X3=運(yùn)動(dòng)損傷史、X4=下肢Y測(cè)試、X5=FMS總分、X6=FMS測(cè)試痛、Y=損傷)；回歸方程模型系數(shù)綜合檢驗(yàn)中的步（step）、塊（block）、模型（model）的值均小于0.01；在擬合優(yōu)度檢驗(yàn)中，-2對(duì)數(shù)似然值（－2LL）為82.629；Cox & Snell2為0.381，Nagelkerke2為0.527；回歸方程模型傷病預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為89.7%，無傷病準(zhǔn)確率為68.6%，平均準(zhǔn)確率為82.5%。Hosmer和Lemeshow檢驗(yàn)預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值無顯著性差異（＞0.05）。下肢Y測(cè)試、運(yùn)動(dòng)損傷史、FMS測(cè)試痛與非撞擊性損傷存在顯著關(guān)聯(lián)（＜0.05）。運(yùn)動(dòng)損傷史陽性O(shè)R值為8.913（95% CI，2.434～32.644）；下肢Y測(cè)試陽性O(shè)R值為3.268（95% CI，1.038～10.290）；FMS測(cè)試痛陽性O(shè)R值為6.69（95% CI，1.500～29.833）。結(jié)論：我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)的多元邏輯回歸模型擬合度好。在校正了其他因素后，下肢Y測(cè)試陽性、運(yùn)動(dòng)損傷史陽性、FMS測(cè)試痛陽性是我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊性運(yùn)動(dòng)損傷的重要預(yù)測(cè)因素。

運(yùn)動(dòng)損傷；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；橄欖球；邏輯回歸

運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制與預(yù)防工作的重要標(biāo)尺，對(duì)于衡量預(yù)防工作成效、監(jiān)控訓(xùn)練具有重要作用，是運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)中的重點(diǎn)、難點(diǎn)和前沿?zé)狳c(diǎn)。國際最新研究已經(jīng)轉(zhuǎn)向包含多風(fēng)險(xiǎn)因素的綜合功能性測(cè)試，如Y平衡測(cè)試（Y Balance Test，YBT）、功能性動(dòng)作測(cè)試（Functional Movement screen，F(xiàn)MS），以及人口風(fēng)險(xiǎn)因素（如損傷史、年齡、性別和運(yùn)動(dòng)等）。目前，美國運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域的研究處于領(lǐng)先水平，在大量綜合功能性測(cè)試數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，綜合多種風(fēng)險(xiǎn)因素建立了一個(gè)可靠的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，已廣泛應(yīng)用到競技體育、大眾體育和特殊職業(yè)人群的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)之中，對(duì)我國運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作有重要參考價(jià)值。然而，該模型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是西方人群，要想準(zhǔn)確評(píng)估我國相關(guān)人群的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)，就必須重新建立相關(guān)測(cè)試評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、模型方程。

綜上所述，本研究以我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員為受試者，依據(jù)以往我國橄欖球研究大樣本功能性測(cè)試建立的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，采用多元邏輯回歸的方法，篩選風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因子，建立我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非接觸性損傷風(fēng)險(xiǎn)回歸方程，為我國橄欖球運(yùn)動(dòng)和其他項(xiàng)目的損傷風(fēng)險(xiǎn)科學(xué)評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)和參考方法。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

受試者來自我國國家橄欖球集訓(xùn)隊(duì)、省市橄欖球隊(duì)現(xiàn)役運(yùn)動(dòng)員，總計(jì)118人，其中男子運(yùn)動(dòng)員28人、女子運(yùn)動(dòng)員90人，平均年齡20.4歲，橄欖球?qū)ｍ?xiàng)年限3.1年（表1）。

表1 本研究我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員一般情況

1.2 調(diào)查方法

以我國現(xiàn)役國家隊(duì)、省隊(duì)橄欖球運(yùn)動(dòng)員為調(diào)查對(duì)象，采用問卷調(diào)查、醫(yī)學(xué)檢查等方法跟蹤調(diào)查1年我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非接觸性損傷情況，其中，軀干限定在腹、腰、骨盆、臀4個(gè)區(qū)域，詳細(xì)記錄損傷發(fā)生性質(zhì)（接觸，非接觸），損傷部位，診斷、停訓(xùn)天數(shù)等信息。非接觸性損傷被定義為全身任何部位（包括過度使用或慢性?。M足以下條件的損傷[18]：1）除直接接觸以外的其他機(jī)制引起的；2）需要醫(yī)療干預(yù)；3）導(dǎo)致1天或多天不能參加與運(yùn)動(dòng)有關(guān)的活動(dòng)。損傷史：過去1年內(nèi)有損傷導(dǎo)致時(shí)間損失和醫(yī)療處理。

1.3 測(cè)試方法

測(cè)試者為體育科研工作者和康復(fù)系學(xué)生，經(jīng)過1周的FMS測(cè)試和YBT測(cè)試培訓(xùn)，確保測(cè)試準(zhǔn)確性和可靠性。為避免疲勞影響，測(cè)試時(shí)間選在運(yùn)動(dòng)員休息日。

1.3.1 FMS測(cè)試

采用標(biāo)準(zhǔn)FMS測(cè)試套件測(cè)試，測(cè)試方法遵循國際通用的FMS測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)工作程序，陽性標(biāo)準(zhǔn)采用以往我國橄欖球FMS測(cè)試數(shù)據(jù)建立的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[1]：

1. FMS總分：女＜13.5；男＜15.5。

2. FMS不對(duì)稱：5個(gè)雙側(cè)FMS測(cè)試中的任何一個(gè)右側(cè)或左側(cè)不對(duì)稱。

3. FMS測(cè)試痛：在FMS排除實(shí)驗(yàn)或其他7項(xiàng)測(cè)試中出現(xiàn)疼痛，包括敏感、灼燒、疼痛、干擾、輻射、銳度或酸痛，或?qū)е峦纯嗟母杏X。

1.3.2 下肢YBT測(cè)試

采用標(biāo)準(zhǔn)Y Balance Test Kit測(cè)試套件，測(cè)試方法遵循國際通用的YBT測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)工作程序，陽性標(biāo)準(zhǔn)采用以往我國橄欖球YBT測(cè)試數(shù)據(jù)建立的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[2]：

1. 男：綜合值差值≥2.85%。

2. 女：前差≥5.25 cm，或后內(nèi)差≥6.25 cm，或綜合值差值≥2.55%。

1.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

所有數(shù)據(jù)采用SPSS 19.0軟件處理。我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干1年內(nèi)有無傷病為因變量Y，運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因子為自變量X。采用單因素Logistic回歸篩選自變量（X），自變量X進(jìn)入回歸方程標(biāo)準(zhǔn)為＜0.10。采用多元Logistic回歸分析自變量（X）與因變量Y關(guān)系，建立回歸方程，＜0.05為具有顯著性差異。

2 結(jié)果

2.1 損傷患病

排除5例單純撞擊性損傷，下肢與軀干非撞擊損傷患者73人，患病率64.6%。男性非撞擊性損傷患者12人，患病率44.4%，女性非撞擊性損傷患者61人，患病率70.9%（表2）。

表2 橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊損傷患病情況

2.2 損傷史功能性測(cè)試

在118名橄欖球運(yùn)動(dòng)員中，57人有損傷史，76人YBT測(cè)試陽性；FMS測(cè)試中，51人總分小于14，71人不對(duì)稱，66人有疼痛（表3）。

表3 橄欖球運(yùn)動(dòng)員損傷史功能性測(cè)試結(jié)果

2.3 多元Logistic回歸分析

2.3.1 自變量X的篩選

如表4所示，采用單因素Logistic回歸方法篩選分析自變量X（運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因子）與因變量Y（傷?。河?1，無=0）的關(guān)聯(lián)性，以＜0.10作為運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)自變量（X）進(jìn)入多元Logistic回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，性別、專項(xiàng)年限、運(yùn)動(dòng)損傷史、下肢Y測(cè)試、FMS測(cè)試、FMS排除測(cè)試或測(cè)試痛6個(gè)自變量與因變量Y（有無傷?。┯酗@著性關(guān)聯(lián)(＜0.10)，F(xiàn)MS不對(duì)稱、年齡、場(chǎng)上位置、BMI與因變量Y（有無傷?。o顯著性關(guān)聯(lián)(≥0.10)。

表4 單因素Logistic回歸分析結(jié)果

注：*表示進(jìn)入方程的自變量，進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)為＜0.10。

2.3.2 方程模型建立

根據(jù)單因素Logistic回歸自變量篩選結(jié)果，選擇6個(gè)自變量X（性別、專項(xiàng)年限、運(yùn)動(dòng)損傷史、下肢Y測(cè)試、FMS總分、FMS測(cè)試痛）進(jìn)入多元Logistic回歸方程。因自變量較少，所以采用進(jìn)入法（enter）建立多元邏輯回歸方程模型，相關(guān)變量及常數(shù)項(xiàng)相關(guān)信息詳見表5。

表5 多元邏輯回歸模型中的變量

將表5變量及常數(shù)項(xiàng)的偏回歸系數(shù)值β帶入標(biāo)準(zhǔn)多元Logistic邏輯回歸方程：Logistic [P(Y=1)] =β0+β1X1+β2X2+…+βkXk，得到我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)多元邏輯回歸方程：Logistic [P(Y=1)] = -1.639 -1.492X1-0.013X2+2.188X3+1.184X4+0.118X5+1.901X6

2.3.3 模型檢驗(yàn)

1. 模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)

在該方程模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)中，步（Step）、塊（Block）和模型（Model）檢驗(yàn)的值均小于0.01（表6）。

2. 模型擬合優(yōu)度（Goodness of Fit）檢驗(yàn)

在該方程的模型-2 對(duì)數(shù)似然值[-2 log likelihood(-2LL)]為82.629，Cox & Snell R2為0.381，Nagelkerke R2為0.527（表7）。

利用多元Logistic回歸方程模型，可以對(duì)因變量Y進(jìn)行預(yù)測(cè)，其準(zhǔn)確性情況如下：觀測(cè)值為0時(shí)（無損傷），預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為68.6%；觀測(cè)值為1時(shí)（有損傷），預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為89.7%；總的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為82.5%（表8）。

表6 模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)

表7 模型匯總

表8 分類預(yù)測(cè)表α

注：α切割值為 0.500。

Hosmer和Lemeshow檢驗(yàn)＞0.05，模型的預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值無顯著性差異（=0.130）（表9、表10）。

表9 Hosmer 和Lemeshow檢驗(yàn)

表10 Hosmer 和Lemeshow檢驗(yàn)的隨機(jī)性表

3 討論

運(yùn)動(dòng)損傷一直是經(jīng)常困擾運(yùn)動(dòng)員和大眾健身人群的嚴(yán)重問題，科學(xué)合理的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是解決該問題的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的前提是風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別。多年研究表明，動(dòng)作、技術(shù)、戰(zhàn)術(shù)、體能、營養(yǎng)、疲勞、醫(yī)療、場(chǎng)地、比賽規(guī)則等因素都與運(yùn)動(dòng)損傷相關(guān)。然而，通過檢測(cè)所有相關(guān)因素來評(píng)估運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)既不經(jīng)濟(jì)，也不現(xiàn)實(shí)。

一般導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)損傷的因素可分為內(nèi)因和外因。場(chǎng)地、設(shè)施、訓(xùn)練、醫(yī)療、營養(yǎng)、比賽規(guī)則、身體沖撞等屬于外因，受社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、地理等外界環(huán)境和條件的限制，個(gè)人很難改變。損傷史、疲勞、體能差、身體不對(duì)稱、本體感覺、運(yùn)動(dòng)技術(shù)不正確等屬內(nèi)因，通過科學(xué)的訓(xùn)練指導(dǎo)有可能得到改善，降低運(yùn)動(dòng)個(gè)體損傷的風(fēng)險(xiǎn)。從這個(gè)角度出發(fā)，國際上展開了眾多人體內(nèi)因與運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)的研究。早期研究多采用檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、單因素方差、ROC曲線等方法探討單因子或幾個(gè)因子組合與運(yùn)動(dòng)損傷發(fā)病率/患病率的關(guān)系，常用評(píng)價(jià)指標(biāo)為比值比（OR）、相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)（RR）等。例如：迄今為止已有超過25項(xiàng)研究[9,20,21]證實(shí)，運(yùn)動(dòng)損傷史是損傷風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，有損傷史個(gè)體運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)增高2～29倍。2012年Wilkerson等[7]提出下肢與軀干損傷的4因子預(yù)測(cè)模式，評(píng)價(jià)指標(biāo)包括參賽負(fù)荷、腰痛ODI評(píng)分、斜板（Trunk Flexion Hold ，TFH）試驗(yàn)、靠墻半蹲（Wall Sit Hold ，WSH），發(fā)現(xiàn)超過3個(gè)測(cè)試陽性，運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增高（RR=3.14，OR=16）。上述分析方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單方便，但由于沒有考慮到其他因素的混雜、交互作用，評(píng)價(jià)結(jié)果很難準(zhǔn)確反映運(yùn)動(dòng)損傷的風(fēng)險(xiǎn)。

近年來，國際上開始逐漸采用統(tǒng)計(jì)學(xué)概率的方法構(gòu)建患病危險(xiǎn)性與多種危險(xiǎn)因素之間的關(guān)系模型，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)、量化，確切地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)損傷的獨(dú)立作用大小。常用方法有多元邏輯回歸、多元線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分析等。此外，測(cè)試也從傳統(tǒng)的力量、柔韌、活動(dòng)度等單項(xiàng)測(cè)試轉(zhuǎn)向包含多種潛在風(fēng)險(xiǎn)因素的綜合功能性測(cè)試。目前研究已經(jīng)確定FMS、YBT兩個(gè)可靠的綜合功能性測(cè)試與運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。FMS是由Gray Cook等人設(shè)計(jì)的人體基本動(dòng)作模式障礙或缺陷診斷方法[3]，它不是孤立診斷或測(cè)量某一關(guān)節(jié)/動(dòng)作，而是對(duì)整體動(dòng)作模式質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)評(píng)價(jià)，能確定傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)檢查很難發(fā)現(xiàn)的身體靈活性、穩(wěn)定性和對(duì)稱性缺陷，這些問題恰恰是運(yùn)動(dòng)損傷的重要潛在危險(xiǎn)因素[13,19]。較低的FMS分?jǐn)?shù)已被證明是專業(yè)足球運(yùn)動(dòng)員[7]、女性大學(xué)生運(yùn)動(dòng)員[6]、消防員[4]和軍事人員[16,17]損傷的高危因素。目前已有研究[2]證實(shí)，F(xiàn)MS測(cè)試也適合用于評(píng)價(jià)我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員非接觸性損傷風(fēng)險(xiǎn)，F(xiàn)MS總分與非接觸性損傷有強(qiáng)的關(guān)聯(lián)。YBT測(cè)試最早由Gray等人提出，改良于星形平衡測(cè)試（Star Excursion Balance Test），是一種綜合功能性測(cè)試，主要用于測(cè)試動(dòng)態(tài)情況下身體平衡能力以及姿勢(shì)控制能力，具有簡潔、省時(shí)、可靠性高（可信度：0.88~ 0.99，≤0.01）等特點(diǎn)[12,14]。2006年，Plisky等[19]跟蹤研究高中籃球生下肢非撞擊性損傷，發(fā)現(xiàn)如果YBT測(cè)試左右腿向前伸出距離差大于4 cm，損傷風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加到2.5倍；綜合值處于同類人群下1/3的女學(xué)生，損傷風(fēng)險(xiǎn)增加約6倍。此外，還有研究[5,8,10,11]證明它能用于評(píng)價(jià)慢性踝關(guān)節(jié)不穩(wěn)、前交叉韌帶（ACL）損傷等風(fēng)險(xiǎn)因素。目前，已有研究建立我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢YBT測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估診斷標(biāo)準(zhǔn)，并發(fā)現(xiàn)存在顯著的性別差異。

目前，國際上運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)模型的典型代表是Move2Perform損傷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，它以國際最新研究證據(jù)基礎(chǔ)，采集大樣本損傷史、年齡、性別、運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目和等級(jí)等人口學(xué)危險(xiǎn)因素，利用FMS、YBT等測(cè)試結(jié)果，使用多元回歸分析方法建立風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)個(gè)人和團(tuán)體的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)科學(xué)化管理[22]。然而，該模型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是西方人群，要想用它準(zhǔn)確評(píng)估我國人群的運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)并不理想。本研究在我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員功能性測(cè)試與傷病調(diào)查的基礎(chǔ)上，篩選相關(guān)損傷風(fēng)險(xiǎn)因子，采用多元Logistic回歸方法控制、調(diào)整其他因素的混雜、交互作用，建立了我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員非撞擊性損傷風(fēng)險(xiǎn)回歸模型。本研究在反映回歸方程總體情況的模型系數(shù)綜合檢驗(yàn)中，步（Step）、塊（Block）和模型（Model）的值均小于0.01，這提示，將自變量X引入只有常數(shù)的方程后發(fā)生了顯著性變化，方程模型合理。在擬合優(yōu)度檢驗(yàn)中， -2LL反映了在模型中包括所有自變量后的誤差，用于處理因變量無法解釋的變動(dòng)部分的顯著性問題，又稱為擬合劣度卡方統(tǒng)計(jì)量，-2LL值越小提示回歸方程的擬合程度越好；Cox & Snell R2在模擬似然值的基礎(chǔ)上模仿線性回歸的R2，Nagelkerke R2是用Cox & Snell R2除以自身的最大值。Nagelkerke R2和Cox & Snell R2大于0.2，提示可以接受，大于0.4提示擬合度好。本研究建立模型的－2LL值為82.629，Cox & Snell R2為0.381，Nagelkerke R2為0.527，提示，模型擬合程度較好。Hosmer和Lemeshow檢驗(yàn)預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值無顯著性差異（＞0.05），也進(jìn)一步驗(yàn)證該模型在可接受的水平上擬合了整體數(shù)據(jù)。該模型對(duì)傷病預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性為89.7%，無傷病預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性為68.6%。該模型提示，下肢Y測(cè)試、運(yùn)動(dòng)損傷史、FMS測(cè)試痛與運(yùn)動(dòng)損傷存在顯著關(guān)聯(lián)（＜0.05），我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊性運(yùn)動(dòng)損傷的重要危險(xiǎn)預(yù)測(cè)因素與損傷風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系如下：

1. 運(yùn)動(dòng)損傷史偏回歸系數(shù)為2.188，陽性O(shè)R值為8.913（95% CI，2.434～32.644），說明校正了其他因素后，有損傷史運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊性損傷風(fēng)險(xiǎn)是無損傷史運(yùn)動(dòng)員的8.913倍。

2. 下肢Y測(cè)試偏回歸系數(shù)為1.184，陽性O(shè)R值為3.268（95% CI，1.038～10.290），說明校正了其他因素后，下肢Y測(cè)試陽性運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊性損傷風(fēng)險(xiǎn)是陰性運(yùn)動(dòng)員的3.268倍。

3. FMS測(cè)試痛偏回歸系數(shù)為1.901，陽性O(shè)R值為6.690（95% CI，1.500～29.833），說明校正了其他因素后，F(xiàn)MS測(cè)試痛陽性運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊性損傷風(fēng)險(xiǎn)是陰性運(yùn)動(dòng)員的6.690倍。

4 結(jié)論

我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊運(yùn)動(dòng)損傷風(fēng)險(xiǎn)的多元邏輯回歸模型擬合度較好。在校正了其他因素后，下肢Y測(cè)試陽性、運(yùn)動(dòng)損傷史陽性、FMS測(cè)試痛陽性是我國橄欖球運(yùn)動(dòng)員下肢與軀干非撞擊性運(yùn)動(dòng)損傷的重要預(yù)測(cè)因素。

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A Study on the Risk Assesment about Non-Contact Injury of Lower Limbs and Trunk of Chinese Rugby Players

GAO Xiao-lin1, XU Hui2, HUANG Peng3, LI Yu3, YANG Hui-jun4

1.China Institute of Sport Science, Beijing 100061 China; 2.Shanghai University of Sport, Shanghai 200438 China; 3.Beijing Sport University, Beijing 100084,China; 4.Xi’an Physical Education University, Xian 710000, China.

Objective: In order to provide scientific basis for the injury risk assessment, we use logistic regression method to establish equation model of non-contact injury of lower limbs and trunk of Chinese rugby athletes, and to screening predictors. Methods: Subjects included rugby athlete in national and provincial teams; large sample data were collected by standard Lower Quarter Y Balance Test (LQ-YBT) (YBT), Functional Movement Screen (FMS); Non-contact injury of the lower limbs and trunk were tracked and recorded. The association between risk factors and injury risk was analyzed by logistic regression method. Results: The regression equation of Non-contact injury risk of Chinese rugby athletes is was established as: Logistic [P(Y=1)] = -1.639-1.492X1-0.013X2+2.188X3+1.184X4+0.118X5+1.901X6（X1=gender, X2=years of special sport training, X3=sports injury history, X4= LQ-YBT, X5=FMS score, X6= FMS test pain, Y=injury) . The P values of step, block and model, were less than 0.01. In goodness of fit test, the -2 log likelihood(-2LL) values was 82.629, Cox & Snell2values was 0.381, and Nagelkerke2values was 0.527. According to the logistic regression equation model, the accuracy of predicting injury was 89.7%, the accuracy of predicting non-injury was 68.6%, the average predicting accuracy of the model was 82.5%. There was no significant difference in Hosmer and Lemeshow test (＞0.05). It was indicated that Non-contact injury has significant correlation with gender, LQ-YBT, sports injury history, and FMS test pain (＜0.05). The OR value of male was 0.225 (95% CI, 0.057~0.885), the positive OR value of sports injury history was 8.913 (95% CI, 2.434～32.644), the positive OR value of LL-YBT was 3.268 (95% CI, 1.038~10.290). The positive OR value of FMS test pain was 6.69 (95% CI, 1.500~ 29.833). Conclusion: the multivariate logistic regression model of Non-contact sports injury risk of lower limb and trunk of Chinese rugby players has perfect goodness of fit and high prediction accuracy of sports injury. After adjustment upon other factors, positive LL-YBT, positive sports injury history, positive FMS test pain can be considered as important predictors of Non-contact sports injury risk of lower limb and trunk of Chinese rugby players.

1002-9826(2018)05-0117-06

10.16470/j.csst.201805018

G849.2

A

國家體育總局體育科學(xué)研究所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目（基本14-18, 基本15-36）

高曉嶙,男,副研究員,主要研究方向?yàn)檫\(yùn)動(dòng)損傷與運(yùn)動(dòng)性心血管意外的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)防與康復(fù),E-mail: gaoxiaolin@ciss.cn。