Decyzje oparte na danych w późnych etapach rehabilitacji po rekonstrukcji ACL
Podczas konferencji Next Generation Performance 2025 Daniel Barbosa, trener przygotowania motorycznego w JJClinic – Medklinika sp. z o.o., przedstawił wykład poświęcony wykorzystaniu podejmowania decyzji w oparciu o dane (Data-Driven Decision Making, DDDM) w średnim i późnym etapie rehabilitacji po rekonstrukcji więzadła krzyżowego przedniego (ACL).
Wystąpienie koncentrowało się na znaczeniu obiektywnych pomiarów w planowaniu terapii i podejmowaniu decyzji o bezpiecznym powrocie do sportu.
Kim jest Daniel Barbosa?
Daniel Barbosa ukończył Uniwersytet Paranaense w Brazylii, specjalizując się w naukach o sporcie i ćwiczeniach fizycznych w kontekście rehabilitacji. Posiada doświadczenie dydaktyczne jako wykładowca akademicki i asystent badawczy w obszarze aktywności fizycznej, zdrowia i wydolności człowieka.
Od 2008 roku pracuje jako Strength & Conditioning Coach, koncentrując się na wydajności sportowców, rehabilitacji pourazowej oraz budowaniu formy fizycznej.
W swojej pracy łączy dowody naukowe, praktykę i nowoczesne technologie, aby optymalizować proces treningu i regeneracji. Od kilku lat współpracuje z zespołem JJClinic – Medklinika sp. z o.o., gdzie wspiera proces powrotu do sportu pacjentów po urazach ortopedycznych.
Rola danych w rehabilitacji po rekonstrukcji ACL
Powrót do pełnej sprawności po zabiegu rekonstrukcji ACL wymaga precyzyjnego i kontrolowanego procesu.
Tradycyjnie postępy ocenia się głównie na podstawie subiektywnej oceny klinicznej, jednak coraz częściej wykorzystywane są obiektywne dane, które pozwalają planować rehabilitację w sposób bardziej trafny i bezpieczny.
Wykorzystanie narzędzi analitycznych w późniejszych etapach rehabilitacji umożliwia:
- dokładniejsze monitorowanie postępów pacjenta,
- ocenę ryzyka ponownego urazu,
- indywidualizację terapii w oparciu o konkretne wskaźniki biomechaniczne i nerwowo-mięśniowe.
Nowoczesne technologie, takie jak analiza chodu, pomiary siły mięśniowej czy monitorowanie asymetrii ruchu, dostarczają danych, które wspierają kliniczne decyzje o dalszym postępowaniu terapeutycznym.
Kryteria powrotu do sportu
Decyzja o powrocie zawodnika do pełnej aktywności powinna opierać się na:
- obiektywnych danych dotyczących siły kończyn dolnych i kontroli motorycznej,
- testach funkcjonalnych oceniających dynamikę i stabilizację ruchu,
- analizie ryzyka, uwzględniającej historię urazów oraz specyfikę danej dyscypliny sportu.
Korzyści z podejścia opartego na danych
Zastosowanie koncepcji DDDM w rehabilitacji po ACL pozwala na:
- profilowanie stanu nerwowo-mięśniowego pacjenta na każdym etapie leczenia,
- szybsze i bardziej wiarygodne przekazywanie informacji zwrotnej zespołowi medycznemu,
- monitorowanie obciążenia wewnętrznego,
- porównywanie wyników z danymi referencyjnymi i raportowanie postępów rehabilitacji.
Daniel Barbosa podkreśla, że integracja nowoczesnych technologii i obiektywnych pomiarów z codzienną praktyką kliniczną to klucz do skutecznej i bezpiecznej rehabilitacji. Współczesny proces leczenia powinien obejmować nie tylko ocenę biomechaniczną, ale także pełny obraz funkcjonowania pacjenta – fizyczny i psychologiczny.
Podsumowanie
Podejmowanie decyzji na podstawie danych to przyszłość rehabilitacji po rekonstrukcji ACL.
Takie podejście umożliwia lepsze planowanie terapii, zwiększa bezpieczeństwo powrotu do sportu i daje pacjentom większą pewność w procesie rekonwalescencji. Wdrażanie metod opartych na danych w praktyce klinicznej to krok w stronę bardziej świadomej, nowoczesnej i skutecznej fizjoterapii.
