Resumen y palabras clave

Este estudio tiene como objetivo evaluar la adherencia de los deportistas de montaña en Asturias a las recomendaciones generadas por dispositivos electrónicos deportivos, mediadas por inteligencia artificial (IA), específicamente aquellas relacionadas con la prevención de lesiones. Para ello, se realizó una investigación observacional de corte transversal descriptivo, analizando los datos obtenidos mediante un cuestionario autoadministrado.

La población objetivo incluyó a deportistas de resistencia en montaña que desarrollan su actividad en el Principado de Asturias. Se diseñó un cuestionario específico para esta investigación, compuesto por preguntas sociodemográficas, aspectos relacionados con el uso de dispositivos electrónicos deportivos y una adaptación del cuestionario de Morisky para medir la adherencia a las recomendaciones.

El análisis de los datos permitió describir el perfil de los usuarios de dispositivos electrónicos deportivos en la región, identificando patrones generales en su adherencia a las recomendaciones emitidas por dichos dispositivos. La franja de edad con más representación es de 26 a 45 años coincidiendo con el mayor uso de dispositivos. Casi la mitad de los deportistas que reciben recomendaciones de prevención de lesiones en sus dispositivos tienen una baja adherencia a las mismas. Aunque no se encontraron asociaciones estadísticamente significativas entre la adherencia y la incidencia de lesiones o sobrecargas, los resultados ofrecen una perspectiva inicial sobre la capacidad de estas tecnologías en la prevención de lesiones, ya que los datos sugieren que los deportistas con media y alta adherencia tiene menos posibilidades de modificar el entrenamiento, abriendo la puerta a futuros estudios más amplios y validados.

Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Prevención de lesiones, Adhesión a medicación, Deporte de Montaña.

Introducción

La tecnología está transformando la forma en que interactuamos en nuestra vida cotidiana, y el mundo del deporte no es la excepción. En los últimos años, el uso de dispositivos de electrónica deportiva ha experimentado un auge significativo, liderando una revolución tecnológica en el ámbito deportivo. Estos dispositivos, inicialmente adoptados por deportistas élite se han extendido rápidamente a deportistas amateur gracias a la versatilidad de las métricas que ofrecen, las cuales son útiles para prácticamente todas las disciplinas deportivas, favoreciendo su implementación en diversos entornos. La IA, en combinación con el Internet de las cosas (internet of things, IoT), está transformando múltiples campos incluido el sector salud, gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y convertirlos en información procesable. La IA se refiere a la capacidad de los sistemas computacionales para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones. En el ámbito deportivo, este enfoque resulta especialmente relevante para la prevención de lesiones, ya que permite monitorizar en tiempo real las condiciones físicas de los atletas, identificar patrones de riesgo y proponer intervenciones tempranas. La integración de estos sistemas representa un paso crucial hacia un enfoque más preventivo y basado en datos en la salud deportiva.

Estas herramientas permiten registrar datos relacionados con la carga deportiva y el estado físico, como frecuencia cardiaca, velocidad, distancia, cadencia de paso, carga de entrenamiento, nivel de estrés, calidad del sueño o consumo máximo de oxígeno (VO2 máx). Cuando estos datos son analizados mediante IA, es posible detectar patrones de sobrecarga, fatiga o cambios bruscos en el rendimiento que aumentan el riesgo de lesiones. Además de proporcionar análisis detallados de los entrenamientos, estos dispositivos ofrecen un feedback valioso que facilita la toma de decisiones en la planificación del entrenamiento, contribuyendo a la prevención de lesiones entre otros beneficios. Los estudios sobre lesiones en deportistas de resistencia indican que el 80% de éstas se atribuyen a un exceso de entrenamiento. Los deportes de resistencia son aquellos que requieren la realización de un esfuerzo físico prolongado, optimizando la capacidad del organismo para mantener dicha actividad durante el mayor tiempo posible. En disciplinas como el trail running, el alpinismo o el ciclismo de montaña, la resistencia es un factor determinante para el rendimiento y la prevención de lesiones. Un deportista de resistencia, como por ejemplo un corredor de larga distancia o distancia media maratón, tiene una incidencia de lesiones entre el 17 y el 79% por cada 1000 horas de carrera. Estos datos vienen a revelar la importancia de gestionar adecuadamente la carga para prevenir lesiones. Esta gestión no solo reduce los riesgos de lesiones sino también los costes médicos y sociales asociados, como la incapacidad temporal y los gastos sanitarios, ya que a partir del año 2020 se ha visto un incremento del deporte individual (y por ende de lesiones) en comparación con años previos.

El avance del Big Data y la IA ha abierto nuevas perspectivas en la prevención de lesiones deportivas. Sin embargo, aunque estas tecnologías ofrecen métricas y recomendaciones de gran valor, es posible que no se utilicen de manera efectiva. Esto significa desaprovechar su potencial como herramientas clave para gestionar la carga y el esfuerzo físico, elementos fundamentales para prevenir lesiones y optimizar el rendimiento deportivo. A pesar del importante incremento en estudios que se están realizando en la actualidad sobre la influencia de la IA a nivel de salud (2), no se ha encontrado ninguno que mida la adhesión de los deportistas a este tipo de recomendaciones en prevención. Tras una búsqueda bibliográfica sobre herramientas de medición de adhesión, se ha encontrado que la más ampliamente utilizada y validada es la escala Morisky de cuatro ítems (MMAS-4). Esta escala consiste en cuatro preguntas cerradas relacionadas con el cumplimiento de la medicación, como olvidar dosis, dejar de tomar el medicamento en determinadas circunstancias, suspenderlo cuando se siente mejor, o no seguirlo al sentirse peor. Esta escala fue originalmente diseñada para evaluar la adherencia al tratamiento farmacológico, pero su formato y enfoque en comportamientos relacionados con el cumplimiento de un plan de tratamiento la han hecho útil en otros ámbitos, pudiendo validarse así en diversos contextos clínicos.

En contextos no farmacológicos, la escala Morisky se ha empleado para evaluar adherencia a intervenciones relacionadas con cambios en el estilo de vida, como programas de dieta, ejercicio físico, control de peso, o terapias psicológicas. En estos casos, las preguntas suelen adaptarse para reflejar el cumplimiento de las recomendaciones específicas del tratamiento no farmacológico. Estos usos destacan la escala como una buena herramienta para monitorizar la adherencia en diferentes tipos de intervenciones.

Índice

1. Listado de abreviaturas

2. Índice de tablas

3. Índice de figuras y gráficos

4. Resumen y palabras clave

5. Introducción

6. Justificación

7. Objetivos y pregunta de investigación

General
Específicos
Pregunta de investigación
Metodología

8. Resultados y Discusión

Perfil de los Participantes y Uso de Dispositivos:
Perfil de uso de dispositivos de electrónica deportiva en deportistas de resistencia en montaña que realicen actividad en el Principado de Asturias
Relación entre la adherencia a las recomendaciones en prevención mediadas por la IA y la necesidad de modificación de entrenamientos por lesión o sobrecarga en los últimos 12 meses
Limitaciones y oportunidades

9. Conclusiones

10. Bibliografía