Il sovraccarico nello sport è stato tradizionalmente interpretato attraverso modelli prevalentemente lineari, nei quali l’eccesso di carico viene associato al superamento di una soglia e all’aumento del rischio di overuse o infortunio. Le evidenze mostrano tuttavia una limitata capacità predittiva delle singole metriche di carico e sostengono una lettura multifattoriale e dinamica della risposta dell’atleta. Il presente contributo propone un modello concettuale che sposta l’attenzione dalla quantità dello stimolo alla capacità individuale di rispondervi. Capacità tissutale, stato neuromuscolare, storia di carico, precedenti infortuni, recupero, sonno e fattori psicosociali concorrono a determinare adattamento o decompensazione. In questa prospettiva, aNETomy-Clinic_AI viene proposto come framework sperimentale per integrare informazioni cliniche, diagnostiche e biometriche in una rappresentazione di rete. Lo Score di Complessità Clinica (SCC, 0–100) costituisce un indice proposto per sintetizzare dimensione diagnostica, severità dei sintomi e impatto funzionale. L’integrazione esplorativa di SCC, VAS dominante e salute percepita (PHS) introduce il concetto di carico allostatico come espressione dello stato complessivo dell’atleta. Il modello non intende fornire una soglia predittiva di infortunio, ma generare un quadro misurabile e longitudinalmente monitorabile della risposta individuale. Il fisioterapista sportivo può così integrare evidenze, esperienza clinica e dati dell’atleta per modulare il carico e orientare adattamento, riabilitazione e Return to Play.
Riabilitazione
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