Alex Hutchinsons Lauflabor

Geschlechtsspezifische Laufverletzungen

Frauen verletzen sich häufiger als Männer, lautet die herkömmliche Expertenmeinung. Eine neue Studie stellt diese Einschätzung in Frage.

Geschlechtsspezifische Laufverletzungen

Der Quadrizeps-Winkel hat Schuld daran, dass Frauen sich laut herrschender Expertenmeinung häufiger als Männer verletzten.

Bild: iStockphoto.com / BartekSzewczyk

Die gängige Auffassung ist, dass Frauen sich häufiger als Männer verletzen. Die Unterschiede der geschlechterspezifischen Laufverletzungen sollen vom „Q-Winkel“, genauer gesagt Quadrizeps-Winkel, herrühren. Das ist der Winkel, der vom dem oberen Becken, der zentralen Kniescheibe und dem Ansatzpunkt der Patellasehne am Schienbein gebildet wird.

Frauen neigen dazu, aufgrund ihrer breiteren Hüften, einen größeren Q-Winkel als Männer zu haben, und theoretisch verursacht das einen größeren Druck auf Knie und Unterschenkel, was zu mehr oder zumindest unterschiedlichen Laufverletzungen führt.

Es gibt einige Hinweise, die diese Auffassung unterstützen. Beispielsweise analysierte 2002 eine Studie von Jack Taunton und seinen Kollegen von der University of British Columbia Allan McGavin Sports Medicine Centre Aufzeichnungen von mehr als 2.000 Laufverletzungen der letzten 30 Jahre an der Sport-Klinik. Sie fanden heraus, dass Männer tendenziell mehr Verletzungen an Sehnen und am Knieknorpel haben, wohingegen Frauen eher unter einer Instabilität des Beckens, Stressfrakturen und dem patellofemoralen Schmerzsyndrom („Läuferknie“) leiden. Das Auftreten von Stressfrakturen erinnert daran, dass auch noch andere Faktoren wie zum Beispiel die Knochendichte bei der Unterscheidung zwischen weiblichen und männlichen Verletzungen eine Rolle spielen.

Natürlich ist das Problem einer retrospektiven Analyse, dass man nicht wirklich weiß, welche Faktoren schließlich zu den jeweiligen Verletzungen geführt haben. Es gibt eine neue Richtung in der Forschung, die sich mit dem Lauftempo als Ursache beschäftigt und die nahelegt, dass hier eher Männer die „unverbesserlichen Idioten“ sind, also könnten vielleicht auch verschiedene Trainingmuster für die unterschiedlichen Verletzungen verantwortlich sein.

Um das herauszufinden, macht Maha Elashi, Doktorandin an der UBC Environmental Physiology Lab, eine prospektive Studie. Die ersten Ergebnisse präsentierte sie auf der Jahresversammlung2015 der Canadian Academy of Sport and Exercise Medicine. Sie untersuchte 68 Männer und 86 Frauen, die sich in einem 12-wöchigen Trainingsprogramm auf ein 10-km-Rennen vorbereiteten. Die Läufer wurden wöchentlich sorgfältig kontrolliert, um ihren Verletzungsstatus zu bestimmen. Als verletzt wurde eingestuft, wer mindestens die letzten drei aufeinanderfolgenden Trainingseinheiten wegen Schmerzen ausfallen lassen musste.

Kein signifikanter Unterschied in der Verletzungsrate von Läufern und Läuferinnen

Die Ergebnisse? Kein signifikanter Unterschied in der Verletzungsrate. Die Frauen hatten 3,66 Verletzungen pro 1.000 Trainingseinheiten, die Männer hatten 3,56. Natürlich drängt sich hier die wichtige Anschlussfrage auf: Hätte diese Studie überhaupt einen kleinen Unterschied entdecken können? Statistisch gesehen hatten die Frauen im Vergleich zu den Männern ein relatives Risiko von 1,02 sich während des Trainingsprogramms zu verletzen. Das relative Risiko drückt dabei aus, um welchen Faktor sich das Verletzungsrisiko von Männern und Frauen unterscheiden. Ein Wert von 1 bedeutet, dass das Risiko in beiden Gruppen gleich ist. Das relative Risiko von 1,02 heißt also, dass Frauen ein geringfügig höheres Verletzungsrisiko hatten – allerdings mit einem sehr breiten 95-prozentigen Konfidenzintervall (Erwartungsbereich) von 0,40 bis 2,59. Mit anderen Worten, wir werden noch jede Menge mehr Probanden und vielleicht auch längere Studienperioden brauchen, um geschlechtsspezifische Unterschiede in der Verletzungsgefahr von Läufern deutlich zu belegen oder auszuschließen.

Dies ist genau das, was Elashi und ihre Kollegen tun möchten. Also sollten wir in ein oder zwei Jahren noch mal Ausschau nach neuen Daten halten. Das ist gute Wissenschaft: Annahmen machen, die wir bereits kritiklos akzeptiert haben, und sie dann auf die Probe stellen. Es wird interessant zu sehen, welche Schlussfolgerungen sie am Ende ziehen.

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