Bases théoriques de la gestion de la santé et des blessures

Aperçu

This course introduces the scientific foundations of sports injury causation, workload modelling, and the emerging role of artificial intelligence in injury prevention. Learners will explore how injury mechanisms have evolved from simple monocausal views to multifactorial, dynamic, and systems-based approaches that reflect real athlete complexity.

Through clear explanations and practical football examples, the course covers essential concepts such as intrinsic and extrinsic risk factors, the dynamic recursive model, the workload–injury relationship, and modern systems thinking used in elite performance environments. The second part of the course examines precision workload metrics, including acute:

chronic workload ratios, high-speed running thresholds, acceleration load, sleep quality monitoring, and contextual load management.

Finally, learners discover how AI and machine learning are transforming injury prediction, from multi-modal data integrations to SVM models, decision trees, Bayesian networks, individualised risk profiles, and early-warning systems used in elite clubs. By the end of this course, learners will understand the biological, physiological, and data-driven mechanisms behind injuries, and how modern AI-enhanced monitoring strategies reduce injury risk, optimize performance, and enhance player availability.

Programme

• Caractéristiques physiologiques : comment l'entraînement façonne la performance et fixe les limites
Explorez comment un entraînement ciblé transforme le corps de l’athlète, les limites physiologiques qui définissent la performance d'élite, et l'équilibre difficile entre repousser ses limites et risquer la blessure. À travers des leçons approfondies, vous découvrirez les mécanismes d'adaptation, les signes avant-coureurs de surentraînement et l'interaction entre la fatigue, la récupération et le risque de blessure.
• Charge d'entraînement et blessures : équilibrer la charge pour améliorer la performance et prévenir les blessures
Plongez dans l'art et la science de prescrire la charge d'entraînement pour obtenir des résultats optimaux. Ce module décompose la relation dose-réponse critique, les paradoxes surprenants de l'intensité d'entraînement et l'évolution des modèles basés sur les données qui aident à minimiser les blessures tout en maximisant les gains de performance.
• Blessure, éviter à tout prix : prévenir les blessures grâce à des stratégies intelligentes
Découvrez l'impact multifacette des blessures sur la performance individuelle et d'équipe, des revers immédiats aux conséquences à long terme. Apprenez à décoder le « puzzle des blessures » et à appliquer des solutions pratiques et fondées sur des preuves pour garder les athlètes en bonne santé, résilients et performants à leur meilleur niveau.
• Modèles étiologiques des blessures : comprendre les causes des blessures pour les prévenir
Obtenez un aperçu des modèles en constante évolution qui expliquent pourquoi les blessures se produisent dans le sport de haute performance. Ce module vous guide à travers les théories fondamentales, la pensée systémique avancée et les outils technologiques les plus récents, y compris l'IA et la surveillance en temps réel, qui vous permettent de prédire, prévenir et gérer les blessures avec précision.

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Enseigné par

Marisa Sáenz

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Matières

Science