АЛГОРИТМ ФОРМУВАННЯ ЦІЛЬОВИХ КОРЕКЦІЙНО-ПРОФІЛАКТИЧНИХ ПРОГРАМ: ВІД БІОМЕХАНІЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ ДО ІНДИВІДУАЛІЗОВАНОЇ КІНЕЗІОЛОГІЧНОЇ КОРЕКЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.31652/2071-5285-2025-20(39)-36-45Ключові слова:
функціональні порушення опорно-рухового апарату, біомеханічний скринінг, постуральна симетрія, кінезіологічна корекція, індивідуалізація оздоровчих програм, корекційно-профілактичні заході.Анотація
Анотація. Актуальність. Незважаючи на значний масив наукових праць, присвячених окремим кінезіологічним методикам, поза увагою дослідників залишається питання системної алгоритмізації. На сьогодні констатується суттєвий методичний пробіл у механізмах трансформації результатів об’єктивної біомеханічної діагностики у цільові корекційні стратегії. Відсутність цілісного алгоритму, який би інтегрував інструментальний скринінг як імперативну передумову формування індивідуалізованого плану, нівелює потенціал сучасних технологій і знижує прогнозовану ефективність оздоровчих заходів. Мета дослідження полягає у теоретико-методологічному обґрунтуванні та розробці цілісного алгоритму проєктування корекційно-профілактичних програм, що забезпечують високу ступінь індивідуалізації оздоровчих заходів на основі інтеграції даних біомеханічної діагностики, методів індивідуалізованого кінезіологічного моделювання для оптимізації рухової функції суб’єктів. Методи дослідження: теоретичний аналіз і узагальнення літературних джерел, фотозйомка й аналіз постави, методи математичної статистики. Результати. Теоретично обґрунтовано цілісний алгоритм формування індивідуалізованих корекційно-профілактичних програм, що інтегрує біомеханічний контроль і цифрові моделі аналізу даних. Алгоритм реалізується у чотири етапи: 1. Інструментальний скринінг (використання markerless-систем та IMU-сенсорів для об'єктивізації рухових характеристик). 2. Кінезіологічне моделювання (формування «цифрового профілю» опорно-рухового апарату, ранжування зон втручання та прогнозування змін у кінематичних ланцюгах). 3. Проєктування програми (диференційований вибір засобів на основі отриманої моделі). 4. Динамічний моніторинг (адаптивне коригування навантажень за результатами повторних вимірювань). Доведено, що поєднання алгоритмів машинного навчання з біомеханічним моделюванням забезпечує перехід від епізодичної діагностики до прецизійної корекції рухових дисфункцій у системі фізичної культури та спорту. Висновки. Розроблено цілісний алгоритм, що базується на замкненому циклі «діагностика – моделювання – корекція», де вибір засобів кінезіотерапії детермінується не нозологічною формою, а індивідуальним профілем біомеханічних дефіцитів, що дозволяє мінімізувати ризик травматизації та підвищити ергономічність рухової діяльності.
Посилання
Асаулюк І., Носова Н., Демьохін Д., Покропивний О., Маринчук П. (2023). Стан біомеханіки постави, як критерій диференціації занять в процесі фізкультурно-спортивної реабілітації. Фізична культура, спорт та здоров’я нації. Вип. 15. С. 406–420. https://doi.org/10.31652/2071-5285-2023-15(34)-406-420
Демьохін Д., Асаулюк І. Стан біомеханіки постави та особливості соматометричних показників жінок другого періоду зрілого віку. Спортивний вісник Придніпров’я. 2024. Вип. 1. С. 34–42. https://doi.org/10.32540/2071-1476-2024-1-034
Кашуба В., Попадюха Ю. Біомеханіка просторової організації тіла людини: сучасні методи та засоби діагностики і відновлення порушень: монографія. Центр учбової літератури, 2018.
Кашуба В., Гончарова Н., Носова Н. Біомеханіка просторової організації тіла людини: теоретичні та практичні аспекти. Теорія і методика фізичного виховання і спорту. 2020. № 2. С. 67–85.
Кашуба В. О., Григус І. М., Руденко Ю. В. Стан просторової організації тіла осіб зрілого віку: виклик сьогодення. In Influence of physical culture and sports on the formation of an individual healthy lifestyle: Scientific monograph. Baltija Publishing, 2023. С. 56–68. https://doi.org/10.30525/978-9934-26-280-7-3
Кашуба В. О., Самойлюк О. В., Шевчук О. М., Ярмолинський Л. М., Покропивний О. М. Особливості біогеометричного профілю постави жінок першого періоду зрілого віку. Спортивна медицина, фізична терапія та ерготерапія. 2025. Вип. 1. С. 67–77. https://doi.org/10.32782/spmed.2025.1.10
Armstrong K., Li M., Delp S. Validation of markerless pose estimation for clinical gait analysis: A multi-center study. Journal of Biomechanics. 2025. Vol. 164. 111928. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2024.111928
Arshad R., et al. Reliability of subjective movement quality assessments vs. instrumental biomechanical analysis. Physical Therapy in Sport. 2024. Vol. 62. P. 45–53. https://doi.org/10.1016/j.ptsp.2024.01.005
Bae J., Lee H. A taxonomic approach to biomechanical metrics in corrective kinesiology. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2025. Vol. 22(1). 412. https://doi.org/10.3390/ijerph22010412
Bafrouei S., et al. Motor retraining vs. strength conditioning for musculoskeletal injury prevention: A systematic review. British Journal of Sports Medicine. 2025. Vol. 59(2). P. 110–121. https://doi.org/10.1136/bjsports-2024-108210
Barzegari A., Majelan A. S. Neural plastic effects of motor learning in postural control rehabilitation. Journal of Motor Behavior. 2023. Vol. 55(4). P. 412–425. https://doi.org/10.1080/00222895.2023.2189012
Cotton R. J., et al. Real-world gait analysis using markerless motion capture and computer vision. Nature Communications. 2023. Vol. 14. 4567. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39876-w
Cotton R. J., Sinz F. Uncertainty quantification in biomechanical pose estimation via confidence intervals. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 2025. Vol. 13. 1104567. https://doi.org/10.3389/fbioe.2025.1104567
De Souza R., et al. Evidence-based kinesiology: Integrating biomechanical metrics into clinical decision-making. Sports Biomechanics. 2024. Vol. 23(1). P. 89–106. https://doi.org/10.1080/14763141.2024.2210456
Jankowicz-Szymańska A., et al. Instrumental vs. clinical assessment of postural stability in orthopedic patients. Gait & Posture. 2024. Vol. 108. P. 122–130. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2024.02.008
Law T., et al. Effects of quantitative feedback on gait symmetry in post-surgical rehabilitation. Clinical Rehabilitation. 2023. Vol. 37(12). P. 1580–1594. https://doi.org/10.1177/02692155231189456
Lee S., Kim J. The role of cognitive engagement in motor retraining programs. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2025. Vol. 22. 14. https://doi.org/10.1186/s12984-025-01123-y
O’Sullivan K., et al. Digital transformation of corrective exercise: An algorithmic approach. Manual Therapy, Posturology & Rehabilitation Journal. 2024. Vol. 22. e2024012. https://doi.org/10.17784/mtprehabjournal.2024.22.1245
Pacheco M. M., et al. Sensory integration and motor learning in functional movement modeling. Human Movement Science. 2025. Vol. 93. 103189. https://doi.org/10.1016/j.humov.2024.103189
Rivaroli S., et al. Artificial intelligence-driven video analysis of compensatory gait patterns. European Spine Journal. 2024. Vol. 33. P. 2012–2025. https://doi.org/10.1007/s00586-024-08145-w
Smith L., Brown T., Keller M. Gait coordination as a predictor of neurocognitive decline. Aging Clinical and Experimental Research. 2025. Vol. 37. 512. https://doi.org/10.1007/s40520-025-02688-w
Spilz A., Kaps P., Eskofier B. Deep learning for movement quality assessment using IMU and pose data. Sensors. 2025. Vol. 25(3). 892. https://doi.org/10.3390/s25030892
Wan X., et al. Contextual interpretation of biomechanical data in individualized kinesiology. Journal of Rehabilitation Medicine. 2023. Vol. 55. jrm00345. https://doi.org/10.2340/jrm.v55.12345
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Демьохін Дмитро, Асаулюк Інна, Олефір Дана

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.