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Enregistrement W3135162081 · doi:10.71781/26622

Stratégies d’optimisation d’utilisation d’un exosquelette pour la réadaptation locomotrice des patients avec des troubles neuromoteurs : stratégies d’optimisation d’utilisation d’un exosquelette pour la réadaptation locomotrice des patients avec des troubles neuromoteurs

2020· dissertation· fr· W3135162081 sur OpenAlexfundno aff
Yosra Cherni

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La paralysie cérébrale est la principale cause des troubles de la locomotion chez l’enfant, touchant 2 à 3 enfants pour 1000 naissances. Elle se définit comme un trouble du mouvement et de la posture causant des limitations fonctionnelles dues à une lésion sur un cerveau en développement. La spasticité, la co-contraction excessive, la faiblesse musculaire ainsi que les difformités osseuses limitent l’autonomie de ces enfants. Leur marche est plus lente et plus instable comparée celle des enfants ayant un développement typique. Récemment, les exosquelettes (e.g., Lokomat®) pour la réadaptation de la marche ont montré leur efficacité chez l’adulte avec des troubles neuromoteurs. Néanmoins, les preuves appuyant l'efficacité d'une telle modalité d’entrainement chez les enfants avec paralysie cérébrale restent insuffisantes. En plus de son éventuelle pertinence pour la réadaptation locomotrice, le Lokomat® offre la possibilité d’évaluer certaines fonctions motrices (i.e., la force musculaire, la spasticité). Cependant, ces outils d’évaluation ne sont guère utilisés en raison du manque d’information quant à leurs fiabilités. L’objectif de cette thèse était d’évaluer la pertinence d’utilisation des orthèses robotisées « Lokomat® » à la fois pour l’évaluation des fonctions motrices et la réadaptation de la marche chez des patients avec des troubles neuromoteurs notamment la paralysie cérébrale. Pour répondre à notre objectif général, trois objectifs spécifiques ont été définis afin de : (1) évaluer l’efficacité de la réadaptation locomotrice robotisée pour l’amélioration des paramètres de la marche chez des enfants avec paralysie cérébrale ; (2) évaluer les qualités psychométriques des outils intégrés dans le Lokomat® mesurant la spasticité et la force isométrique afin de déterminer leurs pertinences pour un usage clinique régulier ; et (3) proposer une approche systématique basée sur l’électromyographie pour la personnalisation des réglages du Lokomat® afin de favoriser un entrainement optimal où nous avons ciblé les extenseurs de la hanche. Réalisée dans un contexte de « Living Lab » impliquant le patient, les parents, des cliniciens et des chercheurs, notre première étude a permis d’établir un protocole d’entrainement au Lokomat® réaliste (2 séances/semaines pour 12 semaines) et transférable en clinique et d’en vérifier l’efficacité. Cette intervention sur 24 patients a conduit à une amélioration de la force isométrique des membres inférieurs (+25-74%) ainsi qu’une amélioration des capacités de la marche telles que la vitesse de marche (+20%), la longueur du pas (+14%) et l’endurance (+24%). Les améliorations de la force musculaire et de l’endurance ont été maintenues au suivi après 6 mois. De plus, nos résultats ont mis en évidence des effets positifs, quel que soit le niveau de sévérité (niveaux « GMFCS - Gross Motor Function Classification System » II à IV). Dans la deuxième et troisième études, la fiabilité de deux outils intégrés dans le Lokomat® (L-FORCE et L-STIFF) mesurant respectivement la force musculaire et la spasticité des membres inférieurs a été mesurée à l’aide des coefficients de corrélation intraclasse (CCI) et de l’erreur type de mesure (ETM). La fiabilité intra- et inter-évaluateur du L-FORCE était bonne à excellente (CCI = 0,70 - 0,87 et ETM = 11,9 - 22,5%) pour la mesure de la force isométrique des fléchisseurs et extenseurs de la hanche et du genou chez des enfants avec paralysie cérébrale. La fiabilité intra-évaluateur du L-STIFF était modérée à excellente (CCI = 0,49 – 0,89 ; ETM = 7 – 16%) alors que la fiabilité inter-évaluateur était faible à bonne (CCI = 0,32 – 0,70 ; ETM = 6 - 39%). Ces deux outils ont ainsi une fiabilité intra- et inter-évaluateur supérieure à celle des tests cliniques conventionnels pour la mesure de la force isométrique et de la spasticité chez des enfants avec paralysie cérébrale avec une évaluation dans une position plus proche de celle de la marche. Enfin, notre quatrième étude est une preuve de concept d’une approche systématique basée sur l’électromyographie pour personnaliser et optimiser les réglages du Lokomat® visant à maximiser l’activité électromyographique des extenseurs de la hanche chez deux adultes ayant subi un accident vasculaire cérébral. Nous avons pu ainsi définir des paramètres personnalisés pour un entrainement ciblé au Lokomat à l’aide d’un protocole faisable et simple à déployer. Les deux cas présentés dans l’étude suggèrent un bénéfice significatif pour le renforcement musculaire des extenseurs de la hanche (+43 et 114 %) ainsi qu’une amélioration de l’endurance (+37% et +150%) et de la capacité de déplacement (évolution de l’échelle « Modified Functional Ambulation Classification » de 4 à 7). En conclusion, les résultats de nos travaux motivent l'utilisation d’orthèse robotisée – Lokomat pour la réadaptation locomotrice des enfants avec paralysie cérébrale. Cette approche fournit un environnement d’entrainement standardisé et permet une évaluation objective et globalement fiable des changements de la force et de la spasticité des membres inférieurs. Enfin, afin de donner plus de possibilités motrices à ces patients, l’optimisation des thérapies au Lokomat semble tout à fait réalisable et simple à mettre en place (i.e., en ayant recours à basée sur l’électromyographie et nécessitant seulement deux sessions Lokomat supplémentaires).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2020
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