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Record 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 on OpenAlexfundno aff
Yosra Cherni

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicCerebral Palsy and Movement Disorders
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from 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).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.018

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2020
Admission routes1
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