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Record W3138674651 · doi:10.71781/26489

Effets des orthèses plantaires sur la biomécanique du membre inférieur chez des patients ayant une instabilité de la cheville

2019· dissertation· fr· W3138674651 on OpenAlexfundno aff
Gabriel Moisan

Bibliographic record

VenueLe dépôt institutionnel (Université du Québec à Trois-Rivières) · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’instabilité chronique de la cheville (CAI) est un fardeau socioéconomique important qui entraine des répercussions néfastes chez la population atteinte, comme des récidives d’entorses de la cheville (ELC), qui peuvent notamment s’expliquer par des déficits biomécaniques aux membres inférieurs. Ces déficits sont notamment observés lors d’activités quotidiennes comme la marche, mais aussi lors de tâches plus difficiles comme l’atterrissage d’un saut. Par contre, les impacts biomécaniques réels d’une CAI lors de la locomotion ne sont pas encore clairement décrits. Les orthèses plantaires sont couramment utilisées dans le traitement de pathologies musculosquelettiques pour modifier les variables biomécaniques des membres inférieurs (cinématique, cinétique et électromyographie) responsables de ces pathologies. Bien que leurs effets sur la biomécanique du membre inférieur d’individus atteints d’une CAI soient encore méconnus, les orthèses plantaires pourraient permettre de les traiter plus efficacement. Les objectifs principaux de cette thèse étaient de déterminer les déficits biomécaniques associés à la CAI lors de la locomotion et lesquels de ces déficits peuvent être atténués avec le port d’orthèses plantaires. L’Étude 1 consistait à réaliser une revue systématique de la littérature sur les impacts biomécaniques d’une CAI lors d’une tâche de marche et de course. L’Étude 2 consistait à identifier les différences biomécaniques entre des individus avec et sans CAI à la marche. L’Étude 3 consistait à déterminer les différences biomécaniques entre des individus avec et sans CAI lors de l’atterrissage d’un saut unipodal sur une surface plane (DROP), inclinée (WEDGE) et instable (FOAM) ainsi qu’à l’atterrissage d’un saut latéral maximal unipodal (SIDE). Finalement, l’Étude 4 consistait à déterminer les effets des orthèses plantaires sur la biomécanique du membre inférieur d’individus atteints d’une CAI lors des tâches de marche et d’atterrissage d’un saut unipodal. À la marche, les individus atteints d’une CAI présentent de nombreux déficits biomécaniques qui pourraient les prédisposer à subir d’autres ELC, notamment une augmentation de l’inversion et de la flexion plantaire de la cheville. Ces augmentations de mouvement à la cheville contribuent à augmenter les forces verticales latérales au pied, à modifier la cinématique et la cinétique du genou ainsi que l’activité des muscles moyen fessier et long fibulaire. Lors de l’atterrissage d’un saut unipodal, les individus atteints d’une CAI présentent une augmentation de la dorsiflexion de la cheville afin de stabiliser l’articulation. Lors de la tâche WEDGE, la diminution de la préactivation musculaire du long fibulaire pourrait mettre ces individus plus à risque de subir d’autres ELC. De plus, le port d’orthèses plantaires diminue l’activité musculaire du tibial antérieur lors de la tâche DROP et du biceps fémoral à la marche chez des individus atteints d’une CAI. Elles semblent n’avoir aucun effet significatif sur la cinématique et cinétique du membre inférieur lors de la marche et l’atterrissage d’un saut unipodal. Finalement, cette thèse permet de mieux identifier les déficits biomécaniques à adresser lors de l’élaboration de plan de traitement pour les individus atteints d’une CAI et de mieux comprendre les effets des orthèses plantaires pour atténuer ces déficits.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.079
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.007
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.199 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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