Informations pratiques

1.1. Communication

Ce travail a été présenté en communication orale lors du XIVème congrès annuel de la SOFAMEA (Société Francophone d’Analyse du Mouvement chez l’Enfant et l’Adulte) qui s’est tenu à Genève, du 04/02/2015 au 06/02/2015, lors de la session « Développements Techniques et Modèles biomécaniques ».

1.2. Remarque quant à la rédaction de ce chapitre

Ce chapitre a été volontairement rédigé à la manière d’un article, indépendamment des autres chapitres de ce manuscrit, afin de faciliter la valorisation de cette étude. Des informations déjà fournies dans les chapitres précédents feront ainsi parfois l’objet de redites.

2. Introduction

Les chutes sont un problème de santé publique pour la population âgée qui touche au moins une personne sur trois (World Health Organisation, 2008). Elles surviennent dans des situations extrêmement différentes, provoquant des réactions complexes, dépendantes de ce contexte (Horak, 2006; Maki and McIlroy, 2006). La capacité d’une personne à se prémunir de la chute correspond alors aux actions « réactives » qu’elle peut mettre en place pour rétablir un état d’équilibre « stationnaire », faisant appel à sa capacité d’adaptation (Granacher et al., 2012). Notamment, lorsqu’une réaction engendre un changement de la configuration des appuis, un transfert du poids du corps inefficace a été identifié comme l’une des causes les plus fréquentes de la chute (Robinovitch et al., 2013). Or, la capacité d’adaptation réduit avec l’âge, augmentant le risque de chute des personnes âgées (Grabiner et al., 2008; Tinetti et al., 1988). Ainsi, il est important d’être en mesure d’évaluer facilement le comportement global des personnes âgées en situation de déséquilibre.

Romain TISSERAND Thèse de doctorat

2015 - Université Claude Bernard Lyon 1 / LBMC 88

La position et la vitesse du centre de masse (CM) par rapport à la position et la possible modification de la base de support (BS) sont des critères indispensables pour la caractérisation de l’équilibre dynamique (Hof et al., 2005; Pai and Patton, 1997; Vallée et al., 2015; Winter, 1995). Particulièrement, la position du « CM extrapolé » ou XCOM (« eXtrapolated Center Of Mass ») est une information utile pour déterminer l’équilibre d’un individu et son risque de chute à un instant donné (Hof et al., 2005; Karamanidis et al., 2008). Son calcul est basé sur la trajectoire du CM. Si obtenir la position de la BS est plutôt simple, acquérir la cinématique du CM se révèle plus complexe car c’est un point virtuel, qui ne peut pas être suivi à l’aide d’un simple marqueur. L’évaluation de la position instantanée du CM requiert généralement d’utiliser une méthode segmentaire, où l’on suit la trajectoire de plusieurs marqueurs posés sur des points anatomiques (Cereatti et al., 2004; Van Sint Jan and Della Croce, 2005). Ces marqueurs permettent de construire des repères liés à chaque segment corporel. Ensuite, des valeurs de paramètres inertiels caractérisant la répartition des masses des différents segments corporels, issues de tables de régression permettent d’estimer la position de chaque CM segmentaire en 3D, soit dans le repère segmentaire approprié (Dumas et al., 2007), soit selon l’hypothèse qu’il se situe sur l’axe longitudinal de chaque segment (De Leva, 1996; Dempster, 1955; Pavol et al., 2002). Le CM du corps entier est ensuite calculé comme la somme des positions pondérées des CM segmentaires par les masses des différents segments du modèle représentant le sujet.

Cependant, estimer la position et l’orientation en 3D de l’ensemble des segments du corps peut s’avérer relativement lourd au niveau expérimental. En effet, il est nécessaire de suivre les déplacements de nombreux marqueurs pour estimer correctement l’orientation des différents segments (e.g. 50 marqueurs posés dans l’étude de Robert et al. (2007), 51 pour l’étude de Slawinski et al. (2010)). Le nombre exact dépend des hypothèses éventuellement faites sur les liaisons entre les segments et du degré de redondance que l’on souhaite pour améliorer la robustesse par rapport aux erreurs de mesure. Les contraintes de telles expérimentations sont qu’elles sont coûteuses en temps (pour le sujet, l’expérimentateur et les procédures de post-traitement) et une plus grande source d’erreurs (nombre de points anatomiques à identifier). Or, pour certains cas applicatifs (e.g. clinique, sport), ce degré de précision n’est pas toujours requis. De plus, la contrainte de réduire la durée des expérimentations biomécaniques est souvent importante (e.g. sujets très jeunes, très âgés, pathologiques, etc).

Ainsi, dans le cas de l’analyse de mouvements globaux, des études ont déjà proposé des méthodes de réduction du nombre de marqueurs pour estimer le mouvement du CM. Notamment, au cours de la marche, la méthode utilisant uniquement un marqueur apposé au niveau du Sacrum a révélé de bons résultats pour estimer le

déplacement du CM (Thirunarayan et al., 1996; Yang and Pai, 2014). Cependant, la position absolue du CM au cours du mouvement n’est pas rapportée. Une autre méthode, utilisant des masses ponctuelles appliquées directement sur les marqueurs, a également retenu notre attention (Forsell and Halvorsen, 2009). Cette méthode donne des résultats aussi satisfaisants que les méthodes par régression avec un nombre nettement réduit de marqueurs. Mais elle nécessite une phase d’identification des paramètres du modèle utilisés pour calculer le CM, i.e. une mesure au préalable du CM à l’aide d’une méthode de référence, qui doit être effectuée pour chaque nouveau type de mouvement ou à chaque fois qu’un nouveau type de sujet effectue le mouvement.

D’autres méthodes ont également permis de déterminer le déplacement du CM à l’aide de l’intégration des forces de réaction au sol (Bonnet et al., 2015; King and Zatsiorsky, 1997; Mapelli et al., 2014; Shimba, 1984). Elles font ressortir l’absence de gold standard pour l’estimation du CM. Les études les plus récentes ont utilisé cette méthode comme référence pour évaluer un modèle construit sur un nombre réduit de marqueurs (ou « marker set »). Elles montrent des résultats très encourageants, mais souffrent encore d’écarts de trajectoires globaux importants (Mapelli et al., 2014) ou nécessitent une longue méthode de calibrage (Bonnet et al., 2015).

Ainsi, l’objectif de cette étude est de proposer un modèle simplifié mais suffisamment précis, facilement utilisable et indépendant du type de mouvement. Ce modèle tente d’estimer le mieux possible la position du CM avec un minimum de marqueurs, lors d’une analyse du mouvement corps complet. Nous avons choisi d’utiliser une méthode segmentaire et de l’appliquer à différentes tâches où l’équilibre est mis en jeu, chez des personnes jeunes et âgées. L’estimation du CM par le biais de ce modèle doit engendrer une erreur significativement faible par rapport à une estimation avec un modèle de référence pour être considérée satisfaisante. De plus, le gain en termes de précision par rapport à un modèle d’estimation par un simple marqueur posé sur le sacrum devra être significatif, afin de justifier l’ajout de marqueurs. La finalité de ce modèle sera d’être capable de prédire correctement la trajectoire du CM ainsi que la position du XCOM par rapport à la position relative de la BS des sujets, ce qui nous renseignerait sur leur risque de chute.

Romain TISSERAND Thèse de doctorat

2015 - Université Claude Bernard Lyon 1 / LBMC 90