Cette étude concerne une population globale, regroupant les différentes pathologies étudiées (similaire aux études portant sur les lombalgies : « low back pain » dans la littérature). Elle consiste en 332 patients dont 13 adolescents, que nous avons choisi d’exclure de l’analyse globale (afin de limiter les possibles biais liés aux spécificités de cet âge).
Pour le groupe résultant (319 patients adultes) la distribution de l’âge est quasi-gaussienne (Figure 90 a) et présentée selon la pathologie sur la Figure 90 b. La population étudiée est composée de
57% femmes et 43% hommes, âgés en moyenne de 43,6 ± 15 ans (19-84) au moment de l’intervention, souffrant des pathologies génératrices de lomboradiculalgies qui ont été traitées chirurgicalement (diagnostic, types de traitements et niveaux instrumentés présentés sur la Figure 91). Les indices de masse corporelle (IMC) ne présentaient pas des différences significatives entre les différents groupes (par pathologie et traitement).
Le recul moyen des données analysées est de 4,8±3 ans.
Figure 90 : Distribution de l’âge dans la population globale : histogramme et répartition selon la pathologie. Légende : DD CLE : discopathie avec sténose, DDD : discopathie pure, SHD : séquelles de hernie discale opérée, SPL D : spondylolisthesis dégénératif et SPL LYSE : spondylolisthesis par lyse isthmique.
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Figure 91 : Pathologies, type d’instrumentation et niveaux traités pour la population d’ensemble. APL= arthrodèse postéro-latérale, DD= discopathie, CLE= canal lombaire étroit, SHD= séquelles de hernie discale,
SPL=spondylolisthesis.
L’évaluation des résultats a utilisé trois catégories de variables, quantifiées lors de nos précédentes études :
- générales (âge, indice de masse corporelle IMC = Poids en Kg / (Taille en m) ², sexe, pathologie, traitement, niveau traité),
- spécifiques à valeur de « critères » (variables qualitatives, de signification clinique) : résultat clinique (issu de scores), résultat biomécanique (en rapport avec des complications liées à l’implant) et satisfaction du patient (auto rapporté, subjectif)
- variables biomécaniques, calculées pour les différentes périodes du suivi (à partir de clichés statiques de profil : listhesis du niveau traité, cyphose T4T12, lordose L1S1, Gîte de T9, inclinaison globale8, pente sacrée, version pelvienne, incidence pelvienne, Total Lumbo-Pelvic lordosis PR T12, ainsi que le paramètres alpha 9; à partir de clichés dynamiques (flexion-extension) lombaires : amplitudes de mobilité intervertébrale et centres moyens de rotation (CMR)). Les paramètres neo-pelviens (clichés de profil) ont été également calculés pour les arthrodèses L5S1 (n=111) et L4S1 (n=131), remplaçant dans le calcul classique le repère plateau sacré avec le plateau supérieur de la dernière vertèbre fusionnée (Figure 81).
Etant donné que 299/319 (94%) des patients ont été traités par arthrodèse, une condition supplémentaire de la réussite du traitement est l’acquisition de la fusion, investiguée quantitativement à travers l’analyse de la mobilité résiduelle des niveaux traités et interprétée selon les critères présentés précédemment (<3°- pas de mobilité fusion solide(S), entre 3 et 5°-
mobilité résiduelle faible fusion incertaine (I) et >5°- mobilité significative pseudarthrose
(P)).
L’analyse biomécanique a requis un contrôle par des groupes témoins, représentés pour l’analyse posturale par les radiographies grand-axe de 112 sujets asymptomatiques, 38 ±13 ans, 55% femmes, 45% hommes et pour l’analyse dynamique par les paires de clichés en flexion-extension de 19 autres sujets asymptomatiques, 11 hommes et 8 femmes, âge moyen 34±10 ans. A partir de ces clichés nous avons pu calculer des valeurs de référence pour l’ensemble de paramètres analysés, comme présenté précédemment (chapitre 5.4.2 et Annexe 2.2).
Méthodologie d’analyse
Périodisation du suivi. Etant donné le caractère rétrospectif de l’étude, nous avons observé une
8 angle entre la verticale et la droite approximant le profil global du rachis
9 angle entre la tangente au mur postérieur du sacrum et le segment étendu entre le milieu de l’axe bicoxo-fémoral et
Thèse en Biomécanique de Sabina Marcovschi Champain 152 certaine hétérogénéité des données radiologiques, amplifiée pour certains paramètres par le manque de standardisation de la prise de clichés entre les différents centres hospitaliers français. Dans ce contexte, les radiographies de profil ont été disponibles pour 319 patients (100%) mais le format grand-axe uniquement pour 192 (60% des cas), tandis que les clichés dynamiques étaient disponibles pour 179 patients en postopératoire, dont uniquement 90 avaient l’examen préopératoire également.
Par conséquent, notre méthodologie tient compte de ces limites, en séparant l’analyse des paramètres statiques (n=319) de ceux dynamiques (n=179) et mentionnant constamment dans la présentation de résultats la taille de l’échantillon analysé. De plus, afin de limiter les éventuelles données manquantes dans le suivi chronologique du patient10 (12-25 %), nous avons choisi de regrouper les variables sur des plages temporelles larges, de la manière suivante : préopératoire, court et moyen terme (0-2 ans) et long terme (2-5 ans), en choisissant systématiquement le dernier examen (chronologiquement) pour chaque période et patient donné. Le dernier recul a été également retenu, afin de relier le résultat et les paramètres biomécaniques calculés au même moment de temps.
L’analyse statistique, effectuée à l’aide des logiciels XlStat (7.5 & 2007) et Statview, consistait en :
a. tests statistiques descriptifs (moyennes, écarts types, modes, erreur standard etc.) b. tests paramétriques (pour un paramètre donné, test « t » de Student : pair pour la
comparaison des valeurs dans le temps et impair pour la comparaison des groupes indépendants) et calcul de la taille de l’effet (« effect size »11).
c. analyse de corrélations (tests de Pearson et Spearman)
d. analyses factorielles : i) analyse factorielle discriminante (AFD) et ii) analyse des correspondances multiples (ACM).
i)Pour les paramètres quantitatifs, leur relation avec les variables résultat (nominales) a été étudiée par l’intermédiaire de l'analyse factorielle discriminante (AFD) Lecoutre'98. L’AFD est une méthode permettant de modéliser l'appartenance à un groupe d'individus en fonction des valeurs prises par plusieurs variables quantitatives, puis de déterminer le groupe le plus probable pour un individu, connaissant uniquement les valeurs des variables qui le caractérisent. L'AFD peut être
10* Exemple : pour un patient donné on peut disposer des clichés correspondant à l’examen préopératoire, à 3 mois,
6 mois, 2 ans et 4 ans mais pas de celui à 1 an, ce qui crée des données manquantes.
11 ** Effect size ou la taille de l’effet est le nom donné à une famille d’indices mesurant la magnitude( ordre de
grandeur) de l’effet d’un traitement ; cet indice met en évidence l’importance concrète des effets mesurés, témoignant de leur éventuelle pertinence scientifique, au-delà de leur simple signification ( ou non) statistique. De plus, ces tests ne dépendent pas de la taille de l’échantillon par rapport aux tests de signification statistique classiques.
Il existe plusieures formules permettant de calculer cet indice, mais nous avons adopté celle proposée par CohenCohen '88 et développée par Rosnow et Rosenthal Rosnow'96, que nous avons trouvé particulièrement adaptée à notre analyse
statistique. Ainsi, la taille de l’effet est donnée par le « d » de Cohen, défini comme la différence entre les moyennes de deux groupes spécifiques, divisée par la racine carrée de la moyenne des écarts-types au carré de deux groupes : d = (M1 - M2) / σ , où
(
)
2 2 2 2 1 ET ET + =σ
, M et ET signifiant respectivement moyenne et écart type. La taille de l’effet est considérée réduite pour des valeurs du “d” entre 0,2 et 0,5, moyenne si 0,5< d< 0,8 et grande pour d>0,8.Thèse en Biomécanique de Sabina Marcovschi Champain 153 considérée comme une extension de la régression multiple dans le cas où la variable à expliquer est une variable qualitative décrivant des groupes. Dans notre cas précis, l'analyse discriminante évalue la dépendance entre les variables quantitatives (âge, IMC et paramètres biomécaniques) et une variable qualitative – résultat, mesurées sur la population globale.
ii) Dans le cas de multiples variables qualitatives décrivant une population, les relations entre ces paramètres peuvent être modélisées utilisant l'analyse des correspondances multiples (ACM)12 qui est une extension de l'analyse factorielle des correspondances (AFC) et l'équivalent de l'analyse en composantes principales (ACP) pour des variables qualitatives.
Afin de mettre en évidence les relations entre les différentes classes des résultats et des paramètres qualitatifs, nous avons réalisé un codage de variables :
- ainsi pour l’âge, les valeurs inférieures à 40 ont formé une classe J, entre 40-66 une classe M et supérieure à 66 ans une classé A.
- pour l’indice de masse corporelle, prenant en compte les valeurs décrites pour des populations de sujets sains, ainsi que la tendance au surpoids de la population actuelle, nous avons classé les IMC< 19 en classe A, entre 19 et 30 en classe N et >30 en classe O.
- concernant les paramètres biomécaniques, d’abord nous les avons comparés aux valeurs de référence et ensuite codés : les cas montrant des valeurs anormales ont été classés en c (cyphose), l (lordose), p (pelviens), e (déséquilibre), dp (dos plat, caractérisé par des faibles valeurs de cyphose, lordose et pente sacrée) ou des classes composites réunissant plusieurs de ces critères. De plus, pour l’analyse cinématique, une variable qualitative a été construite pour évaluer les niveaux non-fusionnés (surtout adjacents) en codant la mobilité et le CMR par comparaison avec les valeurs de référence (ainsi une lettre code la mobilité en normale (n), faible (f) ou élevée (h) et une autre le CMR : normal (n), non calculé (NC) ou anormal (p).
- Les résultats cliniques (fonctionnels) sont codés en bon, moyen et mauvais (selon le score utilisé et son interprétation dans la littérature), les résultats dits mécaniques sont codés en bon, DA (en liaison avec une dégradation de l’étage adjacent diagnostiquée et éventuellement nécessitant une reprise) et non-sat (abrégé du non-satisfaisant et en relation avec des complications mécaniques liées à l’implant). La satisfaction du patient a été codée en sat ou non-sat.