Quantification, reduction and management of kinematic variability in clinical gait analysis

Quantification, réduction et gestion de la variabilité cinématique dans l'analyse clinique de la marche Le travail de doctorat ici présenté vise à améliorer la qualité des données de marche mesurées destinées à l'application dans l'analyse clinique de la marche et se divise en trois objectifs principaux. Le premier objectif est de quantifier la variabilité causée par l'erreur de mesure. Dans cet objectif, et puisque le placement des marqueurs est considéré comme la principale source de variabilité, les deux premières études ont évalué l'impact du déplacement simulé des marqueurs sur la cinématique de sortie. En complément, une troisième étude a évalué expérimentalement la précision du placement des marqueurs parmi différents évaluateurs ainsi que la variabilité associée sur les données cinématiques. Enfin, la quatrième étude a rapporté un modèle analytique qui a également été développé pour comprendre la propagation de l'erreur lors de la définition des axes du système de coordonnées articulaires et pour séparer les variabilités intrinsèques et extrinsèques (c'est-à-dire les axes du système de coordonnées articulaires par rapport à l'axe hélicoïdal du mouvement). Le deuxième objectif de cette thèse portait sur la réduction de la variabilité causée par l'erreur de mesure. Dans ce cadre, une étude a comparé la variabilité calculée dans le cadre du protocole expérimental test-retest lors de l'application de différents modèles biomécaniques et de deux méthodes d'étalonnage. De plus, une autre étude a proposé une nouvelle méthode développée pour estimer avec précision les événements de marche basés sur l'auto-corrélation et l'auto-sélection parmi les modèles concurrents. La méthode proposée utilise la force verticale de la plate-forme de force pour détecter les événements de marche, lorsque les événements de marche sont valides sur la plate-forme (pied unique complètement dans les limites de la plate-forme pendant le cycle de marche complet), et utilise ces événements pour créer plusieurs algorithmes basés sur sur l'auto-corrélation ainsi que pour sélectionner automatiquement la méthode la plus performante parmi toutes les méthodes mises en œuvre. Enfin, le troisième objectif principal était d'évaluer de nouvelles possibilités pour améliorer la gestion de la variabilité dans l'analyse clinique de la marche. Après avoir réduit et quantifié la variabilité associée à l'erreur de mesure, il est important de relier cette information à l'interprétation clinique. Ainsi, l'objectif était d'intégrer la variabilité de mesure attendue dans les rapports de données sur la marche. Associées à cet objectif, deux études sont actuellement en préparation et décrites. Premièrement, une étude a proposé une métrique pour collecter la confiance du placement des marqueurs de manière qualitative. La qualité de cette métrique en termes de validité et de fiabilité a été réalisée à l'aide de deux protocoles expérimentaux test-retest. Enfin, les travaux préliminaires sur le développement d'un nouveau score de marche prenant en compte les caractéristiques cliniquement pertinentes de la cinématique et la variabilité attendue sont présentés. A travers ce travail doctoral, la grande complexité du lien entre les sources d'erreur de mesure et la variabilité cinématique était un défi de taille. Cependant, les travaux développés ont permis de mieux quantifier et comprendre comment les erreurs de mesure telles que le placement des marqueurs ou la définition des axes sont traduites en variabilité des données cinématiques de sortie. Par conséquent, ces informations ont le potentiel d'être intégrées dans l'interprétation clinique afin de fournir une plus grande confiance dans l'identification et l'interprétation des déviations de la marche. Enfin, le modèle de marche conventionnelle a été le modèle de base pour les travaux développés au cours de la thèse complète du fait qu'il s'agit du modèle le plus accepté dans le contexte clinique. Cependant, la plupart des résultats peuvent être reproduits à l'aide de différents modèles biomécaniques.