Effet de la vitesse de marche sur la présence d'autocorrélations à long terme au sein des fluctuations de la durée du cycle de marche chez des sujets jeunes et sains

Details

Supervisors

Detrembleur, Christine ; Bollens, Benjamin

Faculty

Faculté des sciences de la motricité

Degree label

Master [60] en kinésithérapie et réadaptation

Abstract

La marche est le moyen de locomotion principal de l’homme. Classiquement, plusieurs variables biomécaniques comme les variables énergétique, cinématique, mécanique, cinétique et électromyographique sont étudiées durant une analyse quantifiée de la marche, et ce dans un but thérapeutique, préventif ou fondamental. Parmi toutes ces variables, la durée du cycle de marche revêt un intérêt tout particulier car elle caractérise le rythme de déplacement du sujet. Il a été suggéré que l’analyse des fluctuations à long terme de la durée du cycle de marche pouvait constituer un outil diagnostique fiable en vue de mieux détecter des sujets à risque de chute ou d’instabilité à la marche. Or, la question de l’existence d’un effet de la vitesse sur la dynamique de ces fluctuations a été posée. En effet, des études ont démontré que l’analyse des variations des paramètres de la marche par des méthodes mathématiques classiques était vitesse-dépendante, ce qui remettait en cause sa fiabilité en tant qu’outil diagnostique. L’absence de cet effet de la vitesse permettrait de pouvoir comparer des populations de sujets marchant à des vitesses différentes sans que cela n’ait une incidence sur la présence des auto-corrélations à long terme dans la durée du cycle de marche. Pour étudier l’éventuelle présence d’un effet de la vitesse, nous avons demandé à six sujets jeunes et sains de marcher à six vitesses différentes moyennées en fonction de leur vitesse spontanée (20%, 40%, 70%, 100%, 130% et 160%) sur un tapis roulant. Pour analyser les résultats, nous avons utilisé et combiné, en accord avec la théorie de Rangarajan, les méthodes Rescaled Range Analysis (RRA), analyse spectrale, relation d et surrogate data tests. Notre étude a permis de démontrer que les auto-corrélations à long terme étaient présentes à toutes les vitesses et qu’il n’existait aucun effet de la vitesse sur la présence de ces auto-corrélations au sein des fluctuations de la durée du cycle de marche. Elle permet ainsi d’affirmer que des méthodes mathématiques complexes évaluant les fluctuations du rythme de la marche ne sont pas vitesse-dépendantes, et qu’elles pourraient donc constituer un outil diagnostique plus fiable du risque de chute que les méthodes mathématiques classiques.