Méthode d’analyse clinique axé sur trois dimensions démarche d’évaluation des troubles de la démarche
March 4th, 2018
Dans cette étude, une méthode d’analyse de clinicien de l’environnement démarche en trois dimensions, qui a été conçue pour être exécuté à la clinique de réadaptation, est présentée. La méthode se compose d’une méthode de mesure simplifiée et intuitives chiffres afin de faciliter la compréhension des résultats des cliniciens.
L’objectif global de cette méthode est de simplifier la mesure objective des schémas de marche pour la rééducation quotidienne grâce à l’utilisation de l’analyse tridimensionnelle du mouvement. Cette méthode permet de diagnostiquer la progression de la rééducation de la marche, en particulier pour les troubles de la marche causés par des maladies telles que les accidents vasculaires cérébraux, les lésions de la moelle épinière ou les fractures de la hanche. Le principal avantage de cette technique est qu’elle est conviviale pour la connexion.
Il utilise une procédure de mesure simple et une présentation intuitive des données. Junya Yamada, physiothérapeute de notre hôpital, fera la démonstration de la procédure. Il est le technicien en chef de notre laboratoire d’analyse de la démarche.
Avant de préparer un sujet, assurez-vous que l’équipement d’imagerie a été calibré conformément aux instructions du fabricant. Ce protocole utilise un système simplifié d’analyse de mouvement basé sur la vidéo. On dit qu’il prélève des échantillons à 60 hertz et n’est pas aussi coûteux que les systèmes GA 3D standard.
Le sujet doit porter des leggings confortables et moulants qui permettent de fixer facilement les capteurs colorés près de la peau. Les marqueurs, détectés par l’équipement d’imagerie, ont un diamètre de 30 millimètres et doivent être placés spécifiquement. Tout d’abord, placez des marqueurs sur les deux acromions.
Ensuite, placez des marqueurs sur les malléoles latérales des chevilles. Ensuite, placez des marqueurs sur la tête du cinquième métatarsien des pieds. Ensuite, placez des marqueurs sur les genoux, plus précisément le long de la ligne médiane du diamètre antérieur postérieur de chaque épicondyle latéral du fémur.
Placez ensuite des marqueurs sur les deux hanches entre la colonne iliaque antéro-supérieure et le grand trochanter, à environ un tiers du grand trochanter. Placez ensuite les derniers marqueurs requis sur la crête iliaque, le long de la ligne verticale de la crête iliaque en coulant à travers les hanches. Pour les mesures, demandez au sujet de marcher le long du tapis roulant pendant que les caméras enregistrent le mouvement des marqueurs.
Démarrez le tapis roulant à une vitesse conservatrice, environ 70 % de la vitesse de marche prévue du sujet. Ensuite, augmentez progressivement la vitesse, en demandant au sujet de signaler quand le tapis roulant a l’impression de se déplacer à sa vitesse de marche normale. Maintenant, prenez un enregistrement de 20 secondes avec la caméra pour les mesures.
Un seul 22e enregistrement est nécessaire pour chaque vitesse de tapis de course testée. Si plusieurs vitesses de marche sont testées, laissez le sujet se reposer pendant une minute entre les tests. Pour l’analyse, calculez d’abord les paramètres de distance temporelle.
Les données de contact et de levage du pied sont automatiquement calculées par le système sur la base des trajectoires des marqueurs des orteils et de la cheville. Pour éviter les erreurs dans la détection des pas, demandez à deux physiothérapeutes expérimentés de vérifier l’exactitude du chronométrage. Et réparer toute erreur dans la collecte automatisée des données.
Le calcul de divers paramètres peut être effectué dans le logiciel d’analyse de la marche ou dans un tableur. Ensuite, créez une vue d’ensemble de la logistique, ou LOP. Les LOP montrent les trajectoires des joints marqueurs sur les principales articulations.
Ces données décrivaient le modèle de démarche holistique du sujet. Pour commencer le calcul de la LOP, déterminez d’abord le centre de gravité virtuel. Attribuez à chaque segment de corps un ensemble de valeurs normalisées, construisez des segments linéaires et utilisez le centre des segments comme centre de gravité virtuel.
Ensuite, calculez le mouvement dans les plans horizontal, sagittal et coronal. À chaque marqueur, extrayez les données brutes des trois composantes de chaque cycle de marche. Ensuite, ajustez les données au centre de gravité virtuel sur le plan horizontal pour annuler le déplacement horizontal du sujet lorsqu’il marche sur le tapis roulant.
Ensuite, normalisez ces valeurs en fonction du cycle de marche et calculez la valeur moyenne sur l’ensemble du cycle de marche. Maintenant, dessinez la LOP à l’aide du logiciel d’analyse de la marche ou en construisant un nuage de points qui couvre la plage de mouvement de tous les marqueurs dans une feuille de calcul. Utilisez les trajectoires des coordonnées de 10 marqueurs et du centre de gravité virtuel.
La procédure décrite a été utilisée pour évaluer un patient victime d’un AVC avec une démarche hémiparétique et un contrôle sain. Dans la LOP de la démarche complète d’un patient victime d’un AVC, des modèles de marche typiques tels que la circumduction, l’élévation de la hanche et le mouvement latéral du tronc peuvent tous être observés. Cette démarche a ensuite été analysée à l’aide d’une carte radar.
Les scores standardisés de circumduction et d’élévation de la hanche étaient élevés, indiquant que ces mouvements chez le patient victime d’un AVC étaient beaucoup plus importants que la norme des sujets sains. Enfin, des stratégies de dégagement des orteils ont été évaluées. Chez un sujet sain, l’élimination des orteils est généralement obtenue par raccourcissement des membres, tandis que le patient victime d’un AVC obtient l’élimination des orteils principalement par des mouvements compensatoires tels que l’obliquité pelvienne et la voûte.
Depuis son développement, cette technique a aidé les patients dans le domaine de la médecine de réadaptation à explorer les mécanismes des troubles de la marche et des interventions thérapeutiques.
Aperçu
Cette étude présente une méthode d'analyse tridimensionnelle de la marche adaptée aux cliniciens, conçue pour une utilisation dans les cliniques de réadaptation. La méthode simplifie la mesure des schémas de marche et fournit des figures intuitives pour améliorer la compréhension des résultats par les cliniciens.
Composants clés de l'étude
Domaine scientifique
- Neuroscience
- Réadaptation
- Analyse de la marche
Contexte
- Les troubles de la marche peuvent survenir à la suite de conditions telles qu'un AVC, une lésion de la moelle épinière ou des fractures de la hanche.
- Les méthodes traditionnelles d'analyse de la marche peuvent être complexes et coûteuses.
- Il existe un besoin de techniques simplifiées accessibles en milieu clinique.
- Cette étude vise à relever ces défis avec une approche innovante.
Objectif de l'étude
- Simplifier la mesure objective des schémas de marche pour la réadaptation quotidienne.
- Fournir une méthode facile à comprendre et à mettre en œuvre par les cliniciens.
- Améliorer le diagnostic et le suivi des progrès de la réadaptation de la marche.
Méthodes utilisées
- Un système simplifié d'analyse du mouvement basé sur la vidéo a été utilisé.
- Des marqueurs ont été placés sur des points anatomiques spécifiques du sujet.
- Le sujet a marché sur un tapis roulant pendant que ses mouvements étaient enregistrés.
- Les données ont été analysées pour calculer les paramètres de marche et visualiser les schémas de marche.
Résultats principaux
- La méthode a réussi à identifier les schémas de marche typiques chez les patients atteints d'AVC.
- Des scores standardisés élevés pour la circumduction et l'élévation de la hanche ont été observés chez les patients atteints d'AVC par rapport aux témoins sains.
- Les stratégies de clairance des orteils différaient significativement entre les sujets sains et les patients atteints d'AVC.
- La technique s'est avérée bénéfique pour explorer les troubles de la marche et les interventions thérapeutiques.
Conclusions
- Cette méthode d'analyse de la marche est efficace pour les cliniciens en milieu de réadaptation.
- Elle fournit des informations précieuses sur les mécanismes des troubles de la marche.
- L'approche peut faciliter de meilleures interventions thérapeutiques pour les patients.
Questions fréquemment posées
Executive Industry Relevance
Three-dimensional gait analysis (3DGA) offers objective, quantitative assessment of gait disorders, supporting mechanistic de-risking and target validation in neuromuscular and rehabilitation research. The clinician-oriented 3DGA method streamlines data acquisition and interpretation, enabling reproducible, standardized outputs that can inform early discovery and translational studies. Its rapid, intuitive workflow positions it as a scalable tool for portfolio triage and cross-functional R&D integration.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantification of gait abnormalities for hypothesis-driven target validation.
- Supports mechanistic de-risking by distinguishing compensatory from primary movement deficits.
- Facilitates functional assessment of candidate interventions in disease-relevant systems.
- Provides standardized indices for comparative analysis across preclinical and clinical models.
Screening & Assay Development
- Delivers reproducible, quantitative gait metrics suitable for assay development and screening workflows.
- Streamlines preparation and measurement, reducing operational barriers to high-throughput studies.
- Enables rapid, standardized data collection for reliable compound or intervention evaluation.
- Supports platform reuse through intuitive data visualization and minimal marker sets.
Translational & Preclinical Research
- Aligns gait pattern indices with clinical endpoints for translational biomarker development.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation in movement disorder models.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by providing mechanistic insight into therapeutic effects.
- Facilitates cross-study comparability through standardized, clinician-relevant outputs.
Pipeline & Workflow Integration
This clinician-friendly 3DGA method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, enabling rapid hypothesis testing, functional screening, and translational research in neuromuscular and rehabilitation pipelines.
- Discovery Biology: Supports objective assessment of movement phenotypes and pathway clarification.
- Screening: Provides reproducible, quantitative gait metrics for assay readiness and scalability.
- Analytics: Generates standardized indices and visualizations for robust cross-condition comparisons.
- Translational Research: Aligns gait metrics with clinical relevance for biomarker continuity.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, intuitive platform adaptable across disease models and intervention types.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhances predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in gait disorder research.
- Operational Value: Improves standardization, reproducibility, and throughput in movement analysis workflows.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and optimizes resource allocation through objective, actionable data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and cross-functional collaboration in neuromuscular R&D.
Implementation Considerations
- Requires expertise in motion analysis and clinical gait evaluation.
- Needs access to video-based motion capture systems and analytical software.
- Demands cross-team standardization for marker placement and data interpretation.
- Adaptable to various disease models with minimal protocol modifications.
- Limited by the need for treadmill access and subject compliance during measurement.
