L’AVC est l’une des principales causes d’invalidité de longue durée. La compensation du tronc est la stratégie de mouvement la plus courante pour remplacer l’étendue limitée de l’atteinte du bras pendant les atteintes de bras dirigées vers l’objectif pour les activités quotidiennes. Il existe un certain nombre de facteurs qui ont un impact sur les stratégies de contrôle moteur, tels que les facteurs individuels, environnementaux et de condition d’essai.
Des études antérieures se sont concentrées sur les individus et les facteurs environnementaux. Cependant, les facteurs de condition d’essai n’ont pas été bien étudiés concernant des stratégies compensatoires de mouvement dans les survivants chroniques d’AVC. Nous avons conçu ce protocole pour étudier l’impact des conditions d’essai de moteur ou des stratégies de contrôle moteur des tronçons de bras orientés vers l’objectif dans les survivants chroniques d’AVC.
Plus précisément, nous visons à déterminer comment les personnes post-AVC utilisent différentes stratégies de mouvement lorsqu’elles effectuent des mouvements d’atteinte de bras dirigés vers un objectif avec des objectifs de tâches différents. Nous employons ce protocole pour tester notre hypothèse que les survivants chroniques de course augmenteront la compensation de joncteur réseau pendant les mouvements objectif-dirigés d’atteinte de bras comme complexité et difficulté fonctionnelles de tâche. Dans cette section, nous allons expliquer la configuration de la mesure cinématique.
Nous utilisons 10 caméras de capture de mouvement tridimensionnelles Vicon avec un logiciel de moniteur de mouvement pour enregistrer la cinématique d’atteinte des bras dirigés vers l’objectif. En utilisant la version logicielle Vicon Nexus de 2.8.2, nous avons configuré les caméras de capture de mouvement, masquant les réflexions indésirables, l’étalonnage de la caméra et la configuration de l’origine du volume. Après cela, nous avons configuré la collecte de données cinématiques à l’aide du logiciel de moniteur de mouvement.
Cette procédure comprend la cartographie des marqueurs, la configuration du stylet, la configuration des axes du monde et l’affectation de capteurs virtuels aux segments du corps. Ensuite, nous mettons les triades de marqueur sur le participant. La triade marqueur du tronc est positionnée sur la peau au-dessus des vertèbres thoraciques entre les omoplates.
La triade du bras est placée sur la peau au milieu de chaque aspect latéral du haut des bras. Les triades d’avant-bras sont placées sur la peau au milieu de la surface dorsale de chaque avant-bras. La triade de la main est placée sur la peau au-dessus du troisième os métacarpien.
Nous plaçons également une triade de marqueurs sur la table. Cette triade de marqueurs est utilisée pour enregistrer l’emplacement des positions de la maison et de la cible. Nous avons fait un stylet de baguette personnalisé pour enregistrer la cinématique de la baguette.
Le stylet de baguette a une triade de marqueur et cela est également enregistré dans le modèle. Après avoir placé toutes les triades de marqueurs sur le participant, nous avons mis en place des capteurs de sujet à l’aide de méthodes de numérisation. La procédure enregistre les segments du corps dans le modèle en fonction de l’emplacement des triades de marqueurs et le logiciel calcule les positions des différents centres articulaires.
En suivant les invites à l’écran, nous pointons vers les points de repère suivants à l’aide du stylet. Pour le tronc supérieur, un endroit entre les vertèbres C7 et T1. Pour le tronc inférieur, un endroit entre les vertèbres T12 et L1.
Pour l’articulation de l’épaule, deux taches égales à distance du milieu de la tête de l’humérus. Pour l’articulation du coude, deux taches sur le coude médial et latéral qui sont équidistantes de la ligne médiane de l’articulation. Pour l’articulation du poignet, deux taches sur le poignet médial et latéral qui sont à égale distance du milieu de l’articulation.
Pour la main, la pointe de la troisième phalange de chaque main. Pour les positions d’accueil et de cible, un endroit au centre de chaque position. Pour le stylet de baguette, un endroit sur le bout de la baguette.
Il y a quatre bras orientés vers l’objectif différents atteignant des conditions de tâche motrice. Ici, nous allons expliquer les détails de ces conditions de tâche motrice. Il existe deux tailles de cible différentes indiquant la difficulté de la tâche.
Une cible de grande taille serait une condition de tâche plus facile. Et la cible plus petite est une condition de tâche plus difficile. En outre, il existe deux types de tests différents, qui indiquent la complexité de la tâche.
Une tâche de pointage est une condition de tâche motrice plus simple et ramasser un objet avec une paire de baguettes est une condition de tâche motrice plus complexe qui nécessite une dextérité de main de haut niveau. Comme une combinaison de ces deux conditions de tâches, nous avons quatre conditions de tâche motrice différentes. Cette figure montre le modèle permettant de pointer vers une cible volumineuse.
Il y a des positions à domicile et cibles. Chaque taille carrée est d’un centimètre carré par un. La distance centre à centre entre les deux emplacements est de 20 centimètres.
L’objectif de la tâche pour pointer vers une grande cible est d’atteindre et d’appuyer sur le centre du carré cible avec la pointe des baguettes aussi rapidement et précisément que possible. Le participant tient une baguette et localise la pointe de la baguette au centre de la position d’origine. Lorsque le participant entend un son de go, il atteint et tape sur le centre du carré cible aussi rapidement et précisément que possible.
Le participant dispose de trois secondes pour terminer la tâche. Il y aura un signal d’arrêt après trois secondes à partir du signal de go. Si le participant ne peut pas terminer la tâche dans les trois secondes, elle est considérée comme un échec de l’essai.
Le participant répète cette tâche 10 fois avec dix secondes de repos entre chaque essai. Go.Stop. Nous utilisons le même modèle pour ramasser une tâche d’objet volumineux à l’aide d’une paire de baguettes. Un cube en plastique, d’un centimètre sur le bord, est placé à l’emplacement cible.
L’objectif de la tâche est d’atteindre et de ramasser le cube en plastique d’environ un pouce de hauteur avec une paire de baguettes le plus rapidement possible sans tomber. Le participant tient une paire de baguettes et localise les pointes au centre de la position d’origine. Lorsque le participant entend un son de go, il atteint et ramasse le cube le plus rapidement possible.
Le participant doit ramasser le cube avant le signal d’arrêt, qui a donné trois secondes après le signal de go. Si le participant ne peut pas récupérer le cube dans les trois secondes, il est considéré comme un essai échoué. On lui demande de ramener les pointes des baguettes à la position d’origine.
La chute ou le vol du cube en plastique pendant la tâche est considéré comme un essai raté. Go.Stop. Pointer vers une petite cible est identique à pointer vers une grande cible, mais la taille de la cible carrée est de 0,3 par 0,3 centimètre carré. Le participant tient les baguettes et localise la pointe de la baguette au centre de la position d’origine.
Lorsque le participant entend un son de go, il atteint et appuie sur le centre du carré cible aussi rapidement et précisément que possible. Go.Stop. La prise d’une tâche de petit objet est identique à la sélection d’une tâche d’objet volumineux, mais l’objet cible est de 0,3 centimètre sur le bord. Un cube en plastique de 0,3 centimètre sur le bord sera placé à l’emplacement cible.
L’objectif de la tâche est d’atteindre et de ramasser le cube en plastique d’environ un pouce de hauteur avec une paire de baguettes le plus rapidement possible sans tomber. Le participant tient une paire de baguettes et localise les pointes au centre de la position d’origine. Lorsque le participant entend un son de go, il atteint et ramasse le cube le plus rapidement possible Go.Stop.
Dans cette section, nous allons expliquer l’analyse des données cinématiques du bras orienté vers l’objectif. Nous exportons les données de position des points de repère suivants à partir du logiciel de moniteur de mouvement. Pointe du stylet de baguette, position de la maison sur la table, position de la cible sur la table, chaque main au milieu de la troisième phalange, chaque centre des articulations du coude, chaque centre des articulations de l’épaule, colonne vertébrale C7 représentant le mouvement du tronc.
Les repères articulaires du membre supérieur de chaque participant et les données de position du tronc sont exportés dans les axes X, Y et Z sous forme de fichier texte pour chaque condition de tâche. Les données cinématiques sont prétraitées à l’aide de scripts personnalisés et du logiciel MATLAB. Le prétraitement des données cinématiques comprend le filtrage à l’aide d’un filtre passe-bas Butterworth de troisième ordre avec une coupure de trois Hertz.
Ensuite, nous calculons la résultante des directions X, Y et Z de la position de la main performante. Après le prétraitement des données de position, nous avons effectué l’analyse des données cinématiques en utilisant la résultante de la position tridimensionnelle de la main exécutante pour calculer les variables cinématiques des tronçons de bras dirigés vers l’objectif. Nous utilisons des scripts personnalisés et le logiciel MATLAB pour l’analyse des données cinématiques.
Tout d’abord, nous calculons la vitesse tangentielle, l’accélération et la secousse de la main exécutante, qui sont respectivement les première, deuxième et troisième dérivées des données de position. Ensuite, nous utilisons le profil de vitesse tangentielle de chaque essai pour déterminer le début du mouvement, le décalage et la vitesse maximale. Les variables cinématiques suivantes ont été calculées à partir de l’analyse des données cinématiques, de la durée du mouvement, de la vitesse maximale, du temps absolu et relatif à la vitesse maximale et de la secousse log sans dimension.
Ici, nous allons décrire ces variables cinématiques avec un profil de vitesse exemplaire. Le début et les décalages du mouvement sont identifiés à l’aide des seuils d’apparition et de décalage du mouvement, qui sont de 0,01 mètre par seconde. Le début du mouvement est défini comme la première image de la portée où la vitesse tangentielle est supérieure à 0,01 mètre par seconde.
Le décalage de mouvement est défini comme la dernière image de la portée où la vitesse tangentielle est supérieure à 0,01 mètre par seconde. La durée du mouvement est définie comme le temps entre le début du mouvement et le décalage. La vitesse maximale est l’amplitude de vitesse maximale entre le début du mouvement et le décalage.
Le temps jusqu’à la vitesse maximale est le temps nécessaire pour atteindre la vitesse maximale à partir du début du mouvement. L’apparition du mouvement, le décalage et la vitesse maximale sont automatiquement étiquetés à l’aide des scripts personnalisés du logiciel MATLAB. Après cet étiquetage automatisé, les étiquettes sont visualisées et inspectées par un enquêteur.
Si les étiquettes sont incorrectes, l’enquêteur effectue des ajustements manuels. Log dimensionless jerk est calculé à partir du profil de secousse de la portée à l’aide de cette équation, qui est la troisième dérivée de la position. Nous avons calculé deux mesures de la compensation du tronc pendant les tronçons de bras dirigés vers l’objectif.
Tout d’abord, le déplacement du tronc a été calculé. Cette mesure est la différence de distance du repère du tronc, C7 entre le début du mouvement et le décalage. L’autre mesure de compensation du tronc est la longueur de la trajectoire de l’épaule.
Cette mesure est la distance de déplacement du repère de l’épaule entre le bras atteignant le début du mouvement et le décalage. La longueur de la trajectoire de l’épaule est une nouvelle mesure de compensation du tronc lors de l’atteinte du bras dirigé vers l’objectif. Nous avons utilisé cette mesure pour saisir la compensation du tronc dans toutes les directions.
Nous utilisons les trois dimensions pour calculer ces mesures de compensation de tronc. Dans cette section, nous allons présenter nos résultats préliminaires. Notre étude préliminaire a deux survivants chroniques d’AVC avec une déficience motrice légère des membres supérieurs du côté droit et deux jeunes adultes non handicapés.
Tous les participants n’avaient pas ou peu d’expérience préalable de l’utilisation de baguettes. Les survivants chroniques d’AVC exécutent la tâche de moteurs à l’aide de leur main droite parétique, qui était dominante avant le début de l’AVC. Les jeunes adultes non handicapés effectuaient des tâches motrices avec leur main droite, qui est leur main dominante.
Ici, nous avons comparé deux mesures de compensation de tronc différentes pour déterminer si la trajectoire d’épaule est une mesure plus sensible que le déplacement de tronc pour capturer la compensation de tronc. La figure un montre les diagrammes de violon des mesures de compensation du tronc dans deux populations participantes différentes. Les graphiques verts indiquent la longueur de la trajectoire de l’épaule et les graphiques rouges indiquent le déplacement du tronc.
Chaque point dans le diagramme du violon indique chaque mouvement d’atteinte du bras. La figure un montre que les adultes non handicapés et les survivants d’un AVC chronique n’ont aucune différence dans le déplacement du tronc. Alors que la longueur de la trajectoire de l’épaule des survivants d’un AVC chronique est supérieure à celle des adultes non handicapés.
Ce résultat peut indiquer que la longueur de la trajectoire de l’épaule est une mesure plus sensible de la compensation du tronc pendant les atteintes de bras dirigées vers le but que le déplacement du tronc chez les individus post-AVC. La figure deux traite des différences dans les variables cinématiques entre les populations participantes et entre les différentes tâches motrices. Dans cette figure, les boîtes à moustaches à contours rouges indiquent les survivants d’un AVC chronique et les boîtes à en forme bleue indiquent les jeunes adultes non handicapés.
Et l’axe X, nous avons quatre conditions de tâches différentes pointant vers une grande cible, pointant vers une petite cible ramassant un grand objet et ramassant un petit objet. Les survivants d’un AVC chronique avaient des caractéristiques cinématiques différentes pour atteindre un bras orienté vers un objectif par rapport aux jeunes adultes non handicapés dans différentes conditions de travail. En résumé, les survivants d’un AVC chronique avaient un bras plus lent et plus saccadé que les jeunes adultes non handicapés.
En outre, les survivants d’avc chronique dépendaient davantage des ajustements basés sur la rétroaction de l’atteinte, ce qui est indiqué par le temps relatif plus faible à la vitesse maximale. Ces résultats concordent avec les constatations antérieures. Enfin, la figure deux montre également que la complexité de la tâche a un impact sur la cinématique du mouvement d’atteinte des bras dirigés vers un objectif.
Les participants utilisent des mouvements plus lents et plus saccadés pour des tâches motrices plus complexes que de simples tâches motrices pour les deux populations participantes. En outre, ils utilisent un contrôle plus basé sur la rétroaction du bras atteignant une tâche plus complexe. Les gens ont également tendance à utiliser plus de compensation de tronc pour des tâches motrices plus complexes que de simples tâches motrices.
Nos résultats préliminaires soutiennent que ce protocole peut être utilisé pour étudier l’impact des conditions d’essai sur les stratégies de mouvement d’atteinte de bras dirigées vers l’objectif chez les survivants d’AVC chroniques.
