Summary: | Plusieurs champs de recherche ont été combinés - mettant en évidence l'utilité de l'analyse cinématique, non seulement afin d'évaluer le comportement moteur, mais aussi afin de contribuer à la compréhension de la récupération motrice post-AVC. Au travers d'analyses cinématiques, les mouvements du membre supérieur hémiplégique ont été décomposés dans le temps et l'espace, afin d'en extraire l'échelle et les composantes structurelles. Cette décomposition systématique, d'abord connue pour son bien-fondé clinique, nous a permis d'identifier les marqueurs les plus pertinents du contrôle du membre supérieur parétique : i.e., la fluidité, la rectitude et la vitesse. Subséquemment, il a été démontré que i) les changements cinématiques se stabilisent au cours de la phase de rééducation, indiquant potentiellement la nécessité de modifier la stratégie thérapeutique; ii) les patient post-AVC sont capables de percevoir la fluidité du mouvement en réalité virtuelle, cette perception étant meilleure lorsque le feedback visuel ne concerne que le point du travail du membre; iii) l'espace de travail post-AVC n'est pas isotrope pour un patient hémiplégique; iv) chez les patients post-AVC, le niveau de ‘bruit neuromoteur' est augmenté; et v) la cinématique reflète la conséquence des stratégies d'adaptation à l'augmentation du bruit, ces stratégies étant basées sur un compromis entre des modes de contrôle d'erreur en feedforward et en feedback des actions motrices. Ainsi, il peut être conclut que la décomposition du mouvement dans le temps et l'espace est un moyen simple et efficace d'appréhender contrôle moteur chez l'Homme en situation normale et âpres AVC. L'enjeu est maintenant d'implémenter ces méthodes d'analyse cinématique dans les protocoles de rééducation post-AVC quotidienne afin de développer de larges bases de données permettant, à l'aide de méthodes de modélisation, de définir des profils de récupération et ainsi personnaliser de façon optimale la rééducation à chaque patient particulier. === Multiple research fields were combined – highlighting the value of kinematic analysis, not only to evaluate motor behaviour, but also to contribute to the understanding of motor recovery post-stroke. By means of kinematics, hemiplegic upper-limb movements were unfolded in time and space, to extract the scaling and structural components of the movement. This systematic decomposition, first proven to have clinical relevance, allowed us to identify the most pertinent markers of paretic upper-limb control: i.e. smoothness, directness and velocity. Subsequently it was shown that i) change in kinematics levels off over rehabilitation, possibly indicating that treatment may profit from change; ii) people post-stroke are able to perceive movement fluency in virtual realities, whereby simple end-point displays facilitate perception; iii) the workspace post-stroke is heterogeneous; iv) stroke patients have increased levels of neuromotor noise; and v) kinematics reflect the outcome of adaptation strategies to the increased noise in relation to the automaticity of error-corrections on the trade-off between feedforward and feedback based motor control. It may thus be concluded that unfolding the movement in space and time, is a simple and powerful way to define human motor control. The challenge is to implement kinematic analysis in daily post-stroke practice to develop a large database enabling the definition of recovery profiles contributing to provide each individual patient with the right therapy at the right time.
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