Analyse et modélisation de la marche du sujet agé pour l'évaluation et la prédiction du risque de chute

par Roy Estephane

Projet de thèse en Sciences pour l'Ingénieur

Sous la direction de Amir Hajjam el hassani et de Emmanuel Andres.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de SPIM - Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques , en partenariat avec Laboratoire de Nanomédecine, Imagerie, Thérapeuthique (laboratoire) depuis le 01-06-2018 .


  • Résumé

    Les chutes sont considérées parmi les éléments déclencheurs conduisant à un déplacement précoce en hébergement. Les causes des chutes sont multifactorielles. Elles sont originelles de l'interaction des facteurs intrinsèques et extrinsèques et leurs conséquences affectent le coût global sur le plan socio-économique. Ce coût est notamment paramétré par l'accroissement du nombre d'hospitalisations aussi bien qu'à la prise en charge de la qualité de vie. Malheureusement, 28% à 35% des personnes âgées plus de 65 ans tombent par an [Organisation Mondiale de la Santé]. De plus, ce pourcentage augmente avec l'état d''incapacité instable' caractérisé par le degré de fragilité affectant les différents systèmes du corps. Par exemple, les maladies neurodégénératives affectant le système musculo-squelettique produisant la locomotion ont le potentiel d'altérer les paramètres de la marche conduisant ainsi à un incident de chute. Pour cause, près de 50% des chutes des personnes âgées arrivent durant la marche [Kenny et al. 2010] [Lord et al. 2007]. Dans ce contexte, la détection précoce des chutes est importante pour le maintien du bien-être des personnes âgées en faveur de leur autonomie. En effet, le degré de fragilité peut être déterminé par l'estimation du risque de chute durant les différents états de la marche. Ainsi, ce travail de thèse a deux objectifs: 1- Elaborer et identifier les différents états de la marche (debout, marche, virage, etc.) et les transitions entre eux. Il s'agit de collecter et analyser le profil du Centre de Pression (CoP) dans chaque état afin de définir l'état en cours. 2- Extraction des indicateurs permettant l'estimation du risque de chute afin d'alerter la personne d'une chute possible (ex. fréquence de transition d'un état à l'autre, tolérance à maintenir sa balance dans un état, etc.). Le travail se fera en collaboration avec : Le Professeur Emmanuel ANDRES responsable d'unité de recherche au laboratoire de recherche en pédagogie des sciences de la santé (LARPESS) de la Faculté de médecine de Strasbourg (Université de Strasbourg) et responsable du Service de Médecine Interne Clinique Médicale B du CHRU de Strasbourg et Le CENTICH.

  • Titre traduit

    Analysis and modeling of the gait of the elderly subject for evaluation and prediction of the risk of falling


  • Résumé

    Falls are considered among the leading triggers to the early accommodation of the elderly. The causes of falls are multi-factorial. They originate from the interaction of intrinsic and extrinsic factors and their consequences affect the overall socio-economic cost. This cost is notably identified by the increase in the number of hospitalizations as well as the quality of life. Unfortunately, 28% to 35% of people over 65 fall each year [WHO]. In addition, this percentage increases with the state of 'unstable incapacity' characterized by the degree of fragility affecting the various systems of the body. For example, neuro-degenerative diseases affecting the musculo-skeletal system producing locomotion have the potential to alter gait parameters leading to a fall incident. Nearly 50% of the falls of the elderly arrive during the walk [Kenny et al. 2010] [Lord et al. 2007]. In this context, early detection of falls is important for maintaining the well-being of older people in favor of their independence. Indeed, the degree of fragility can be determined by the estimation of the risk of falling during the different states of walking. Thus, this thesis work has two objectives: 1- Elaborate and identify the different states of walking (standing, walking, turning, etc.) and the transitions between them. This involves collecting and analyzing the Pressure Center (CoP) profile in each state to define the current state. 2- Extraction of indicators allowing the estimation of the risk of falling to alert the person of a possible fall (e.g. transition frequency from one state to another, tolerance to maintain one's balance in a state, etc.). The work will be done in collaboration with: Professor Emmanuel ANDRES, Head of Research Unit at the Research Laboratory of Pedagogy of Health Sciences (LARPESS) at the Faculty of Medicine of Strasbourg (University of Strasbourg) and Head of the Department of Internal Medicine - Medical Clinic B at the University of Strasbourg and the CENTICH.