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- Numéro 78
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Division en sous-groupes des lombalgies non spécifiques à partir de données sur la trajectoire des marqueurs spinaux : une approche d'apprentissage automatique non supervisée
POINTS CLÉS
- Les schémas de mouvement chez les patients atteints de lombalgie non spécifique (LNS) sont hautement hétérogènes.
CONTEXTE ET OBJECTIFS
Environ 90 % des lombalgies ne présentent aucune pathologie identifiable et sont qualifiées de lombalgies non spécifiques (LNS) (1). La LNS est une affection hétérogène, impliquant de multiples facteurs contributifs : physiques, psychologiques, comportementaux, liés au mode de vie et sociétaux (2). De nombreux travaux ont mis en évidence le rôle des altérations du mouvement dans la LNS, via l’irritation tissulaire répétée, la peur du mouvement, la perte de fonction, le déconditionnement physique et la boucle d’incapacité qui en découle (3, 4).
Sur le plan clinique, la conception d’un programme personnalisé de rééducation du mouvement chez les patients atteints de LNS est complexe, compte tenu de la diversité des mécanismes sous-jacents et des altérations motrices variées.
Cette étude visait à déterminer si des évaluations cliniques via smartphone pouvaient identifier des sous-groupes distincts basés sur le mouvement, en utilisant les trajectoires de marqueurs thoraco-lombo-pelviens et une approche innovante d’apprentissage automatique par regroupement k-means.
Cette étude suggère que l’avenir du traitement de la lombalgie repose sur la division en sous-groupes des patients afin d’améliorer l’efficacité thérapeutique, et que la technologie des smartphones et de l’IA pourrait y contribuer.
MÉTHODE
Des agents de la fonction publique ont été recrutés : LNS n = 115 (15 hommes, 100 femmes) et groupe contrôle n = 57 (8 hommes, 49 femmes). Les données cinématiques ont été recueillies à l’aide d’un système d’enregistrement vidéo
