Des schémas de coordination distincts intègrent des mouvements de tête exploratoires avec

Nov 12, 2023

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 1235 (2023) Citer cet article

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Le guidage visuel de la marche est une compétence importante pour la mobilité quotidienne. Bien que cela ait souvent été étudié à l'aide de techniques de suivi oculaire, des études récentes ont montré que l'exploration visuelle implique plus que l'œil ; le mouvement de la tête et potentiellement tout le corps est impliqué pour une exploration visuelle réussie. Cette étude visait à évaluer les schémas de coordination associés aux mouvements de la tête et il a été émis l'hypothèse que ces schémas s'étendraient sur tout le corps, plutôt que d'être localisés. Vingt et un (après exclusions) jeunes volontaires adultes en bonne santé ont suivi un protocole de marche sur tapis roulant conçu pour provoquer différents types de mouvements de la tête (pas de stimuli par rapport aux stimuli nécessitant des changements de regard horizontaux, verticaux et mixtes). L'analyse en composantes principales a été utilisée pour établir des modèles corrélés de mouvement de marqueurs (mouvements principaux ; PM) liés à l'activité de la tête. Au total, 37 PM d'ordre supérieur se sont avérés associés au mouvement de la tête, deux d'entre eux ont montré des différences significatives entre les essais associés à de fortes rotations de la tête dans le plan horizontal et sagittal. Ces deux éléments étaient associés à un modèle d'activité du corps entier. Une analyse des composants d'ordre supérieur a révélé que les mouvements exploratoires de la tête sont associés à des schémas de mouvement distincts, qui s'étendent sur tout le corps. Cela montre que l'exploration visuelle peut produire des schémas de mouvement de tout le corps qui ont une influence potentiellement déstabilisante. Ces résultats jettent un nouvel éclairage sur les résultats établis dans la recherche sur la recherche visuelle et sont pertinents pour la prévention des chutes et des blessures.

L'exploration visuelle est un comportement fondamental qui est crucial pour le bon guidage de l'action chez les humains1,2 et les autres animaux3,4,5. En particulier, l'exploration visuelle est cruciale pour guider l'un de nos comportements les plus importants : pendant la locomotion, notre système visuel est utilisé pour naviguer en toute sécurité vers des cibles tout en évitant les obstacles6,7,8,9. Peut-être que l'importance de l'exploration visuelle ne devient pas apparente dans la marche quotidienne, mais cela devient plus apparent lorsque le système perceptivo-moteur est mis à l'épreuve jusqu'au point d'échec (par exemple, essayez de marcher les yeux fermés), ce qui peut entraîner des trébuchements, chutes ou autres blessures. À ce titre, les connaissances sur le guidage visuel de la marche pourraient être particulièrement pertinentes dans ces situations d'effort élevé, qui se produisent naturellement dans le sport ou dans des situations qui produisent un risque de chute élevé pour les personnes âgées. Fait intéressant, alors que la fonction du système visuel isolé a été bien étudiée6, la façon dont le comportement d'exploration visuelle est coordonné avec le contrôle postural de tout le corps reste à établir.

Le lien entre le risque de chute, les mouvements oculaires et la marche a déjà été étudié10. Des études ont mis l'accent sur la coordination entre les mouvements des yeux et de la tête lors de la marche sur tapis roulant11, de la marche dans différents environnements12 et de la marche en cherchant13. En outre, il existe des recherches qui associent directement les caractéristiques de la stratégie du regard aux caractéristiques de la démarche. Par exemple, Chapman et Hollands ont découvert que les personnes âgées présentant un risque de chute élevé avaient besoin de plus de temps pour planifier et exécuter des ajustements de pas médiolatéraux14 et détourner le regard des cibles de pas plus tôt que leurs homologues à faible risque15, entraînant une erreur plus élevée dans le placement du pied. De toute évidence, il y a un changement dans la façon dont nous utilisons l'exploration visuelle pendant la marche qui est associé à un risque accru de chute.

La mesure de l'exploration visuelle dans la recherche est généralement opérationnalisée à l'aide du suivi oculaire, une technique qui enregistre la focalisation de la vision centrale. Cependant, dans la marche quotidienne, la vision centrale ne couvre pas à elle seule la fonction complète d'exploration visuelle. Autrement dit, les mouvements oculaires sont souvent associés aux mouvements de la tête et du corps, ce qui permet une plus grande gamme d'exploration10,12,13,16. Par exemple, la recherche dans le football associatif a montré que les mouvements des yeux ainsi que de la tête sont importants pour quantifier l'exploration visuelle17. La coordination entre les mouvements saccadés des yeux et de la tête est déterminée par la taille du changement de regard. Les changements de regard plus petits ne sont associés qu'à une saccade, la tête suivant derrière pour recentrer les yeux après le changement. Alors que les déplacements du regard qui orienteraient les yeux près de leur limite mécanique se font avec une plus grande contribution initiale du mouvement de la tête18 ou du corps entier19,20.

Compte tenu de ce couplage entre les mouvements des yeux, de la tête et du corps, il est évident que l'activité exploratoire pourrait affecter le contrôle postural. Étant donné que les changements de regard sont souvent coordonnés avec un repositionnement retardé de la tête après une saccade18, nous supposons que l'activité de mouvement de la tête pourrait être retardée à un moment où elle affecte de manière minimale le contrôle postural de tout le corps. Ainsi, si l'on étudie les schémas de mouvement du corps pendant la marche tout en effectuant une tâche d'exploration visuelle, on pourrait s'attendre à ce que des schémas de coordination émergent qui intègrent des stratégies de compensation dans le cycle de marche.

L'analyse en composantes principales (ACP) est utilisée pour l'opérationnalisation des évaluations de la coordination de l'ensemble du corps21,22,23. À l'aide de l'ACP, on peut déterminer des modèles linéaires ou des composantes principales qui expliquent une partie de la variance totale dans l'ensemble de données. Ces composants représentent des stratégies de mouvement, c'est-à-dire des schémas de mouvements de segments corporels corrélés, qui ont été appelés « mouvements principaux » (PM)24. De plus, l'ACP est une méthode de réduction de dimensionnalité : les entrées cinématiques de grandes dimensions peuvent être résumées de manière fiable dans un petit nombre de PM. Par exemple, lors d'une position calme ou de la marche, les trois premiers PM expliquent déjà plus de 90 % de la variance23,24. En raison de cet objectif en termes de réduction des données, il est courant de ne regarder que les deux premiers PM jusqu'à ce que certains critères soient satisfaits. Cette procédure est mise en œuvre en partant du principe que les composants d'ordre supérieur n'expliquent qu'une petite partie de la variance totale par composant et ont un rapport signal sur bruit plus mauvais. Cependant, des découvertes récentes suggèrent que dans les données sur les mouvements humains, ces composants supérieurs pourraient encore contenir des informations pertinentes, reflétant des mouvements plus petits et plus localisés ou des stratégies de contrôle plus rapides25,26 ou des schémas de mouvement associés à une petite amplitude comme la respiration ou le mouvement de la tête en équilibre debout24. Dans la démarche, les mouvements de la tête devraient figurer parmi les PM d'ordre supérieur, puisque les PM d'ordre inférieur seront probablement éclipsés par la plus grande amplitude des mouvements des bras et des jambes, et nous pensons donc qu'il est justifié de se concentrer sur les composants de mouvement d'ordre supérieur26.

Les objectifs de la présente étude sont d'identifier des modèles spécifiques de coordination des mouvements qui peuvent être associés aux mouvements de la tête induits par l'exploration pendant la marche. Des attentes contrastées sont possibles au sujet de ces modèles spécifiques. Premièrement, ces schémas pourraient être indépendants du schéma de marche, ce qui entraînerait l'identification de MP de mouvement de la tête qui voient très peu de représentation des autres mouvements du corps. Cependant, nous émettons l'hypothèse que le mouvement de la tête serait lié au mouvement de tout le corps. Dans ce cas, les PM qui représentent les mouvements de la tête engloberont également des modèles distribués. Une analyse de ces modèles distribués devrait donner un aperçu des stratégies de compensation employées pour aider à bouger la tête pendant la marche.

Le stimulus d'exploration visuelle mis en œuvre pendant la marche sur tapis roulant a réussi à provoquer un mouvement de la tête, comme le montre un effet significatif de l'orientation du stimulus (« condition ») sur l'orientation des marqueurs de la tête (Fig. 1a, b ; pas de la tête : F (3, 54) = 10,5, p < 0,001, η2 = 0,170 ; lacet de la tête : F(1,23, 22,09) = 24,8, p < 0,001, η2 = 0,369). Il s'agit d'une hypothèse importante dans l'analyse, car la distance entre les LED qui ont été utilisées comme stimuli ne nécessite techniquement pas de mouvement de tête d'un participant (c'est-à-dire qu'une saccade peut suffire). Bonferroni corrigé (α = 0,05/6 = 0,008) les comparaisons par paires de la variation de l'angle d'inclinaison de la tête ont montré des différences significatives entre la condition horizontale et toutes les autres conditions (toutes les valeurs p < 0,008), mais pas parmi les autres conditions. Pour la variation de l'angle de lacet de la tête, les comparaisons par paires corrigées de Bonferroni ont identifié des différences significatives entre la condition horizontale et les conditions verticales et de contrôle (valeurs p < 0,008) et entre la condition mixte et les conditions verticales et de contrôle (valeurs p < 0,008 ); les différences n'étaient pas significatives entre les paires verticales et témoins et horizontales et mixtes. Remarque : Les tests de Shapiro-Wilk avaient soutenu une hypothèse de normalité, cependant, l'analyse a identifié deux valeurs aberrantes de plus de 3,5 écarts-types retirées de leurs moyennes de groupe, qui ont été exclues de l'analyse des mouvements de la tête (Fig. 1a, b).

Boîtes à moustaches des effets entre les conditions de la variabilité des mouvements de la tête (a et b), des principaux schémas de mouvement identifiés par PCA (PM1–PM4, panneau c–f) et des deux PM principalement associés aux mouvements de la tête (PM19 et PM23, panneau g et h ). Les barres horizontales au-dessus des panneaux indiquent des différences significatives en utilisant des tests t par paires (panneaux a et b) et des tests de Durbin-Conover par paires (panneau c-h), le tout avec la correction de Bonferroni pour les comparaisons multiples.

Deux PM étaient nécessaires pour expliquer environ 90 % de la variance dans l'ensemble de données et cinq PM étaient présents avec une valeur propre relative supérieure à 1 % (Fig. 1 supplémentaire). Les différences entre les conditions dans ces MP d'ordre inférieur sont illustrées dans les Fig. 1c – f. La figure 2 montre la somme des chargements de marqueurs de tête dans chaque MP. Les tendances suivantes dans la Fig. 2 sont remarquables : 1) Aucune contribution surproportionnée (c'est-à-dire un PM avec une charge de marqueur de tête supérieure au pourcentage de poids approximatif représenté par la tête dans un corps moyen) n'a été trouvée parmi les 16 premiers PM. 2) un premier groupe de charges de marqueurs de tête se trouve autour de PM17-25. 3) un deuxième cluster plus grand peut être trouvé entre PM34 et PM76. 4) aucune contribution de marqueur de tête surproportionnée n'est trouvée entre PM77 et 117. Au total, 37 PM ont été identifiés avec une charge de marqueur de tête surproportionnée (contribution supérieure à 5 %), qui ont été analysées plus avant en termes de différences relatives écart entre les conditions.

Somme de la charge du marqueur de tête par PM (plage : PM1–PM117). La ligne horizontale représente la valeur seuil de 5 % (masse corporelle approximative représentée par la tête), indiquant que les charges au-dessus de cette ligne ont une activité de la tête relativement élevée. Trente-sept PC ont été trouvés avec une charge de marqueur de tête combinée au-dessus du seuil. L'ombrage et la taille des marqueurs au-dessus du seuil indiquent des différences entre les conditions dans un test de Friedman, où les plus petits marqueurs (teinte claire) ne montrent aucune différence, les marqueurs de taille moyenne (teinte moyenne) montrent une différence avec un alpha non corrigé de 0,05 et le plus grand ( les plus sombres) montrent des différences significatives même avec un alpha corrigé pour 37 comparaisons parallèles. Il est important de noter ici que dans tous les PM qui montrent des effets entre les conditions, le mouvement de la tête n'est pas isolé, mais au moins 20 % de la variance se trouve dans les modèles distribués.

La variance relative des 37 PM à mouvement de tête a été soumise à un test de Friedman pour évaluer les différences entre les différentes orientations de stimulus. En raison de l'augmentation de l'erreur de type I associée à 37 comparaisons parallèles, une correction de Bonferroni a été appliquée (αc = 0,05/37 = 0,0014). Cependant, compte tenu de l'augmentation de l'erreur de type II avec une correction alpha aussi forte, des valeurs non corrigées ont également été signalées. Huit PM liées au mouvement de la tête ont montré des différences significatives entre les conditions avec un alpha non corrigé (marqueurs moyens sur la Fig. 2 : PM19, PM23, PM25, PM37, PM45, PM60, PM70, PM75). Deux MP ont été identifiés pour montrer des différences significatives entre les conditions après correction alpha (Fig. 1g, h et grands marqueurs sur la Fig. 2;). Premièrement : PM19 (χ2(3) = 19,00, p < 0,001), les comparaisons par paires de Durbin-Conover (Fig. 1g) avec la correction de Bonferroni (αc = 0,008) ont révélé des différences significatives entre la condition horizontale et la condition verticale (p < 0,001), ainsi que la condition horizontale et mixte (p < 0,001). Deuxièmement, des résultats significatifs ont été trouvés dans les PM23 (Fig. 1h, χ2(3) = 36,50, p < 0,001). Les tests de Durbin-Conover corrigés de Bonferroni (αc = 0,008) ont montré des effets significatifs entre les conditions horizontales, verticales et de contrôle, ainsi qu'entre les conditions mixtes, verticales et de contrôle. PM19 décrit des trajectoires de marqueurs corrélées liées à une forte rotation du plan sagittal de la tête (c'est-à-dire le pas) avec des motifs distribués dans les bras et les jambes, également principalement dans le plan sagittal (Fig. 3). PM23 décrit une forte rotation de la tête dans le plan horizontal (c'est-à-dire un lacet), ainsi que des motifs de plan frontal distribués dans le bras gauche et le tronc et une activité mixte dans les jambes (Fig. 3).

Représentation visuelle de la charge de marqueur par segment corporel pour les 6 premiers PM et les 6 avec la charge de marqueur de tête la plus élevée. Le panneau Plans de mouvement affiche un indice de couleur pour les autres panneaux : les segments du corps représentés en vert sont les plus actifs dans le plan sagittal, les segments représentés en rouge sont les plus actifs dans le plan frontal et les segments représentés en bleu sont les plus actifs dans le plan horizontal. Les images du panneau Movement Planes sont adaptées de : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Planes_of_Body_unlabeled.jpg, sous CC4.0, en utilisant paint.net. "Le plus actif" dans ce cas signifie que la charge du segment a atteint plus de 80 % de contribution sur les deux axes dans un plan (par exemple, si la contribution de la charge du segment antérieur-postérieur et du segment vertical atteint ensemble plus de 80 %, la contribution est classée comme sagittale activité aérienne). Les segments du corps en niveaux de gris ne sont dominants dans aucun plan spécifique. Le panneau d'image de base affiche l'image au cas où tous les chargements de marqueurs seraient égaux à 0 pour définir une ligne de base pour les panneaux PM. Les panneaux PM montrent les charges de marqueurs par partie du corps, les nuances plus foncées indiquent une plus grande charge de marqueurs pour ce segment. Les astérisques indiquent des différences significatives entre les conditions, où un seul astérisque indique une signification dans un test de Friedman non corrigé et un double astérisque indique une signification dans un test de Friedman corrigé pour 37 comparaisons parallèles. Il convient de noter ici les schémas associés aux mouvements de la tête qui semblent répartis sur tout le corps.

Les résultats ont confirmé que la tâche de direction du regard induisait des rotations de la tête, qui étaient associées à des schémas de coordination qui s'étendaient sur tout le corps. Les mouvements de la tête dans le plan sagittal étaient associés à un modèle de mouvement distribué dans le plan sagittal du torse et des jambes, tandis que les mouvements de la tête qui se produisaient dans le plan horizontal étaient principalement associés à des modèles de mouvement dans le plan frontal du bras gauche et de la jambe droite. Il convient de noter que les résultats de l'analyse de l'ACP sont spécifiques à ce paradigme expérimental et la réplication dans la marche naturelle (sous un ensemble de contraintes très différentes27,28), où l'exploration est souvent auto-rythmée plutôt que prescriptive, se traduira par différents APC. -caractéristiques telles que les ordres PM de mouvement de tête et les chargements de segment. Les messages à retenir pertinents ne résident donc pas dans ces détails des MP, mais plutôt dans le schéma général des résultats. Les principaux messages sont les suivants : 1. les mouvements exploratoires de la tête sont associés à des schémas de mouvements répartis dans tout le corps. 2. Ces schémas de mouvement n'étaient pas représentés dans les composants d'ordre inférieur, mais les PM d'ordre supérieur doivent être évalués pour comprendre la coordination entre l'œil, la tête et le corps. 3. Les mouvements de la tête dans le plan sagittal étaient généralement associés à l'activité du segment corporel dans le plan sagittal, tandis que les rotations de la tête dans le plan horizontal étaient davantage associées à l'activité dans le plan frontal.

Au niveau fonctionnel, ces résultats ne sont pas surprenants. Deux schémas d'activité possibles auraient pu être pris en compte pour la tâche d'exploration visuelle. Premièrement, une stratégie localisée à la tête serait possible dans laquelle les mouvements de la tête seraient largement indépendants des mouvements du corps. Cependant, une telle stratégie nécessiterait des mouvements du cou plus extrêmes et une fixation forte et inefficace du corps. Comme la tâche de marcher est relativement simple, une telle stratégie de « gel 29 » n'est pas idéale et, comme on l'a supposé, les résultats actuels ont établi des modèles de coordination de tout le corps pour permettre l'exploration visuelle. Dans cet environnement à faible demande, le besoin de stabilisation et d'exploration peut coexister : les mouvements posturaux peuvent être autorisés, et ils ne conduisent pas à des événements d'instabilité. Cependant, cela pourrait être une hypothèse future que dans des situations où l'équilibre est remis en question, de telles fluctuations exploratoires pourraient conduire à l'instabilité, indiquant un compromis entre stabilité et exploration. Pendant la marche, les personnes seront généralement capables d'explorer visuellement avant d'engager activement tout le corps30. Ici, nous avons montré que même en marchant avec de faibles exigences, les mouvements exploratoires de la tête sont toujours associés à la coordination de tout le corps pendant la marche, ce qui implique qu'un compromis exploration vs stabilisation peut exister pendant la marche. L'endroit où les gens se retrouvent dans ce compromis serait le résultat des contraintes impliquées dans l'exécution de la tâche27. Autrement dit, lorsqu'une tâche est simple et/ou qu'un individu est très compétent (comme c'était le cas dans la présente étude), alors le compromis n'est pas souligné et l'exploration active devient une opportunité d'action31. Cependant, lorsque les exigences de stabilité augmenteront, moins d'exploration sera autorisée. Il s'agit d'une recommandation pour les études futures afin d'établir davantage ce compromis et la manière dont les gens répondent aux exigences élevées en matière de stabilité et d'exploration.

Un domaine potentiel où des informations sur les stratégies de compensation du corps entier associées à l'exploration visuelle pourraient être pertinentes est celui du sport. Ici, des situations se produisent où les exigences d'exploration et de stabilité sont élevées. Une stratégie de compensation posturale liée à l'exploration visuelle, en plus des exigences posturales déjà élevées du sport (par exemple, la manipulation d'équipements lors d'un sprint, d'un saut ou d'un virage serré), pourrait augmenter le risque de blessures. Bien que spéculatif à ce stade, le compromis entre exploration et stabilisation décrit ici pourrait s'avérer utile pour expliquer des blessures telles que les lésions du ligament croisé antérieur qui sont connues pour se produire souvent lorsque les athlètes se retrouvent près d'un adversaire (indiquant des exigences exploratoires accrues), lorsque l'équilibre est perturbé ou lorsqu'il s'engage dans une manœuvre difficile (indiquant des exigences accrues en matière de stabilité) comme une décélération ou un virage latéral32. Il existe une opportunité pour de futures études ici de quantifier les exigences exploratoires et de stabilité dans les cas menant à des événements de blessure en utilisant l'analyse vidéo. Les schémas de coordination distribués associés à l'exploration pourraient s'avérer jouer un rôle perturbateur dans la cause des blessures.

Alors que de nombreuses études utilisent l'ACP comme méthode de réduction de la dimensionnalité et visent à n'analyser qu'un faible nombre de composants tout en conservant les informations critiques, nous avons rapporté des résultats qui indiquaient clairement que des informations potentiellement pertinentes pouvaient encore être présentes dans les composants d'ordre supérieur. Si l'étude actuelle avait suivi les directives traditionnelles et n'aurait inclus que les PM jusqu'à ce qu'une « baisse marquée » des valeurs propres puisse être observée22, jusqu'à ce que nous ayons atteint 90 % de la variance expliquée, par exemple33,37,35 ou en incluant toutes les PM qui expliquent plus supérieur à un pour cent de la variance totale36, alors nous aurions exécuté une analyse sur respectivement un, deux ou cinq PM (Fig. 1 supplémentaire). En termes de mouvements de la tête, cela aurait limité l'analyse à se concentrer sur les PM3 et PM4, qui montraient des différences entre les conditions (Fig. 1e,f), mais aurait exclu les PM qui montraient des schémas ressemblant à des rotations de la tête : PM19 et PM23 (comparer Fig. 1a,b,g,h). Cette analyse prouve que si se concentrer sur les PM d'ordre inférieur peut être une bonne stratégie pour réduire la dimensionnalité, se concentrer sur les PM d'ordre supérieur permet une analyse des schémas de mouvement spécifiques qui se produisent systématiquement tout au long du mouvement.

En résumé, la présente étude a évalué les schémas de coordination du corps entier associés aux mouvements de tête induits par l'exploration visuelle pendant la marche. En analysant les composants d'ordre supérieur résultant de l'ACP, nous avons établi que les mouvements exploratoires de la tête sont associés à des schémas de mouvement spécifiques à travers le corps, où les rotations de la tête dans le plan sagittal étaient généralement associées à l'activité du plan sagittal et les mouvements de la tête dans le plan transversal étaient davantage associés à l'activité du plan frontal. Ces résultats impliquent un compromis exploration vs stabilisation qui pourrait être pertinent pour mieux comprendre l'exploration visuelle pendant la marche, ainsi que les blessures survenant pendant la marche. Des recherches supplémentaires devraient évaluer la généralisabilité et l'applicabilité des résultats à la démarche quotidienne dans la population générale, car les relations étudiées sont pertinentes pour la recherche sur l'équilibre et le contrôle postural tout au long de la vie.

Un échantillon de 23 participants (13 femmes, âge moyen : 25,7 ans) ont été recrutés parmi les étudiants locaux, cependant, deux participants ont été exclus en raison d'erreurs de mesure après inspection visuelle des données. Tous les participants n'avaient subi aucune blessure aux membres inférieurs au cours des 6 derniers mois ni aucun autre problème de santé susceptible d'affecter leur démarche. Le protocole de l'étude a été approuvé par le Board for Ethical Questions in Science de l'Université d'Innsbruck (38/2020) et exécuté conformément à la Déclaration d'Helsinki. Tous les participants ont donné leur consentement éclairé avant de participer à l'étude.

Les participants étaient équipés de 39 marqueurs réfléchissants (jeu de marqueurs de marche enfichables Vicon pour tout le corps). Dix caméras infrarouges ont été utilisées pour enregistrer les emplacements des marqueurs à 250 Hz (Vicon Motion Systems Ltd, Royaume-Uni). Un tapis roulant a été positionné au centre du laboratoire et la vitesse du tapis roulant a été réglée à 4 km/h pour toutes les conditions afin de rendre les données résultantes comparables entre les participants. Pour stimuler les mouvements des yeux et de la tête, un ensemble programmable de lumières LED a été utilisé. Trois LED ont été fixées à hauteur approximative des yeux sur un mur devant le participant et une a été fixée au sol entre le tapis roulant et le mur (Fig. 4). Les LED ont été programmées pour s'allumer une à la fois et le participant a été chargé de suivre cette séquence d'éclairage avec son regard.

Vue de dessus du montage expérimental. Trois LED droites sont montées sur un mur à environ la hauteur des yeux du tapis roulant. La LED positionnée entre le tapis roulant et le mur était positionnée au sol, à une distance qui représente environ 2 pas en avant du centre du tapis roulant. La rotation de la tête du plan horizontal (lacet) nécessaire pour un mouvement entre les LEDS les plus latérales est d'environ 37°. La rotation du plan sagittal requise entre la LED au sol et les LED murales est d'environ 49°. Les angles exacts dépendent de la taille du participant et de sa position précise sur le tapis roulant.

Les participants sont montés sur le tapis roulant et ont d'abord effectué une mesure de «contrôle» en marchant sans instruction spécifique pendant 2 min. Après une courte pause, le participant est remonté sur le tapis roulant et la séquence LED a été activée. Les LED se sont allumées dans un ordre automatisé pendant 6 min dans différents paramètres, comme spécifié dans le tableau 1. Différentes fréquences ont été introduites pour s'assurer que les participants ne pouvaient pas synchroniser leur exploration avec leur cycle de marche ou vice versa, mais comme ce n'était pas l'objectif principal de la étude, les moyennes entre les enregistrements basse et haute fréquence ont été utilisées dans l'analyse plus approfondie (c'est-à-dire une valeur pour les conditions verticales, horizontales, mixtes et de contrôle).

Les trajectoires de marqueurs enregistrées ont été reconstruites et étiquetées à l'aide de Vicon Nexus (version 2.9.2), puis exportées pour un traitement ultérieur dans MATLAB (MathWorks Inc., Natick, MA, USA). À l'aide de MATLAB, les fichiers de données (lignes : points temporels, colonnes : trajectoires des marqueurs) ont été coupés en fichiers de 50 s contenant la marche à l'état d'équilibre dans chaque condition (coupure de 5 s avant et après le changement de condition pour éviter d'éventuels problèmes de synchronisation et d'installation). ). Ensuite, l'origine du système d'axes a été réinitialisée pour être centrale entre les marqueurs de l'épine iliaque postérieure gauche et droite afin de minimiser l'influence de tout changement de position sur le tapis roulant sur les résultats des analyses.

Pour évaluer l'efficacité de la manipulation, l'orientation de la tête a été calculée à l'aide des quatre marqueurs de tête. Il en est résulté deux variables décrivant la rotation de la tête dans le plan sagittal (tangage) et horizontal (lacet). Les écarts-types de ces trajectoires ont été déterminés pour donner une mesure de la quantité de rotation dans chaque plan sur un essai complet. Les valeurs aberrantes ont été supprimées si elles étaient distantes de plus de 3,5 SD de la moyenne du groupe et la normalité a été évaluée à l'aide des tests de Shapiro-Wilk. Une analyse de variance à mesures répétées (RM-ANOVA) avec comparaison par paires corrigée de Bonferroni a été utilisée pour évaluer les effets de la condition sur l'écart type des trajectoires de tangage et de lacet (représentant la quantité de variation dans le plan sagittal et horizontal, c'est-à-dire l'activité dans chaque rotation). En cas de violation de l'hypothèse de sphéricité, une correction de Greenhouse-Geisser a été appliquée. L'analyse a été effectuée dans Jamovi (version : 2.2.5) avec un alpha défini sur 0,05.

Les fichiers de données ont ensuite été traités à l'aide du « PManalyser », un progiciel open source basé sur MATLAB pour PCA37. Les étapes de prétraitement suivantes ont été réalisées : 1) Mettre en œuvre une normalisation de la « distance euclidienne moyenne »24,37 qui redéfinit d'abord les postures enregistrées en termes de leur écart par rapport à la posture moyenne pour chaque essai et redimensionne ensuite la variance des fichiers de données individuels afin que tous les fichiers de données aient une influence égale sur l'analyse résultante. Ensemble, cela minimise l'influence des différences anthropométriques entre les participants (c'est-à-dire qu'une personne de grande taille faisant de plus grands pas affecte l'analyse de la même manière qu'une petite personne faisant de plus petits pas). 2) Pour chaque trajectoire de marqueur, une pondération a été appliquée en termes de pourcentage de poids corporel représenté dans chaque segment corporel (basé sur une combinaison de données de 38, 39, 40). La pondération des marqueurs asymétriques a été fixée à une valeur proche de zéro pour minimiser leur influence sur l'analyse. La pondération des marqueurs a été mise en œuvre pour obtenir un meilleur équilibre entre toute petite amplitude, les stratégies de compensation de tout le corps et les grands mouvements montrés dans des segments plus légers tels que les mains. 3) Une matrice de données est calculée à partir de tous les fichiers de données séparés concaténés verticalement de sorte que différentes trajectoires de marqueurs soient représentées dans des colonnes et que différents participants, conditions et cadres soient tous représentés dans une structure imbriquée dans les lignes. Grâce à ces étapes de normalisation et de concaténation, une ACP pourrait être effectuée sur l'ensemble des données de tous les participants ensemble et les résultats deviennent directement comparables entre les participants24.

L'ACP donne un ensemble de valeurs propres PM et la variance relative expliquée par chaque composante. Pour quantifier l'engagement de segments corporels spécifiques dans des PM spécifiques, les scores de chargement de chaque marqueur sur chaque PM ont été calculés. Les scores de chargement ont été additionnés pour les marqueurs placés sur un segment du corps (totalisant 19 segments : la tête, le cou, la poitrine, l'abdomen et le bassin, et deux épaules, le haut des bras, les avant-bras, les mains, le haut des jambes, les jarrets et les pieds) pour évaluer la contribution de chaque segment dans le MP spécifique. Les particules dont les marqueurs de tête fournissaient une charge relativement élevée ont été prises en compte pour des analyses plus poussées. Le seuil pour cela a été fixé à une charge minimale de 5 % des marqueurs de la tête, car le pourcentage du poids corporel représenté par la tête est d'environ 5 %38,39,40.

Pour les PM qui ont été identifiés comme ayant une contribution majeure au mouvement de la tête, la sortie de la variance relative a été analysée plus en détail. Les changements de la variance relative par PM entre les conditions reflètent les changements dans la quantité qu'un PM enregistré a contribué aux mouvements corporels globaux au cours de chaque condition. Un changement significatif indique donc que la structure globale du mouvement a changé. En raison de problèmes de normalité de ces variables, des tests de Friedman ont été utilisés pour évaluer les différences entre les conditions de variance relative pour tous les PM liés aux mouvements de la tête. Alpha a été fixé à 0,05, mais une correction de Bonferroni a été appliquée aux résultats pour atténuer les risques d'inflation alpha. Les résultats corrigés et non corrigés sont rapportés pour fournir un aperçu objectif des effets analysés.

Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de l'étude en cours sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

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Département des sciences du sport, Université d'Innsbruck, Fürstenweg 185, 6020, Innsbruck, Autriche

Steven van Andel, Andreas R. Schmidt et Peter A. Federolf

Fondation IJsselheem, Camp, Pays-Bas

Steven van Andel

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Tous les auteurs étaient responsables de la conceptualisation de l'étude. AS et SvA étaient responsables des essais pilotes et AS de la collecte des données. PF et SvA étaient responsables du traitement et de l'analyse des données. SvA a rédigé la première ébauche du manuscrit. Tous les auteurs ont examiné le manuscrit.

Correspondance à Steven van Andel.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

van Andel, S., Schmidt, AR & Federolf, PA Des modèles de coordination distincts intègrent des mouvements exploratoires de la tête avec des modèles de mouvement de tout le corps pendant la marche. Sci Rep 13, 1235 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-022-26848-x

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Reçu : 20 septembre 2022

Accepté : 21 décembre 2022

Publié: 22 janvier 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-022-26848-x

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