Définition, étiologie et prévalence de l’AVC (Accident vasculaire cérébral)

L’accident vasculaire cérébral

MÉTHODOLOGIE

Devis de recherche

Cette étude est de type non expérimental, descriptif-corrélationnel. Ce projet de recherche a été approuvé par le comité éthique de la recherche de l’IRDPQ (#2015-451).

Population et critères d’inclusion

Cette étude s’adressait aux survivants d’AVC. Ces patients ont été évalués à l’hôpital puis redirigés en centre de réadaptation. Leurs atteintes étaient donc suffisamment sévères pour nécessiter l’encadrement de professionnels de la santé et de réadaptation fonctionnelle intensive.
Les participants qui ont été recrutés pour cette étude devaient remplir les critères suivants :
(1) Être admis à l’Institut de réadaptation en déficience physique de Québec du Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-Nationale (IRDPQ du CIUSSS-CN) à la suite d’un AVC.
(2) Avoir un score de Mesure de l’Indépendance Fonctionnelle (MIF) (Keith et al. 1987) au moins égal à
40/126 à l’admission. Ce seuil a été fixé afin de limiter les facteurs confondants en lien avec des atteintes sévères de diverses fonctions motrices et cognitives ou d’importantes comorbidités.
(3) Être médicalement stable et capable de réaliser un test à l’effort sous supervision médicale en tenant compte des contre-indications absolues et relatives aux tests à l’effort.
(4) Avoir un score au Montreal Cognitive Assessment (MoCA; Nasreddine et al. 2005) supérieur à afin d’être capable de suivre des instructions simples.
(5) Être en mesure de marcher avec ou sans aide.
Critères d’exclusion :
(1) Un délai trop court entre le Temps 1 (T1) et Temps (T2) (moins d’une semaine).
– Le patient ne demeure pas suffisamment longtemps à l’IRDPQ
– Le patient recouvre des aptitudes de marche minimales (être capable de marcher avec un intervenant) trop tardivement au cours de sa réadaptation.
(2) Faire partie d’un essai clinique impliquant facteurs des facteurs confondants.
(3) Avoir de troubles orthopédiques majeurs pouvant compromettre la marche avant la survenue de
l’AVC.

Échantillonnage et procédures de recrutement

Une méthode d’échantillonnage non aléatoire et par convenance a été utilisée. La sélection des sujets a été réalisée par une clinicienne chercheuse qui avait pour mandat d’analyser les dossiers d’admission des patients selon les critères de sélection. La clinicienne chercheuse avisait les intervenants (physiothérapeute ou ergothérapeute) des patients admissibles afin qu’ils demandent si le patient était intéressé à rencontrer l’équipe de recherche. Advenant une réponse positive, la responsable du recrutement (NB) allait rencontrer le patient pour lui parler du projet. Avant de prendre part à l’étude, tous les participants avaient lu et signé le formulaire d’information et de consentement.

Protocole 

Devis expérimental

L’étude comportait deux sessions d’évaluation (temps 1, temps 2) dont la durée de collecte pouvait varier selon la variable ciblée. Il s’agissait du même évaluateur pour les deux temps de mesure pour un même sujet, l’évaluateur pouvait cependant différer d’un patient à un autre. Le patient était rencontré dans la première semaine suivant l’admission, toutefois il intégrait le projet et la première session d’évaluation avait lieu qu’au moment où celui-ci arrivait à marcher avec ou sans accessoire, lors des séances de thérapie, tandis que la seconde était réalisée une semaine précédant la fin de séjour du patient à l’IRDPQ. Certaines données ont été collectées pour les deux temps de mesure tandis que d’autres uniquement à l’admission ; Tableau 2. L’évaluation aux deux temps de mesure a permis de suivre la progression dans le temps de certaines variables. Les variables priorisées étaient en lien avec nos hypothèses et la littérature concernant les facteurs susceptibles d’influencer le niveau d’AP basée sur la marche selon nos deux variables principales soit : le nombre de pas et le temps actif. Pour le choix des outils, nous avons principalement sélectionné ceux utilisés dans le cadre clinique de l’IRDPQ afin d’éviter de mesurer en double une même variable (les tests réalisés dans le cadre clinique de l’IRDPQ sont dotés d’une étoile dans le Tableau 2). Par conséquent, certaines données ont été extraites directement du dossier clinique tandis que d’autres ont été recueillies via une évaluation réalisée par un membre de l’équipe de recherche (NB ; Tableau 2). L’ensemble des tests et/ou questionnaires ainsi que le moment de passation de chacun sont présentés dans le Tableau 2. Avant d’initier le projet, une rencontre de groupe a été réalisée avec l’ensemble des cliniciens du programme des encéphalopathies afin d’échanger sur le projet et de discuter de leur implication. Lors de cette même rencontre, l’accéléromètre qui allait être utilisé dans l’étude leur a été présenté.

Activité physique (Variable principale)

L’AP basée sur la marche a été évaluée selon deux variables qui sont : (1) le nombre de pas /jour et (2) le temps actif /par jour. Au regard de ces deux variables, le Wireless Inertial Measurement Unit (WIMU-GPS) offrait une bonne alternative pour une estimation objective et quantifiée des activités dans un contexte écologique (hors laboratoire) (Vanhees et al. 2005; Boissy et al. 2011). Le WIMU-GPS est une plateforme portable d’actimétrie développée par l’équipe du Dr P. Boissy de l’Université de Sherbrooke. Nous avons arrêté notre choix sur cet outil puisqu’il avait une précision comparable à plusieurs accéléromètres que l’on peut retrouver sur le marché (Jones 2015). De plus, il nous était disponible et en quantité suffisante pour mener à bien notre projet. Sans compter que les accéléromètres sont largement recommandés pour déterminer le niveau quotidien d’une personne en matière d’AP (Mansfield et al. 2013; Allet et al. 2010).
Le WIMU-GPS (Figure 5) est équipé de plusieurs modules dont une unité de mesure inertielle (intégrant un accéléromètre 3D, un gyroscope 3D et un magnétomètre 3D), une fonction GPS, un module de communication sans fil, un module de sauvegarde de données et un module d’alimentation et de gestion de l’autonomie de la batterie. En regard du temps actif, le WIMU Studio analyse le vecteur d’accélération, avec une fenêtre déroulante de 5 secondes. De celle-ci l’accélération gravitationnelle était retirée puis un filtre passe-bas à 5 Hz et un filtre passe-haut à 1 Hz étaient appliqués. Si plus de 50% des échantillons dans la fenêtre déroulante étaient supérieurs à 0,015g, on considérait qu’il y avait eu de l’activité (Boissy et al. 2011). Les données GPS ont été croisées avec les mesures inertielles afin de détecter la ou les périodes où l’individu était à bord d’un véhicule (vitesse > 10 km/h; Choquette et al. 2008). Pour la variable correspondant aux nombres de pas, l’équipe du Dr P. Boissy a opté pour une méthode « hybride », utilisant la détection de pics liés aux impacts au sol et au contenu fréquentiel du signal d’accélération. Afin de détecter les pics (peu importe l’orientation des WIMU), l’algorithme utilisait une technique d’enveloppement du signal qui permettait d’identifier un « pic » bien que le pic d’accélération soit bi-phasique et non radiométrique.
A) Face antérieure du WIMU
B) WIMU porté à la cheville
C) Pince du WIMU permettant de le porter à la hanche
Figure 5 Plateforme portable d’actimétrie (WIMU-GPS), aperçu du dispositif à la cheville et à la hanche

Collecte de données

La mesure de l’AP basée sur la marche a été effectuée sur une période de 7-10 jours, l’objectif étant d’obtenir 7 jours consécutifs de données. Une prise de mesure sur une semaine était souhaitée afin d’obtenir une quantification plus représentative des habitudes de vie du sujet en matière d’AP. Il a été évoqué qu’une observation limitée à une journée ne donne pas une estimation fiable des habitudes du patient en lien avec l’AP (Tudor-Locke and Myers 2001). Les patients ont porté le WIMU sur une période approximative de 8h par jour. Ils devaient mettre l’appareil au lever puis le retirer pour le mettre en charge lors du coucher. Afin de s’assurer d’une bonne utilisation du WIMU, une rencontre a été faite au préalable avec chacun des participants pour leur expliquer le fonctionnement de l’appareil. De plus, un guide d’utilisation leur a été remis. Des rencontres de suivi ont également été réalisées pendant les semaines de mesure afin de s’assurer que les participants l’utilisaient de manière adéquate. Lorsque la mémoire ou les atteintes cognitives laissaient présager un besoin d’encadrement plus important, nous prenions soin de leur préciser, à raison de deux fois par jour, de mettre l’appareil en charge et/ou de le porter. Comme préalablement mentionnée, la marche post-AVC diffère d’une marche réalisée par un sujet sain (How et al. 2013). Il y a beaucoup d’irrégularité en termes de fréquence et de longueur de pas (Yelnik et al. 2008). Ainsi, au début de chacune des sessions d’évaluation, un protocole de « calibration » a été réalisé. Ce protocole consistait à : (1) mesurer avec un odomètre la distance parcourue et (2) compter le nombre de pas réel effectué, en plus du port du WIMU sur une période de plus ou moins 2 minutes. Ces données de calibration ont permis à l’équipe du Dr P. Boissy d’ajuster un algorithme en lien avec le calcul de quantification du nombre de pas, sensible et spécifique à la marche des patients post-AVC. En effet la version initiale de l’algorithme a été développée à partir des données issues d’une population saine. Il était donc nécessaire d’ajuster cet algorithme pour la détection du pas chez les personnes ayant subi un AVC étant donné que ces dernières présentent un patron de marche différent des sujets sains.

Facteurs cliniques, fonctionnels et psychosociaux (variables secondaires)

Des variables cliniques et fonctionnelles telles que l’endurance cardiorespiratoire, l’équilibre, l’indépendance fonctionnelle, l’endurance et la vitesse de marche ainsi que le pourcentage de temps consacré à la marche lors de la réadaptation ont été analysées afin de comprendre de manière plus englobante les habitudes de marche des patients. Des variables psychosociales telles que l’auto-efficacité et des données socio-démographiques ont également été recueillies.

Tests/Évaluations

L’endurance à la marche a été mesurée via le test de marche de 6 minutes (6MWT); Butland et al. 1982. Ce test mesure la distance qu’un patient peut parcourir pendant 6 minutes en marchant le plus rapidement possible sur une surface plane et dure, en effectuant des allers-retours. Selon la revue de Dunn et al. (2015), basés sur 127 études (n= 6 012), les survivants d’AVC (stades chronique et aigu confondus) parcourent en moyenne 284 ± 107 m (IC à 95% : 252-318) au cours du 6MWT, ce qui est nettement inférieur à celui des individus appariés selon l’âge. La méta-analyse de Bohannon et al. réalisé en 2007 rapporte que les personnes âgées de plus de 60 ans en santé (n=4809) atteignent en moyenne une distance de 499 m (IC 95% : 480-519) lors du 6MWT (Bohannon 2007). Les différentes études portant sur sa fidélité test-retest rapportent des résultats similaires avec des « intraclass correlation coefficient (ICC) » allant de 0,97 à 0,99, suggérant une excellente fidélité (Eng et al. 2004; Flansbjer et al. 2005; Fulk et al. 2008; Liu et al. 2008). Selon l’étude de Kosak and Smith (2005), le 6MWT a aussi une bonne fidélité inter-évaluateur soit un ICC de 0,74. Fulk et al. (2010) ont examiné quant à eux la validité prédictive du 6MWT chez 19 patients qui ont subi un AVC. Selon leur étude, le 6MWT était un excellent prédicteur du nombre moyen de pas effectué par jour (r = 0,68, p = 0,001). Mugde and Stott (2009) aborde dans le même sens, selon leur étude, un participant qui réalise 153 mètres lors de son 6MWT réaliserait en moyenne entre 3078 et 5231 pas par jour. De plus, selon Fulk et al. (2010), le 6MWT serait également un bon prédicteur de la marche en communauté chez les patients qui ont subi un AVC selon cette même étude.

Table des matières

CHAPITRE 1 : INTRODUCTION
1.1 Problématique
1.2 L’accident vasculaire cérébral
1.2.1 Définition, étiologie et prévalence de l’AVC
1.2.2 Facteurs de risque de l’AVC
1.2.3 Conséquences de l’AVC
1.4 L’activité physique
1.4.1 Définition de l’activité physique
1.4.2 Bénéfices de l’activité physique sur la santé
1.4.3 Évaluation de l’AP
1.4.4 Recommandations en matière d’activité physique
1.5 Objectif
1.6 Hypothèses
CHAPITRE 2 : MÉTHODOLOGIE
2.1 Devis de recherche
2.2 Population et critères d’inclusion
2.3 Échantillonnage et procédures de recrutement
2.4 Protocole
2.4.1 Devis expérimental
2.4.2 Activité physique (Variable principale)
2.4.3 Facteurs cliniques, fonctionnels et psychosociaux (variables secondaires)
2.5 Analyses statistiques
2.5.1 Description de l’échantillon
2.5.2 Progression du niveau d’activité
2.5.3 Relation entre l’AP et les variables pouvant l’influencer
CHAPITRE 3 : RÉSULTATS
3.1 Participants
3.2 Progression de l’AP
3.3 Relation entre l’AP et les autres variables
CHAPITRE 4 : DISCUSSION GÉNÉRALE ET CONCLUSION
4.1 Résumé
4.2 Progression de l’AP
4.2.1 Progression de l’AP – Individuel
4.3 Relation entre l’AP et les autres variables
4.4 Limites
4.5 Conclusion
4.6 Retombées du mémoire
4.6.1 Processus de traduction du SSEQ
4.6.2 Revue systématique sur les qualités du Reintegration to normal living index (RNLI)
4.6.3 Applications pratiques
BIBLIOGRAPHIE
ANNEXE 1 : Traduction du questionnaire d’auto-efficacité
ANNEXE 2 : Formulaire servant à recueillir les données en lien avec le temps consacré à la marche lors des séances de thérapie
ANNEXE 3 : Revue systématique sur l’utilisation et les propriétés psychométriques du questionnaire de réintégration à la vie normale en réadaptation

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