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Adaptation posturale du patient hémiplégique dans un environnement virtuel Permanent link to this document

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Introduction : Les AVC sont des affections neurologiques fréquentes. Le risque de chute est très élevé pour cette population. Les conséquences de ces chutes sont très graves pour les patients et leur devenir fonctionnel. Actuellement le retour à domicile précoce est promu par le système de soins, cette étape représente une période critique du risque de chuter. Objectif : Nous avons mis au point un test d’évaluation du contrôle postural des patients AVC dans un environnement écologique à l’aide de la RV immersive. Les objectifs de ce travail étaient de comparer l’adaptation posturale des patients hémiplégiques et des sujets sains dans un environnement virtuel écologique et d’évaluer la faisabilité du test pour cette population. Méthode : Des patients ayant eu un premier épisode d’AVC ainsi que des individus sains de 50 ans ou plus ont été évalués pour participer à cette étude sur une période de 9 semaines. Le paramètre mesurant l’instabilité posturale (vitesse moyenne de déplacement du CdP) a été recueilli lors de différentes conditions standards et de RV à l’aide d’une plateforme de posturographie. Les caractéristiques cliniques des patients et les données de faisabilité ont aussi été relevées. Résultats : Un total de 5 patients et 19 individus sains ont été analysés. Une augmentation significative de la vitesse de déplacement du CdP a été observée dans les situations de RV chez les hémiplégiques comparés aux sujets sains. Conclusion : Le test proposé est réalisable pour la population visée et met en évidence un déficit de contrôle postural des sujets AVC dans un environnement virtuel. Cet environnement simulé à l’aide de la RV immersive a pour but de recréer les situations rencontrées lors du RAD des patients et permet d’identifier les individus présentant un risque de chute lors de cette étape. Mots-clés : Accident Vasculaire Cérébral ; Contrôle Postural ; Réalité Virtuelle ; Évaluation Created by Charles Morizio Jun 17, 2019 Version 0.1
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M-KINE-2019-020.pdf 11 MB
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