Effets de l'exercice sur les autocorrélations à long terme dans la maladie de Parkinson

ARRIÈRE-PLAN

L'une des caractéristiques les plus courantes du mouvement humain est sa variabilité à travers la répétition multiple de la même tâche rythmique (1). Chez l'homme, de nombreux signaux périodiques, tels que la marche, les battements cardiaques, les activités respiratoires et neuronales se caractérisent par leur complexité temporelle, fluctuant de manière complexe dans le temps. Bien que les fluctuations entre cycles puissent sembler varier de manière aléatoire, sans corrélations apparentes entre cycles, les systèmes sains possèdent la mémoire des valeurs précédentes de la série présentant une structure temporelle complexe.

Afin d'évaluer la variabilité des séries chronologiques physiologiques, plusieurs méthodes mathématiques peuvent être utilisées. D'une part, les méthodes mathématiques classiques, généralement appliquées sur des séries temporelles plus courtes (dizaines de points de données), quantifient l'amplitude de la fluctuation d'un ensemble de valeurs indépendamment de leur ordre dans la distribution, en calculant l'écart type (ET) et le coefficient de variation (CV). En revanche, des méthodes mathématiques plus complexes, appliquées sur des séries temporelles plus longues (≥512 cycles), peuvent être utilisées pour évaluer la dynamique de fluctuation dans le temps (3). Ces dernières méthodes ont démontré que la variabilité de nombreux signaux physiologiques (rythme cardiaque et respiratoire ou activités locomotrices par exemple) présente des autocorrélations à longue distance, l'interdépendance statistique entre les cycles s'étalant sur un très grand nombre de cycles (14).

Cette organisation temporelle de la variabilité est donc une propriété intrinsèque au sein de nombreux systèmes biologiques. De plus, cela pourrait donner un aperçu de l'organisation neurophysiologique et de la régulation de ces systèmes (32). Des études récentes ont affirmé que ces fluctuations, incluses dans une plage optimale, représenteraient la capacité physiologique sous-jacente à s'adapter de manière flexible aux contraintes quotidiennes exercées sur le corps humain (32). Par conséquent, la présence de telles dynamiques temporelles est considérée comme un marqueur critique de la santé et leur dégradation comme un indice de condition pathologique (18, 25, 32). Dans la fréquence cardiaque humaine, par exemple, les écarts par rapport à un optimum de variabilité dans le sens du hasard (fibrillation auriculaire, par exemple) ou de la surrégularité (insuffisance cardiaque congestive, par exemple) indiquent la perte des capacités d'adaptation du système (9, 32) .

Parallèlement, certaines maladies du système nerveux central influencent la variabilité, notamment, de la marche. En effet, les maladies neurodégénératives telles que les maladies de Parkinson et de Huntington se caractérisent, entre autres, par une modification de la variabilité de la marche (observée par une rupture des autocorrélations à longue distance) et un risque élevé de chute. Bien que l'origine de l'autocorrélation à longue distance reste inconnue, leur décomposition dans de telles maladies suggère un mécanisme de contrôle central (8, 11, 13, 16, 17, 36).

PROJET DE RECHERCHE

Touchant environ 1 % de la population âgée de plus de 60 ans, la maladie de Parkinson (MP) est l'une des maladies neurodégénératives les plus courantes. La MP est de nature progressive, et les patients sont donc confrontés à des difficultés accrues dans les activités de la vie quotidienne et divers aspects de la mobilité tels que la marche, les transferts, l'équilibre et la posture. En fin de compte, cela conduit à une diminution de l'indépendance, de l'inactivité et de l'isolement social, ce qui entraîne une réduction de la qualité de vie. Par conséquent, l'amélioration de la locomotion est l'un des objectifs les plus importants de la prise en charge de la MP.

La prise en charge de la MP est traditionnellement centrée sur la pharmacothérapie, la lévodopa étant considérée comme le traitement « de référence ». Cependant, même avec une prise en charge médicale optimale, les patients parkinsoniens subissent une détérioration des fonctions corporelles, des activités quotidiennes et de la participation. Pour cette raison, le soutien a augmenté pour l'inclusion des thérapies de réadaptation en tant qu'adjuvant au traitement pharmacologique et neurochirurgical. En effet, une activité physique régulière ralentit la progression et diminue le risque de chute. Par ailleurs, l'exercice a démontré son efficacité tant pour la préservation des capacités fonctionnelles que pour la prévention des complications (cardiovasculaires, ostéoporose,…).

Jusqu'à présent, peu d'études ont inclus l'analyse de la variabilité dans l'évaluation fonctionnelle des patients présentant une maladie neurologique, comme la MP. Or, les troubles de la marche et les chutes représentent non seulement un coût important pour la société mais aussi un risque individuel non négligeable de morbi/mortalité. Un programme de réadaptation approprié devrait permettre de réduire à la fois les risques et les coûts résultant de ces troubles. L'investigateur émet l'hypothèse que l'analyse de la variabilité de la marche pourrait être utile comme outil clinique dans l'évaluation du risque de chute et comme outil d'évaluation de l'efficacité thérapeutique (médicaments et/ou exercice physique) dans la MP. Par conséquent, les objectifs de cette étude sont (1) d'évaluer l'influence de l'exercice physique sur la variabilité de la marche humaine et (2) d'étudier ses corrélations potentielles avec les capacités de marche et les troubles neurologiques des patients parkinsoniens.

Les patients

Les investigateurs recruteront 50 patients atteints de la maladie de Parkinson idiopathique du service de neurologie des Cliniques universitaires Saint-Luc (Bruxelles, Belgique). L'étude est approuvée par le comité d'éthique. Tous les patients donneront leur consentement écrit éclairé à l'étude. Les critères d'éligibilité sont : le diagnostic de Parkinson idiopathique (selon les critères de la Brain Bank de la Société britannique de la maladie de Parkinson), la gravité de la maladie (selon les stades I à IV modifiés de Hoehn & Yahr), l'absence de démence (minimal Mini Mental State Examination score de 24 ou plus), consommation de médicaments stable au cours des 4 dernières semaines et vision et audition adéquates, obtenues à l'aide de verres correcteurs et/ou d'appareils auditifs si nécessaire. Les patients seront exclus s'ils présentent une comorbidité grave, d'autres problèmes neurologiques, des problèmes médicaux aigus (par ex. infarctus du myocarde, diabète) et des problèmes articulaires affectant la mobilité, et des périodes "Off" imprévisibles (score > 2, MDS-UPDRS item 4.5).

Procédure

La présente étude est une étude clinique contrôlée, randomisée, en simple aveugle avec une conception croisée. Le groupe témoin ne changera pas son activité physique habituelle alors que le groupe d'intervention bénéficiera du programme d'exercices physiques. Ce dernier comprendra 30 sessions de circuit-group training de 60 min (2 fois par semaine) réparties sur 15 semaines. Ensuite, les deux groupes seront croisés. Selon les récentes directives, le programme comprendra un travail spécifique sur l'équilibre, la posture, la marche, la forme physique, les doubles tâches et les étirements. Toutes les séances seront exécutées à une intensité adéquate (c.-à-d. 60 à 80 % de la fréquence cardiaque maximale prévue). Au moins 512 cycles seront enregistrés (à une fréquence d'échantillonnage élevée (512 Hz)) sur un tapis roulant à une vitesse confortable auto-sélectionnée à l'aide d'un accéléromètre unidimensionnel enregistré sur la malléole latérale droite.

Évaluation fonctionnelle basée sur les 3 domaines de la Classification internationale du fonctionnement, du handicap et de la santé (CIF)

Les patients seront évalués avant l'intervention (T0) et à 15 (T1), 30 (T2), 45 (T3) et 60 semaines (T4) parmi les 3 domaines de la CIF :

Les déficiences seront évaluées par le MDS-UPDRS, une analyse instrumentée de la marche (cinématique, cinétique, électromyographique et énergétique) (18), la distance de marche de 6 minutes, le test de marche de 10 mètres, l'ABC-Scale et le BESTest (y compris le Functional Reach Test , les tests Push & Release et Get Up & Go).

Les activités, la participation et la qualité de vie seront évaluées à l'aide du questionnaire d'impact sur la participation et l'autonomie (IPAQ) et d'un journal d'automne.

Analyse de la variabilité de la marche

La variabilité du temps de révolution sera appréciée par des méthodes mathématiques classiques et complexes. Les méthodes mathématiques classiques (écart-type, coefficient de variation) permettent d'évaluer l'amplitude des fluctuations, tandis que les méthodes mathématiques complexes (autocorrélations à longue portée) évaluent la dynamique des fluctuations dans le temps (3).

La présence d'autocorrélations à longue distance sera évaluée en utilisant l'approche intégrée proposée par Rangarajan et Ding et validée par Crevecoeur et al. dans le cadre de séries chronologiques physiologiques. Ces méthodes sont décrites plus en détail ailleurs. En bref, l'exposant de Hurst (H) sera calculé à l'aide de l'analyse de plage remise à l'échelle et l'exposant α sera évalué à l'aide de la densité spectrale de puissance de la série chronologique. Pour chaque série temporelle, les deux méthodes seront appliquées à des séquences de 512 foulées consécutives.

En théorie, les exposants H et α sont asymptotiquement liés par la relation H. Ainsi, l'approche intégrée consiste à calculer séparément H et α, et à vérifier que ces deux paramètres sont cohérents par l'équation d=H-(1+α)/ 2=0. Une valeur de d ≤ 0,10 est considérée comme acceptable car les paramètres asymptotiques sont évalués sur des séries temporelles finies.

En résumé, les trois conditions suivantes doivent être satisfaites pour conclure à la présence d'autocorrélations à longue distance :

H > 0,5 ; α est significativement différent de 0 et inférieur à 1 ; et d ≤ 0,10

Lorsque des incohérences apparaissent entre H et α, les enquêteurs utiliseront le test de données de substitution mélangées au hasard pour rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle la série étudiée n'a pas de structure temporelle (c'est-à-dire processus aléatoire non corrélé).

POINTS DE VUE

En étudiant l'influence de l'exercice physique sur la variabilité de la marche humaine et ses corrélations potentielles avec les capacités de marche et les troubles neurologiques des patients parkinsoniens, les chercheurs espèrent démontrer que l'analyse de la variabilité de la marche pourrait être utilisée comme outil clinique dans l'évaluation du risque de chute et comme outil d'évaluation de l'efficacité thérapeutique (médicaments et/ou exercice physique) dans la MP.