Utilisation de nouveaux outils pour estimer l'intensité des séances d'activité physique adaptée (UNITS-APA)

L'activité physique est recommandée depuis de nombreuses années par diverses autorités sanitaires. En effet, de nombreuses études ont démontré les effets de l'activité physique sur la qualité de vie, le gain d'autonomie et la réduction des limitations fonctionnelles chez les personnes âgées. Ce problème devient de plus en plus présent avec l'augmentation de l'espérance de vie, ce qui augmente la prévalence d'individus accédant au statut de personne âgée. Ces prévisions suggèrent que de plus en plus de personnes devront vivre avec les conséquences de l'âge. De ce point de vue, la prise en charge de ces personnes par une activité physique adaptée est nécessaire pour soulager le système de santé en limitant les risques de fragilité et donc d'hospitalisation chez les personnes âgées. Afin de favoriser une activité physique adaptée, le rôle des spécialistes dans ce domaine est de mettre en place des séances d'activité physique sollicitant les aspects neurocognitifs, neuromusculaires et cardiorespiratoires à travers des exercices d'équilibre, de renforcement musculaire et d'aérobie. Ces séances seront définies selon différents critères tels que la pathologie, le niveau de réalisation des exercices et la difficulté perçue de la séance. Pour les participants, la méthode de quantification la plus courante est l'échelle Borg Rating of Perceived Exertion (RPE). Cette mesure consiste à mesurer la perception de l'effort sur une échelle allant de 6 pour "pas d'effort perçu" à 20 pour "effort maximum". L'utilisation de cet outil présente l'avantage d'avoir une forte corrélation avec la fréquence cardiaque à des intensités modérées. Ces différents paramètres permettront à l'ingénieur en activité physique adaptée de déterminer une charge d'entraînement en fonction de ces différents paramètres. Cette charge d'entraînement permettra ensuite d'ajuster la ou les séances suivantes pour s'adapter au mieux aux capacités fonctionnelles des participants et ainsi individualiser la prise en charge de ces personnes. Cependant, cette charge d'entraînement est subjective. Pour les professionnels de l'activité physique adaptée, la quantification de la charge d'entraînement des différentes séances est basée sur l'expérience personnelle. Cette méthode est difficilement quantifiable et généralisable à d'autres professionnels. De même, le ressenti de la difficulté de la séance est propre à chaque participant. La quantification du RPE sera fortement impactée par les derniers exercices de la séance et l'effet de groupe. Pour pallier cette limitation, différents outils ont été développés. L'une des solutions les plus courantes est l'utilisation d'un moniteur de fréquence cardiaque. L'avantage de ce capteur est la quantification de la fréquence cardiaque pendant la séance sans le biais subjectif inter-individuel. Cependant, cette méthode de quantification a une mauvaise corrélation avec la charge d'entraînement du renforcement musculaire. Cette limitation a un fort impact sur l'estimation des séances d'activités adaptées en raison de la grande proportion d'exercices axés sur l'aspect neuromusculaire. Pour répondre à cette problématique, l'analyse du mouvement humain serait un outil complémentaire pour estimer la dépense énergétique selon les différents types d'exercices proposés lors des séances. Cette analyse a été grandement facilitée avec l'arrivée du deep learning pour la classification des différents mouvements selon la cinématique du mouvement ou l'actimétrie. Dans ce contexte, deux systèmes de mesure se distinguent. D'une part, l'Actigraph est l'un des outils les plus utilisés dans ce domaine pour quantifier la charge d'entraînement selon le vecteur de magnitude calculé par l'accéléromètre. Cette charge d'entraînement sera identifiée comme faible, modérée ou élevée selon les activités enregistrées par le capteur. D'autre part, l'utilisation de caméras de profondeur pour segmenter le corps humain est un domaine en évolution rapide. Les données collectées avec ce système de mesure couplé à un apprentissage en profondeur permettent de classer une large gamme de mouvements sur plusieurs individus à la fois. L'utilisation de ces systèmes de mesure permettrait une meilleure compréhension de l'estimation de la charge de travail. En effet, l'association du classement des exercices avec le temps d'exécution et le nombre de répétitions couplé à la fréquence cardiaque permettrait d'avoir une dépense énergétique précise dans des conditions écologiques. Ces données permettraient d'individualiser plus précisément la prise en charge des personnes âgées pour des séances d'activité physique adaptées. Ce type de prise en charge personnalisée de la fragilité ferait partie des enjeux futurs du bien vieillir.