Estimation du chargement au dos. Développement d’une méthode ambulatoire intégrant la cinématique du dos et de l’électromyographie.


Etude et rapport | R-904

DELISLE A. | PLAMONDON A. | GAGNON D. | LARIVIERE C. | ET COLL.

Edition : Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail (IRSST, 505 boulevard de Maisonneuve Ouest, Montréal, Québec H3A 3C2, Canada), 2016, 40 p., ill., bibliogr.


De nombreux travailleurs sont atteints de maux de dos chaque année. La région lombaire est de loin celle qui est la plus fréquemment atteinte. Ce type de troubles musculosquelettiques est principalement occasionné par le port de charges lourdes et affecte les tissus de la colonne vertébrale. Il n’existe pas de méthode de mesure directe de ces affections qui puisse être utilisée en milieu de travail, d’où la nécessité de recourir à des modèles biomécaniques pour les estimer. Or, jusqu’à présent, les modèles biomécaniques existants ne permettaient pas leur estimation de manière satisfaisante. L’objectif de cette étude était de développer et valider une méthode ambulatoire, exploitant l’électromyographie de surface et la cinématique lombaire, pour estimer ces affections du dos. Le projet comportait trois grandes étapes : (1) apprécier la faisabilité de l’approche préconisée en comparant les estimations obtenues par la nouvelle approche à celles déterminées par un modèle tridimensionnel validé et habituellement utilisé en laboratoire ; (2) élaborer et valider la méthode de calibrage du modèle ambulatoire ; (3) valider le modèle dans une situation de manutention de charges se rapprochant d’une application en milieu de travail. En conclusion, l’approche ambulatoire estimant les moments articulaires au niveau lombo-sacré (L5/S1) en ne mesurant que la cinématique du tronc avec deux senseurs inertiels et l’électromyographie de six muscles a donné des résultats mitigés, n’expliquant en moyenne que 50 % de la variance des moments en L5/S1 évalués par un modèle critère. Le fait que les résultats de certains sujets atteignent des performances permettant d’expliquer 70 % de la variance est toutefois très prometteur. Des modifications du réseau de neurones pourraient être explorées afin d’améliorer la robustesse des prédictions entre les individus. D’autres travaux méritent d’être poursuivis pour mieux cerner les conditions optimales d’utilisation de cette approche novatrice.

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