Littérature scientifique sur le sujet « Réathlétisation »

L'objectif de cette thèse était double : i) objectiver les effets de la réathlétisation sur le contrôle neuromoteur de footballeurs de haut-niveau; ii) développer un modèle théorique prédictif de la survenue de blessure chez l'athlète sain. Le modèle expérimental du countermovement-jump (CMJ) a été utilisé pour tester les hypothèses spécifiques à chacune des 5 études réalisées. Les paramètres cinétiques, cinématiques et électromyographiques (EMG) du CMJ étaient calculés au moyen de plateforme de force, caméra rapide et électrodes de surface, respectivement. Trois pathologies des membres inférieurs ont été considérées: rupture du ligament croisé antérieur du genou, chondropathie de genou et lésions musculaires de la cuisse. Dans une 1ère étude, les résultats ont montré que les paramètres biomécaniques et EMG du CMJ de la jambe blessée et de la jambe non blessée étaient altérés dans tous les groupes pathologiques. Le programme SSR (specific sport rehabilitation) de trois semaines a permis d'améliorer significativement ces paramètres caractéristiques du contrôle neuromoteur. Dans une 2ème étude, le niveau de récupération fonctionnelle des footballeurs a été évalué par le biais de deux méthodes: la méthode LSI (limb symmetry index) et la méthode Norm-Values. Les résultats ont montré que la méthode Norm-Values était la plus discriminante. Dans une 3ème étude, la comparaison inter-groupes des paramètres biomécaniques et EMG a permis de mettre en évidence une « signature neuromotrice » spécifique à chaque pathologie. Dans une 4ème étude, les résultats ont montré que la superposition d'une tâche de prise d'information visuelle (tâche secondaire) avait un effet bénéfique sur les paramètres du CMJ (tâche primaire), probablement dû à une « défocalisation » de l'attention des athlètes blessés vers la tâche secondaire. Enfin, dans une dernière étude, le suivi longitudinal de joueurs sains au cours d'une saison a été réalisé avec pour objectif de développer un modèle théorique prédictif de blessure. Ce modèle, basé sur une méthode de machine learning a permis de mettre en évidence des tendances (non significatives) à la survenue de blessures en fonction des caractéristiques neuromotrices des joueurs. Globalement, l'ensemble de ces résultats contribue à l'amélioration des connaissances et des pratiques dans le domaine de la réathlétisation
This thesis had two principal objectives: i), to provide an objective analysis of the impact of sport-specific-rehab (SSR) on the neuromotor control of high-level soccer players ; ii) to develop a theoretical model that could predict the likelihood of injury in healthy athletes. The experimental countermovement jump (CMJ) model was employed to test the specific hypotheses associated with each of the five studies. The kinetic, kinematic and electromyographic (EMG) parameters of the CMJ were calculate using a force platform, a high-speed camera and surface electrodes, respectively. Three pathologies of the lower-limb were considered: anterior cruciate ligament rupture of the knee, knee chondropathy and muscular lesions of the thigh. The initial study demonstrated that the biomechanical and electromyographic parameters of the CMJ of the injured leg and the non-injured leg were altered in all pathological groups. The three-week SSR programme led to a notable improvement in these parameters, which are indicative of neuromotor control. In a second study, the level of functional recovery of the soccer players was evaluated using two methods: the LSI (limb symmetry index) and the Norm-Values method. The findings indicated that the Norm-Values method was the most effective in discriminating between the groups. In a third study, an intergroup comparison of biomechanical and EMG parameters revealed the existence of a 'neuromotor signature' specific to each pathology. In a fourth study, the results demonstrated that superimposing a visual information-gathering task (secondary task) had a beneficial effect on CMJ parameters (primary task). This was likely due to the injured athletes' attention being defocused towards the secondary task. In a final study, healthy players were monitored over the course of a season with the objective of developing a theoretical predictive model of injury. This model, based on a machine learning method, revealed non-significant trends in the occurrence of injuries as a function of the neuromotor characteristics of the players. Overall, these results contribute to advancing knowledge and practices in the field of rehabilitation

Ce chapitre présente les technologies les plus utilisées et les plus récentes dans le milieu de l’entraînement et de la préparation physique telles que les systèmes vidéo (multi-caméras), de localisation globale (GNSS) ou locale (LPS), et de centrales inertielles. Cette omniprésence de la technologie impose aux utilisateurs de connaître précisément le périmètre d’action de chaque système de mesure pour une utilisation appropriée. Le chapitre décrit les principes et la technologie de chaque système de mesure, les critères d’analyse de ces systèmes, c’est-à-dire la fiabilité, la précision et les limites de ces systèmes afin d’informer le lecteur sur les précautions d’usage à respecter en fonction des domaines d’application, tels que la quantification de la demande physique ou charge externe de travail, la prévention des blessures, la réathlétisation, la détection des chocs, la détection de phase de jeu et l’analyse technico-tactique qui contribuent au suivi de l’entraînement et à la préparation physique.