Elisa Jolas

Analyse numérique de l’effet des orthèses de genou pour le maintien d’une activité physique adaptée tout au long de la vie

Laboratoire de Biomécanique et Mécanique des Chocs (Université Gustave Eiffel - Campus de Lyon)
Directeur : Raphaël Dumas. Co-encadrants : Rachid Assaoui et Charles Pontonnier

Résumé : L'arthrose est une maladie chronique fréquente touchant environ 25% des individus âgés de plus de 65 ans, limitant la mobilité et la qualité de vie. L'activité physique est recommandée pour prévenir les complications de l'arthrose, mais elle peut être difficile à maintenir en raison de la douleur et de la raideur articulaire. En plus des traitements médicamenteux, tels que les analgésiques et les anti-inflammatoires, le port d’une orthèse de genou représente une approche préventive visant à soulager les patients et à maintenir leur activité physique. Cependant, une très grande variabilité est observée dans les résultats des traitements orthopédiques proposés, qu’il s’agisse d’orthèse de genou, de semelles plantaires ou d’exercices physiques. L’orthèse idéale devrait réduire la pression exercée dans le genou pathologique, procurant ainsi un soulagement au patient. Elle devrait également permettre une mobilité optimale du genou, corriger les troubles statiques et dynamiques, et stabiliser l’articulation lors de ses activités de la vie quotidienne ou sportives. En théorie, l’efficacité antalgique des orthèses repose sur le déchargement de l’articulation tibio-fémorale. Seulement, cette efficacité et plus généralement l’impact d’une telle orthèse sur les mécanismes internes de chargement du genou et leur potentiel bénéfice pour le maintien de l’activité physique sont difficiles à évaluer in vivo. Pour pouvoir évaluer et estimer l’effet de tels dispositifs sur les contraintes biomécaniques subies par les sujets portant une orthèse, il est nécessaire de développer des modèles numériques performants de l’articulation visée, du dispositif en question, et de nourrir ces modèles numériques à l’aide de données expérimentales contrôlées. L’objectif du projet de thèse est de développer des outils d’analyse numérique des orthèses selon trois volets : un modèle musculosquelettique complet genou + orthèse, une caractérisation mécanique de l'interface jambe/orthèse et une analyse des effets d’une orthèse valgisante sur la biomécanique articulaire de patients gonarthrosiques pendant des activités de la vie quotidienne.

Ma motivation :

Ce projet de thèse est en accord avec mes motivations en s'orientant plus spécifiquement dans la recherche appliquée à la santé publique et à l’ingénierie biomédicale. En effet, depuis la fin de ma deuxième année à l’ENS, je m'intéresse à l’analyse par modélisation musculosquelettique des troubles du système musculo-squelettique/locomoteur, dans le but de participer à leur prévention, à leur diagnostic et favoriser la pratique sportive du plus grand nombre par des solutions innovantes. Cette thèse, encadrée par des chercheurs experts, dans un contexte de recherche stimulant au Laboratoire de Biomécanique et Mécanique des Chocs, me donnera les meilleures chances de réussir mon projet professionnel à plus long terme de devenir enseignante-chercheur. J’espère contribuer par mes recherches à l’amélioration de la qualité de vie de nombreux patients.

 

Mon parcours :

Mon parcours à l’ENS Rennes m’a permis de découvrir la recherche, m’encourageant à poursuivre en thèse. Après deux mémoires en biomécanique en 1A/2A, je me suis orientée vers un PréLab puis un master 2 en ingénierie biomédicale où j’ai pu réaliser des stages au département Materials and Production (Aalborg, Danemark) et au Laboratoire Orthopaedic Technology (Zürich, Suisse) de mai 2022 à aujourd’hui. Ainsi, j’ai pu développer ma méthodologie, mes connaissances sur de nombreux outils de mesure (e.g., motion capture, accéléromètres/IMUs, électromyographie), des logiciels d'analyse de données (e.g., QTM, RStudio, Matlab), d'analyse médicale (e.g., Surgimap), de modélisation musculosquelettique (AnyBody Modeling System) et de modélisation statistique (e.g., Machine Learning). J'ai également eu l'occasion de publier des articles scientifiques, et de présenter mon travail lors de congrès, améliorant mes compétences orales et de rédaction. Ainsi, cette expérience dans le domaine de la recherche a été déterminante pour l'obtention de cette bourse de thèse.