Lognormals with parameters outside of the mean±3SD were rejected. For the *Nblog*, the *SNR*, the *SNR/Nblog*, the *reaction time* and the *conduction time*, no distinctions between *agonist/antagonist* components were made, as they refer to global stroke properties. The mean value of each parameter was calculated.

*Triangles* were split into the *agonist* components explaining the three main strokes (Figure 5.2C). Outliers were manually removed when the action plan of the reconstruction was not correct. Finally, lognormals with parameters outside of the mean±3SD were rejected. The mean value of each parameter was calculated, except for *t*₀ as only the first one was considered.

For the *horizontal and vertical oscillations* (50-160 mm long), only lognormals extracted from a stable phase were analyzed (i.e. from 2 to 10-s oscillations). Each stroke of the oscillatory movement was considered as *agonist* (Figure 5.2D). Lognormals with an amplitude below 50 mm and with parameters outside of the mean±3SD were considered as artefacts, therefore rejected. The mean value of each parameter was calculated, except for the *reaction time*, the *conduction time*, the *SNR* and the *SNR/Nblog*, since only a single value per test and participant can be recorded.

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Figure 5.2 Reconstruction of the different types of strokes. (Green) is the final velocity profile and (black) are the lognormals used for reconstruction referred as agonists (solid lines) or antagonists (dashed lines). (A) is a vizualisation of the parameters on a lognormal. (B) is the reconstruction of a simple stroke. (C) is the reconstruction of a triangle. (D) is an example of a signal portion reconstruction for the oscillations.
### 5.2.5 Statistical analysis

An analysis of variance (ANOVA) based on intraclass correlation coefficients (ICC) was performed (Matlab, the Mathworks Intraclass Correlation Coefficient (ICC) version 1.3.1.0 of Arash Salarian) to get the test-retest reliability. ICC were calculated by parameters at 95% confidence intervals using a two-way mixed effects model based on absolute agreement (Koo & Li, 2016). An average measurements model was used for mean values whereas a single measure model was used for single values (i.e. reaction time, conduction time, SNR and SNR/Nblog in the oscillations). The scores were interpreted in line with the scale used in Koo et Li (2016): poor (<0.50), moderate (0.50-0.75), good (0.75-0.90) and excellent (>0.90) reliability. As fully explained in Bartko (1976), a value of zero was set in case of negative ICC. Moreover, the absolute and relative standard error of measurement (SEM), the coefficient of variation (CV) and the minimal detectable change (MDC) were also reported to estimate the measurement errors. Bland-Altman plots were also drawn (see APPENDIX A) to display the degree of agreement of the intra-participant measurements for SNR, asymmetry, $\sigma$ and conduction time.

## 5.3 Results

Data are expressed as mean±SD. In the *simple strokes* (Table 5.1), the time $t_0$ had good reliability, both for the *agonist* (ICC=0.80) and *antagonist* components (ICC=0.89). The coefficient of variation was higher in the *agonist* than in the *antagonist* components (respectively 36.81% and 25.51%). Regarding $\sigma$, the ICC was moderate with a value of 0.62 for the *agonist* components and 0.69 for the *antagonist*. Their CV was respectively equal 18.12% and 23.27%. The *mode, median, time delay and response time* had good to excellent reliability, ranging from 0.85 to 0.90 in both components, with a low SEM (5.44 - 14.11%) and a minimal detectable change (MDC) of 0.10 s. Parameters describing the global state of the neuromotor system (*Nblog*, SNR and SNR/Nblog) had a moderate ICC ranging from 0.56 to 0.73 with low values of SEM (from 2.35% to 5.41%). The *conduction time* had a moderate ICC (0.67) with a high CV (38.78%).
<table><caption>Table 5.1 Test-retest reliability of kinematic parameters extracted from simple strokes with the Sigma-Lognormal model. Red, orange, green and dark green respectively represents poor, moderate, good and excellent reliability.</caption><thead><tr><th>Parameter</th><th>Test</th><th>Retest</th><th>ICC (95% CI)</th><th>SEM</th><th>SEM (%)</th><th>CV (%)</th><th>MDC</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="8" style="text-align: center; font-weight: bold;">Agonist component</td></tr><tr><td>t<sub>0</sub></td><td>0.24 ± 0.11</td><td>0.26 ± 0.09</td><td>0.80 (0.63-0.90)</td><td>0.04</td><td>16.29</td><td>36.81</td><td>0.11</td></tr><tr><td>D</td><td>206.40 ± 20.75</td><td>208.40 ± 23.31</td><td>0.86 (0.74-0.93)</td><td>7.74</td><td>3.73</td><td>9.96</td><td>21.46</td></tr><tr><td>μ</td><td>-1.34 ± 0.26</td><td>-1.40 ± 0.19</td><td>0.76 (0.54-0.87)</td><td>0.10</td><td>7.44</td><td>15.05</td><td>0.28</td></tr><tr><td>σ</td><td>0.27 ± 0.07</td><td>0.27 ± 0.05</td><td>0.62 (0.28-0.80)</td><td>0.03</td><td>11.19</td><td>18.12</td><td>0.08</td></tr><tr><td>|cos(θ<sub>1</sub>)|</td><td>0.79 ± 0.09</td><td>0.78 ± 0.09</td><td>0.91 (0.82-0.95)</td><td>0.03</td><td>3.17</td><td>10.32</td><td>0.07</td></tr><tr><td>|cos(θ<sub>2</sub>)|</td><td>0.94 ± 0.04</td><td>0.95 ± 0.03</td><td>0.83 (0.66-0.91)</td><td>0.01</td><td>1.47</td><td>3.53</td><td>0.04</td></tr><tr><td>Mode</td><td>0.51 ± 0.09</td><td>0.51 ± 0.10</td><td>0.85 (0.71-0.92)</td><td>0.04</td><td>6.99</td><td>17.83</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Median</td><td>0.53 ± 0.10</td><td>0.52 ± 0.10</td><td>0.86 (0.73-0.93)</td><td>0.04</td><td>6.72</td><td>17.89</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Time Delay</td><td>0.54 ± 0.10</td><td>0.53 ± 0.11</td><td>0.87 (0.75-0.93)</td><td>0.04</td><td>6.60</td><td>17.99</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Response Time</td><td>0.07 ± 0.02</td><td>0.07 ± 0.02</td><td>0.84 (0.67-0.92)</td><td>0.01</td><td>10.10</td><td>25.02</td><td>0.02</td></tr><tr><td>Asymmetry</td><td>0.10 ± 0.05</td><td>0.09 ± 0.04</td><td>0.51 (0.09-0.74)</td><td>0.03</td><td>29.24</td><td>41.81</td><td>0.07</td></tr><tr><td colspan="8" style="text-align: center; font-weight: bold;">Antagonist component</td></tr><tr><td>t<sub>0</sub></td><td>0.46 ± 0.12</td><td>0.45 ± 0.13</td><td>0.89 (0.79-0.94)</td><td>0.04</td><td>8.59</td><td>25.51</td><td>0.11</td></tr><tr><td>D</td><td>30.11 ± 6.00</td><td>29.69 ± 7.42</td><td>0.70 (0.44-0.84)</td><td>3.22</td><td>10.76</td><td>19.80</td><td>8.92</td></tr><tr><td>μ</td><td>-1.80 ± 0.18</td><td>-1.84 ± 0.24</td><td>0.19 (0.00-0.57)</td><td>0.14</td><td>7.86</td><td>8.71</td><td>0.40</td></tr><tr><td>σ</td><td>0.37 ± 0.10</td><td>0.36 ± 0.10</td><td>0.69 (0.41-0.84)</td><td>0.05</td><td>12.98</td><td>23.27</td><td>0.13</td></tr><tr><td>|cos(θ<sub>1</sub>)|</td><td>0.94 ± 0.05</td><td>0.96 ± 0.05</td><td>0.00 (0.00-0.46)</td><td>0.03</td><td>3.41</td><td>3.39</td><td>0.09</td></tr><tr><td>|cos(θ<sub>2</sub>)|</td><td>0.89 ± 0.10</td><td>0.91 ± 0.07</td><td>0.86 (0.74-0.93)</td><td>0.03</td><td>3.17</td><td>8.55</td><td>0.08</td></tr><tr><td>Mode</td><td>0.64 ± 0.11</td><td>0.63 ± 0.11</td><td>0.88 (0.77-0.94)</td><td>0.04</td><td>5.64</td><td>16.14</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Median</td><td>0.66 ± 0.11</td><td>0.65 ± 0.12</td><td>0.89 (0.79-0.94)</td><td>0.04</td><td>5.49</td><td>16.59</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Time Delay</td><td>0.67 ± 0.12</td><td>0.66 ± 0.12</td><td>0.90 (0.81-0.95)</td><td>0.04</td><td>5.44</td><td>16.97</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Response Time</td><td>0.06 ± 0.02</td><td>0.06 ± 0.02</td><td>0.81 (0.64-0.90)</td><td>0.01</td><td>14.11</td><td>32.13</td><td>0.02</td></tr><tr><td>Asymmetry</td><td>0.21 ± 0.11</td><td>0.20 ± 0.11</td><td>0.66 (0.37-0.82)</td><td>0.05</td><td>26.49</td><td>45.75</td><td>0.15</td></tr><tr><td colspan="8" style="text-align: center; font-weight: bold;">Whole signal</td></tr><tr><td>Nblog</td><td>2.28±0.27</td><td>2.19±0.25</td><td>0.73 (0.49-0.86)</td><td>0.12</td><td>5.41</td><td>10.50</td><td>0.34</td></tr><tr><td>SNR</td><td>30.05±1.34</td><td>30.06±1.21</td><td>0.56 (0.15-0.77)</td><td>0.71</td><td>2.35</td><td>3.53</td><td>1.96</td></tr><tr><td>SNR/Nblog</td><td>13.89±1.68</td><td>14.41±1.75</td><td>0.67 (0.37-0.82)</td><td>0.86</td><td>6.11</td><td>10.57</td><td>2.40</td></tr><tr><td>RT</td><td>0.41±0.08</td><td>0.41±0.10</td><td>0.82 (0.65-0.90)</td><td>0.04</td><td>8.55</td><td>19.90</td><td>0.10</td></tr><tr><td>|t<sub>0</sub>-RT|</td><td>0.17±0.09</td><td>0.15±0.05</td><td>0.67 (0.39-0.83)</td><td>0.04</td><td>22.18</td><td>38.78</td><td>0.10</td></tr></tbody></table>

ICC: Intraclass Correlation Coefficient, CI: Confidence Interval, SEM: Standard Error of Measurement, CV: Coefficient of Variation, MDC: Minimal Detectable Change

For the **triangles** (Table 5.2), $t_0$ presented a good reliability (ICC=0.81), with a SEM of 10.41%. Parameters related to the peripheral system, $\mu$ and $\sigma$, had respectively moderate (0.68) and good
(0.78) reliability, with a low value of SEM (11.69% and 8.76%). The derived parameters (the *mode*, *median*, *time delay*, *response time* and *asymmetry*) had good reliability, ranging from 0.77 to 0.79 with a low CV (10.4% - 15.8%) except for the *asymmetry* (42.2%). Their MDC was 0.11 s. The *SNR* had poor reliability (0.13) with a low SEM (1.10%) whereas the *SNR/Nblog* had moderate reliability. The *conduction time* had good reliability (0.77, 95%CI: 0.57-0.88), with a CV of 39.46%.

<table><caption>Table 5.2 Test-retest reliability of kinematic parameters extracted from triangles with the Sigma-Lognormal model. Red, orange, green and dark green respectively represents poor, moderate, good and excellent reliability.</caption><thead><tr><th>Parameter</th><th>Test</th><th>Retest</th><th>ICC (95% CI)</th><th>SEM</th><th>SEM (%)</th><th>CV (%)</th><th>MDC</th></tr></thead><tbody><tr><td>t<sub>0</sub></td><td>0.25 ± 0.06</td><td>0.25 ± 0.07</td><td>0.81 (0.64-0.90)</td><td>0.03</td><td>10.41</td><td>23.67</td><td>0.07</td></tr><tr><td>D</td><td>151.87 ± 8.36</td><td>154.15 ± 9.05</td><td>0.54 (0.14-0.75)</td><td>4.92</td><td>3.21</td><td>4.72</td><td>13.63</td></tr><tr><td>μ</td><td>-0.75 ± 0.17</td><td>-0.77 ± 0.19</td><td>0.68 (0.40-0.83)</td><td>0.09</td><td>11.69</td><td>20.67</td><td>0.25</td></tr><tr><td>σ</td><td>0.20 ± 0.04</td><td>0.19 ± 0.04</td><td>0.78 (0.58-0.88)</td><td>0.02</td><td>8.76</td><td>18.51</td><td>0.05</td></tr><tr><td>Mode</td><td>0.79 ± 0.08</td><td>0.77 ± 0.10</td><td>0.77 (0.57-0.88)</td><td>0.04</td><td>5.08</td><td>10.61</td><td>0.11</td></tr><tr><td>Median</td><td>0.82 ± 0.09</td><td>0.79 ± 0.10</td><td>0.77 (0.57-0.88)</td><td>0.04</td><td>5.02</td><td>10.47</td><td>0.11</td></tr><tr><td>Time Delay</td><td>0.82 ± 0.09</td><td>0.80 ± 0.10</td><td>0.77 (0.57-0.88)</td><td>0.04</td><td>5.00</td><td>10.42</td><td>0.11</td></tr><tr><td>Response time</td><td>0.08 ± 0.02</td><td>0.08 ± 0.01</td><td>0.79 (0.43-0.91)</td><td>0.01</td><td>7.28</td><td>15.84</td><td>0.02</td></tr><tr><td>Asymmetry</td><td>0.06 ± 0.03</td><td>0.05 ± 0.02</td><td>0.78 (0.58-0.88)</td><td>0.01</td><td>19.99</td><td>42.19</td><td>0.03</td></tr><tr><td>Nblog</td><td>5.43 ± 0.65</td><td>5.09 ± 0.50</td><td>0.78 (0.25-0.91)</td><td>0.25</td><td>4.82</td><td>10.27</td><td>0.70</td></tr><tr><td>SNR</td><td>26.78 ± 0.41</td><td>26.97 ± 0.45</td><td>0.13 (0.00-0.52)</td><td>0.30</td><td>1.10</td><td>1.18</td><td>0.82</td></tr><tr><td>SNR/Nblog</td><td>5.12 ± 0.63</td><td>5.47 ± 0.51</td><td>0.74 (0.19-0.90)</td><td>0.27</td><td>5.03</td><td>9.95</td><td>0.74</td></tr><tr><td>RT</td><td>0.42 ± 0.07</td><td>0.43 ± 0.09</td><td>0.85 (0.71-0.92)</td><td>0.03</td><td>7.01</td><td>17.84</td><td>0.08</td></tr><tr><td>|t<sub>0</sub>-RT|</td><td>0.17 ± 0.07</td><td>0.19 ± 0.08</td><td>0.77 (0.57-0.88)</td><td>0.03</td><td>18.82</td><td>39.46</td><td>0.09</td></tr></tbody></table>

ICC: Intraclass Correlation Coefficient, CI: Confidence Interval, SEM: Standard Error of Measurement, CV: Coefficient of Variation, MDC: Minimal Detectable Change

Parameters were similarly categorized for the horizontal and vertical oscillations (Table 5.3), except for the *reaction time* and the *conduction time*. $\Delta t_0$ had good reliability (ICC=0.79 and 0.80) and a low SEM (horizontal oscillations: 5.07%; vertical oscillations: 6.92%). Poor reliability was observed for $\sigma$, the *asymmetry* and the *SNR*. The *SNR/Nblog* had moderate reliability, ranging from 0.64 to 0.70 (95% CI: 0.29-0.82). The *mode*, *median*, *time delay* and *response time* had an ICC considered as good (horizontal oscillations: 0.83; vertical oscillations: 0.79-0.80). The *conduction time* had poor reliability in the horizontal oscillations and moderate in the vertical oscillations, with a low SEM (horizontal oscillations: 17.60%; vertical oscillations: 19.49%). The
Nblog was exactly the same for every participant whether for the horizontal or vertical oscillations.

<table><caption>Table 5.3 Test-retest reliability of kinematic parameters extracted from horizontal and vertical oscillations with the Sigma-Lognormal model. Red, orange, green and dark green respectively represents poor, moderate, good and excellent reliability.</caption><thead><tr><th>Parameter</th><th>Test</th><th>Retest</th><th>ICC (95% CI)</th><th>SEM</th><th>SEM (%)</th><th>CV (%)</th><th>MDC</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="8" style="text-align: center; font-weight: bold;">Horizontal oscillations</td></tr><tr><td>Δ(t<sub>0</sub>)</td><td>0.09 ± 0.01</td><td>0.09 ± 0.01</td><td>0.79 (0.52-0.90)</td><td>0.00</td><td>5.07</td><td>11.04</td><td>0.01</td></tr><tr><td>D</td><td>119.74 ± 22.42</td><td>116.30 ± 20.94</td><td>0.86 (0.73-0.92)</td><td>7.72</td><td>6.54</td><td>17.25</td><td>21.39</td></tr><tr><td>μ</td><td>-0.75 ± 0.13</td><td>-0.79 ± 0.10</td><td>0.83 (0.62-0.92)</td><td>0.05</td><td>5.91</td><td>14.39</td><td>0.13</td></tr><tr><td>σ</td><td>(0.06 ± 0.83)E-03</td><td>(0.06 ± 1.33)E-03</td><td>0.07 (0.00-0.50)</td><td>3.51E-04</td><td>0.61</td><td>0.63</td><td>9.73E-04</td></tr><tr><td>Mode</td><td>0.57 ± 0.08</td><td>0.54 ± 0.06</td><td>0.83 (0.59-0.92)</td><td>0.03</td><td>4.75</td><td>11.38</td><td>0.07</td></tr><tr><td>Median</td><td>0.57 ± 0.08</td><td>0.55 ± 0.06</td><td>0.83 (0.59-0.92)</td><td>0.03</td><td>4.75</td><td>11.38</td><td>0.07</td></tr><tr><td>Time Delay</td><td>0.57 ± 0.08</td><td>0.55 ± 0.06</td><td>0.83 (0.59-0.92)</td><td>0.03</td><td>4.75</td><td>11.38</td><td>0.07</td></tr><tr><td>Response Time</td><td>(30.0 ± 3.67)E-03</td><td>(30.0 ± 2.71)E-03</td><td>0.83 (0.63-0.92)</td><td>1.22E-03</td><td>4.54</td><td>11.16</td><td>3.39E-03</td></tr><tr><td>Asymmetry</td><td>(3.36 ± 0.25)E-03</td><td>(3.43 ± 0.72)E-03</td><td>0.03 (0.00-0.48)</td><td>4.19E-05</td><td>1.27</td><td>1.29</td><td>1.16E-04</td></tr><tr><td>RT</td><td>0.48 ± 0.11</td><td>0.45 ± 0.10</td><td>0.36 (0.00-0.66)</td><td>0.07</td><td>14.43</td><td>18.06</td><td>0.18</td></tr><tr><td>|Δ(t<sub>0</sub>)-RT|</td><td>-0.38 ± 0.10</td><td>-0.36 ± 0.10</td><td>0.33 (0.00-0.64)</td><td>0.07</td><td>17.60</td><td>21.51</td><td>0.18</td></tr><tr><td>SNR</td><td>28.21 ± 1.20</td><td>28.62 ± 0.97</td><td>0.00 (0.00-0.26)</td><td>0.77</td><td>2.71</td><td>2.64</td><td>2.13</td></tr><tr><td>SNR(dB)/NbLog</td><td>0.23 ± 0.04</td><td>0.22 ± 0.03</td><td>0.70 (0.44-0.84)</td><td>0.02</td><td>7.04</td><td>12.83</td><td>0.04</td></tr><tr><td colspan="8" style="text-align: center; font-weight: bold;">Vertical oscillations</td></tr><tr><td>Δ(t<sub>0</sub>)</td><td>0.10 ± 0.02</td><td>0.09 ± 0.01</td><td>0.80 (0.49-0.91)</td><td>0.01</td><td>6.92</td><td>15.38</td><td>0.02</td></tr><tr><td>D</td><td>116.04 ± 21.12</td><td>114.44 ± 22.21</td><td>0.84 (0.69-0.91)</td><td>8.12</td><td>7.05</td><td>17.41</td><td>22.52</td></tr><tr><td>μ</td><td>-0.68 ± 0.17</td><td>-0.75 ± 0.14</td><td>0.81 (0.49-0.91)</td><td>0.06</td><td>8.86</td><td>20.11</td><td>0.18</td></tr><tr><td>σ</td><td>(0.06 ± 4.74)E-04</td><td>(0.06 ± 2.82)E-03</td><td>0.25 (0.00-0.60)</td><td>0.0013</td><td>2.30</td><td>2.66</td><td>3.60E-03</td></tr><tr><td>Mode</td><td>0.61 ± 0.11</td><td>0.57 ± 0.08</td><td>0.79 (0.47-0.90)</td><td>0.04</td><td>6.80</td><td>14.87</td><td>0.11</td></tr><tr><td>Median</td><td>0.61 ± 0.11</td><td>0.57 ± 0.08</td><td>0.79 (0.47-0.90)</td><td>0.04</td><td>6.80</td><td>14.87</td><td>0.11</td></tr><tr><td>Time Delay</td><td>0.61 ± 0.11</td><td>0.57 ± 0.08</td><td>0.79 (0.47-0.90)</td><td>0.04</td><td>6.80</td><td>14.87</td><td>0.11</td></tr><tr><td>Response Time</td><td>0.03 ± 0.01</td><td>0.03 ± 0.004</td><td>0.80 (0.50-0.91)</td><td>0.00</td><td>6.57</td><td>14.84</td><td>0.01</td></tr><tr><td>Asymmetry</td><td>(3.30 ± 0.06)E-03</td><td>(3.55 ± 1.56)E-03</td><td>0.06 (0.00-0.50)</td><td>0.00</td><td>22.40</td><td>23.14</td><td>2.13E-03</td></tr><tr><td>RT</td><td>0.46 ± 0.15</td><td>0.43 ± 0.10</td><td>0.55 (0.16-0.76)</td><td>0.07</td><td>15.61</td><td>23.25</td><td>0.19</td></tr><tr><td>|Δ(t<sub>0</sub>)-RT|</td><td>-0.37 ± 0.14</td><td>-0.34 ± 0.10</td><td>0.53 (0.12-0.75)</td><td>0.07</td><td>19.49</td><td>28.56</td><td>0.19</td></tr><tr><td>SNR</td><td>28.00 ± 1.43</td><td>28.07 ± 1.30</td><td>0.45 (0.15-0.67)</td><td>0.86</td><td>3.07</td><td>4.14</td><td>2.39</td></tr><tr><td>SNR(dB)/NbLog</td><td>0.25 ± 0.05</td><td>0.23 ± 0.04</td><td>0.64 (0.29-0.82)</td><td>0.02</td><td>10.26</td><td>17.10</td><td>0.07</td></tr></tbody></table>

ICC: Intraclass Correlation Coefficient, CI: Confidence Interval, SEM: Standard Error of Measurement, CV: Coefficient of Variation, MDC: Minimal Detectable Change
**5.4 Discussion**

The aim of this study was to assess the test-retest reliability of fast strokes' kinematic parameters drawn on a tablet using a vertical setup. They were extracted according to the Sigma-Lognormal model with the aim of using the setup for clinical applications in fatigue detection. Overall, most of the parameters from the four tests seem to present sufficient reliability for clinical applications.

**5.4.1 Reliability of the four tests**

In general, the four series of tests seem to present a satisfying reliability. As exposed in Smits et al. (2018), a zigzag graphical task (i.e. a combination of simple strokes) was already assessed as good, with an ICC of 0.89 for its movement time and of 0.82 for its mean error. Other handwriting tests were considered as having excellent reliability (ICC=0.927) in their average absolute velocity (Yung & Wells, 2017), meaning that handwriting global kinematics seems reliable from day to day. This result may be reflected in the kinematic parameters of each test. When analyzing simple strokes through the theory, the parameters describing the action plan ($t_0$, $D$, $\theta_s$ and $\theta_e$) of the agonist system seems more reliable than for the antagonist (e.g. D agonist ICC=0.86, D antagonist ICC=0.70; $|\cos(\theta_s)|$ agonist ICC=0.91, $|\cos(\theta_s)|$ antagonist ICC=0.00). The parameters of the agonist system are reliable as the strokes are equally oriented each time thanks to the guiding sheet. However, as exposed in Plamondon et Djioua (2006), glitches at the end of the movement, can change the velocity profile of the stroke. Those glitches do not occur in the main orientation of the movement, i.e. the agonist system, and can therefore enlarge the variability of the antagonist system. Even if glitches were partly rejected during the data processing, they could have still influenced the reliability of the antagonist parameters and also explain the poor ICC value of $\mu$ antagonist. A detailed comparison with a Delta-Lognormal extraction (i.e. simple strokes defined only by two Lognormals) could help to determine the most appropriate and accurate extraction method for simple strokes (Woch et al., 2011). When analyzing more complex movements, such as the triangles or the oscillations, a good reliability is also denoted in general. Except for the logresponse time $\sigma$ in the oscillations, the intrinsic parameters of a lognormal ($t_0$ or $\Delta(t_0)$, $D$, $\mu$, $\sigma$) are reliable from day to day. In fact their ICC values may be lowered by the very low inter-participant variability, as explained in Weir (2005). This explanation could also be relevant for the SNR, which has a poor ICC for every test. As a stopping criterion for the reconstruction program Script Studio is for the SNR to attain 25dB, the
SNR/Nblog should be analyzed instead when evaluating the motor control quality (Laniel et al., 2019; Plamondon, O'Reilly, et al., 2013). The triangles, which are more complex tests than simple strokes and oscillations, can have a better reliability to assess fine motor control quality because the learning inter-session effect is smaller, as mentioned in Smits et al. (2018). Each day, the Sigma-Lognormal model seems to similarly reconstruct the data, whether for a simple stroke or a complex movement, leading to parameters with sufficient reliability.

### 5.4.2 The setup as a new clinical tool for the detection of shoulder fatigue

The vertical setup was specific to shoulder neuromuscular fatigue detection (Laurent et al., 2019, 2020) and its clinical relevance still needs to be assessed. As explained in Van den Bruel et al. (2007), the tool needs to be easily implementable with quickly accessible data. The tablet linked to the computer offers interesting advantages as the whole process is integrated (Faci, Boyogueno Bidias, et al., 2020). However, triangles had to be manually verified, because some reconstructions presented inaccuracies in their trajectory. As Script Studio optimizes the reconstruction on the velocity profile, a trajectory offset can be observed (O'Reilly & Plamondon, 2007, 2009). The use of "iDeLog", a new algorithm optimizing parameters on both speed and trajectory may avoid outliers and accelerate the data formatting process (Ferrer-Ballester, Diaz, Carmona-Duarte, & Plamondon, 2020). This will be the subject of a follow up study. Nevertheless, the simplicity of use of the tablet and the permanent improvements in algorithm optimization, leads us to believe that the setup will soon offer the adequate requirements for a clinical implementation.

On top of that, clinical guidelines require data to be reliable with high sensitivity and specificity (Ljungqvist et al., 2009). As exposed in Laurent et al. (2020), the mode, median and time delay present the most significant differences pre and post shoulder fatigue in internal and external rotation. Their reliability on all tests was good to excellent, ranging from 0.77 to 0.90. In comparison, goniometers and inclinometers, have a reliability ranging from moderate to excellent in external and internal rotation (goniometer: ICC from 0.64 to 0.91, inclinometer: ICC from 0.63 to 0.97) (Kolber et al., 2011; Shin et al., 2012). Those tools are used in clinics for the evaluation of the articular amplitude, reflecting shoulder neuromuscular disorders (Mullaney et al., 2010). These disorders can also be assessed with a muscular force evaluation. To that extent, stationary dynamometers have high reliability with ICC ranging from 0.87 to 0.94 (Plotnikoff & MacIntyre,
2002). However the minimal detectable changes (MDC) were not reported (Leggin, Neuman, Iannotti, Williams, & Thompson, 1996; Plotnikoff & MacIntyre, 2002), or having high values (21 to 43% MDC) (Meeteren, Roebroeck, & Stam, 2002) limiting their assessment of sensitivity to changes. In our study, the MDC were higher than the mean difference pre and post fatigue (Laurent et al., 2020). However, the effect sizes of the pre and post fatigue differences were always ranging from moderate to good, indicating that the observed phenomenon of variation was high and that a clinically important change has still occurred. The MDC might be too severe in the assessment of the sensitivity to changes in our study. Moreover, further studies need to be accomplished to specify the sensitivity and specificity after an internal and external rotation fatigue using the Kinematic Theory. For clinical requirements, these values have to tend to be excellent as in medical imaging (sensitivity and specificity>0.85) (de Jesus et al., 2009; Grant et al., 2013). Otherwise, a combination of several tests with different values of sensitivity and specificity is also possible, as it is done with physical tests (Itoi, 2013; Roy et al., 2015). In fact, tests with a high sensitivity will exclude healthy people from the detection whereas those with a high specificity will confirm the diagnosis (Akobeng, 2007). The theory is reliable from day to day and its use in shoulder fatigue detection could be clinically relevant, when sensitivity and specificity are assessed.

### 5.4.3 Further clinical applications

The Kinematic Theory has been used in many applications for motor control evaluation. The tablet is an ergonomic and standardized method (Faci, Boyogueno Bidias, et al., 2020), which has already shown many interesting results in studies such as Parkinson's disease (Nadeau et al., 2018), concussion (Faci, Désiré, et al., 2020), attention deficit hyperactivity disorder (Faci, Nguyen, et al., 2020), aging phenomena (Plamondon, O'Reilly, et al., 2013), stroke risk factor (O'Reilly, C. et al., 2014). Contrary to the present study, data were recorded on a setup horizontally oriented, with sitting participants. Another study from Fischer et al. (2014) reconstructed handwriting from a whiteboard, in a vertical orientation. Portnoy, Rosenberg, Alazraki, Elyakim et Friedman (2015) postulated that whether on a vertical or horizontal surface, final kinematic performance of handwriting is not affected. Without efficient support, upper-limb muscles have higher amplitude activation (Delisle, Larivière, Plamondon, & Imbeau, 2006; Wise, Uhl, Mattacola, Nitz, & Kibler, 2004). Moreover, the handwriting kinematics on horizontal
surfaces seems more fluid than on vertical surfaces (Phillips & Ogeil, 2010). A better reliability
may thus be expected on horizontal surfaces with sitting participants than on vertical surfaces
with standing participants. As simple strokes and more complex tasks (i.e. triangles and
oscillations) were reliable after the Sigma-Lognormal model analysis, it can be expected that the
parameters extracted from any kind of well-specified movement are reliable from one day to
another.

**5.4.4 Limitations**

A first limitation to our study is that participants were not constrained when executing their strokes. As they were asked to execute the movement in such a way that they felt comfortable, different strategies were used, especially for vertical oscillations. Difference in the posture between days could have affected the kinematic (Kebaetse, McClure, & Pratt, 1999) and could therefore explain a lower reliability in this test. A standardization of the distance between the participant and the tablet, and the posture to take could be meaningful to increase the intra-participant reliability. In addition, tiredness and boredom could be observed in such studies. As the model describes the neuromotor condition of the participant (O'Reilly, Christian et al., 2013; Plamondon, 1998), it could be interesting to add a fatigue scale or a subjective scale to know if the participants were tired (Lee et al., 1991). Performing the study at the same moment of the day (whether always the morning or afternoon) could also heighten the reliability as handwriting speed could be affected by circadian variations (Jasper et al., 2009). Furthermore, a learning process can be observed between two sessions as the velocity in handwriting can be affected by familiarity and practice of the test (Dixon, Kurzman, & Friesen, 1993). Despite the training period at the beginning of each session, kinematic profiles appeared faster on the second day in our study, as in Smits et al. (2018), and showed more variability. To diminish the inter-session variability, it could be interesting to add an extra training session, at least one day before the recording session. For clinical reasons, the same study shall be performed on fatigued participants. Despite some improvements to perform, the method seems appropriate for fatigue detection and later, for a clinical use.
## 5.5 Conclusion

Most of the parameters have good test-retest reliability in the four series of tests presented. Both agonist lognormals and more complex movements present parameters with high reliability. The *mode*, *median* and *time delay* had good to excellent reliability supporting their use in shoulder fatigue detection. However, the minimal detectable change might not be usable so far. Nevertheless, the theory has many other applications and a utilization on a horizontal surface (e.g. in a sitting position) leads us to believe that the reliability of the data would be even better.

## 5.6 SUPPLEMENTARY MATERIAL, APPENDIX A

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 5.3: Bland Altman plots of the SNR for simple strokes, triangles, horizontal and vertical oscillations with the mean difference (solid lines) and the limits of agreement (dotted lines).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 5.4: Bland Altman plots of $|t_0-RT|$ for the simple strokes and triangles; and for $|\Delta(t_0)-RT|$ for horizontal and vertical oscillations with the mean difference (solid lines) and the limits of agreement (dotted lines).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Figure 5.5: Bland Altman plots of σ for the horizontal and vertical oscillations with the mean difference (solid lines) and the limits of agreement (dotted lines).

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Figure 5.6: Bland Altman plots of the asymmetry for the agonist and antagonist components of simple strokes (ST), triangles, horizontal and vertical oscillations with the mean difference (solid lines) and the limits of agreement (dotted lines).
# CHAPITRE 6 DISCUSSION GÉNÉRALE

Ce projet de recherche fait l'étude de l'implémentation d'une solution innovante pour la détection de la fatigue neuromusculaire de l'épaule, qui soit implantable en clinique. Pour ce faire, la Théorie Cinématique des mouvements humains rapides a été utilisée et nous en avons analysé son efficacité pour répondre à cet objectif général. D'après Van den Bruel et al. (2007), afin d'évaluer un test et savoir s'il est cliniquement utilisable, il est nécessaire d'entreprendre les étapes suivantes : (i) voir si le test répond aux besoins en conditions expérimentales en laboratoire ; (ii) déterminer la valeur ajoutée du test dans la chaîne clinique ; (iii) valider la fidélité des mesures en fonction de son degré d'importance dans la chaîne clinique et (iv) évaluer l'impact du test sur les patients, sa valeur économique et toutes autres retombées sociétales. Dans ce mémoire nous nous sommes essentiellement intéressés aux points (i) et (iii). Nous allons ici aborder chacun des points pour faire état des études accomplies et de celles qui restent à faire.

## 6.1 Utilité du test en laboratoire

### 6.1.1 Méthode de détection de la fatigue

Lors de ce projet de recherche, le premier sous-objectif que nous avions était la mise en place d'une étude de faisabilité pour la détection de la fatigue neuromusculaire de l'épaule. Pour cela, nous avons choisi d'utiliser la Théorie Cinématique des mouvements humains rapides. L'analyse de la cinématique du mouvement a été faite au travers de tâches d'écriture. Il s'agit d'une activité complexe qui permet d'étudier les processus cognitifs des participants et ceci, de manière peu coûteuse tout en étant non-invasive pour le monitoring et le diagnostic (Chang, Chen, & Yu, 2015).

La méthode expérimentale mise en place a permis de montrer que de la fatigue musculaire à l'épaule est détectable au moyen de cette théorie (Chapitre 3). Un suivi individualisé des participants est possible, et un profil général de réaction à la fatigue se dénote également. Il est possible à partir d'un état de référence d'étudier l'état des participants. Cependant, si cette référence n'existe pas, un effet de groupe existe permettant possiblement par la suite de mettre un seuil afin de savoir si un participant est fatigué ou non. Ce sont essentiellement les paramètres servant à décrire le système musculo-squelettique dans son ensemble (mode, médiane et temps de
délai) qui ont été le plus impactés par la fatigue. Ceci s'explique probablement par le fait que les fatigues centrales et périphériques apparaissent toutes deux lors d'un exercice. Les paramètres dérivés de la théorie et regroupant des notions centrales et périphériques sont alors plus impactés (Boyas & Guével, 2011).

Par ailleurs notre deuxième sous-objectif visait à préciser le type de fatigue détectable. D'après la définition intrinsèque des paramètres, il est possible de distinguer ceux relatifs à la commande motrice (fatigue centrale) de ceux relatifs à la réponse impulsionnelle (fatigue périphérique) (Plamondon et al., 2003). La comparaison de cette méthode avec des mesures gold standard de détection de fatigue centrale vs périphérique serait une belle perspective pour continuer dans la lignée de cette étude. Au cours des deux sessions (fatigue en rotation interne et fatigue en rotation externe), de la fatigue neuromusculaire, à la fois centrale et périphérique, a été détectée (Chapitre 3). En fonction de l'exercice, la fatigue a plus ou moins impacté le système central ou périphérique, compte tenu de la force développée couplée à la durée de l'exercice. De même qu'il a été montré expérimentalement que le paramètre $t_0$ correspond à l'occurrence temporelle d'une commande motrice (O'Reilly, Plamondon, Landou, & Stemmer, 2013), des analyses complémentaires, couplées à de l'EMG seraient utiles pour valider l'utilité du temps de délai $\mu$ et du temps de réponse $\sigma$ dans la quantification de fatigue périphérique.

En ce qui concerne les muscles fatigués, nous avons constaté que des différences significatives existent après une fatigue en rotation interne et en rotation externe. L'activité musculaire est différente si la fatigue se fait en rotation interne ou en rotation externe. Par exemple, suite à une fatigue en rotation interne la fréquence médiane instantanée tend à diminuer pour le sous-scapulaire, tandis qu'elle tend à baisser en rotation externe pour l'infra-épineux (Gaudet, Tremblay, & Dal Maso, 2018). Comme les muscles fatigués sont différents, nous avons donc posé l'hypothèse que l'analyse paramétrique à l'aide de la Théorie Cinématique devrait être différente en fonction du muscle fatigué. Des analyses préliminaires de différenciation des paramètres suite à une fatigue en rotation interne et une fatigue en rotation externe au travers du partitionnement en k-moyennes ne nous ont pas encore permis de distinguer les deux types de fatigue. Le partitionnement en k-moyennes est une méthode non-supervisée permettant de diviser n observations en k groupes (i.e. groupe fatigué en rotation interne et groupe fatigué en rotation externe). Les groupes sont formés de façon à ce que les distances entre les observations et la moyenne du cluster attribué (le centroïde) soient minimales (Wikipédia, 2019). Des algorithmes
d'intelligence artificielle plus puissants que celui utilisé pourraient être utiles pour éclaircir ce
point. L'algorithme de machine à vecteurs de support a en effet déjà donné de bons résultats en
ce qui concerne l'analyse des paramètres de la Théorie Cinématique (Faci, Nguyen, et al., 2020)
pour l'étude d'enfants atteints de trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité. Son
utilisation pourrait être intéressante pour distinguer un état fatigué d'un état qui ne l'est pas, ou
encore pour différencier les muscles fatigués.

6.1.2 Nouvelles pistes de recherche

La combinaison du protocole expérimental avec de l'électromyographie permettrait par exemple
de s'assurer que les muscles sont fatigués et également de voir si notre protocole ne fatiguerait
pas lui-même les participants (Konrad, 2006). En effet, nous sommes partis du principe que les
tâches de traits ne sont pas fatigantes, puisqu'il s'agit de gestes simples, brefs et peu demandant
physiquement. L'utilisation de l'électromyographie permettrait de s'en assurer en analysant
l'activité musculaire pendant l'exécution des traits (Côté, 2014; Côté et al., 2005). Ceci
permettrait de fixer un nombre maximal de traits à effectuer pour éviter que le protocole
expérimental ne fatigue les participants de manière non voulue. Par ailleurs, le protocole étudié
dans ce mémoire était éprouvant et les comparaisons avec de la fatigue ne se faisaient que lorsque
les critères d'arrêt étaient atteints. Ceci a permis de montrer que lorsque le participant a perdu en
force, il est possible de détecter de la fatigue au travers des paramètres de la Théorie
Cinématique. Cependant, il pourrait être intéressant de voir à partir de quand la fatigue est
détectable au moyen de la théorie, en lien avec l'électromyographie et le nombre de Borg. Ceci
permettrait éventuellement d'instaurer une valeur seuil de détection de la fatigue au niveau des
paramètres cinématiques. En outre, notre étude s'est attardée spécifiquement à la fatigue de
l'épaule en rotation interne et externe. Nous pensons qu'un autre type de fatigue à l'épaule (e.g.
en flexion/extension ou abduction/adduction) serait détectable au moyen de la Théorie
Cinématique. Néanmoins des analyses complémentaires sont nécessaires afin de s'en assurer et
de voir quelle serait la spécificité de l'évolution des paramètres en fonction du muscle fatigué.
D'un point de vue clinique, il serait également intéressant de voir l'influence d'une fatigue
présente au coude ou encore au poignet. Il faudrait en effet s'assurer de ne pas donner un
jugement erroné quant à l'origine du muscle fatigué. Par ailleurs, le montage expérimental mettait
de l'avant l'activation de l'épaule puisque les traits sont tracés à hauteur d'épaule.
En ce qui concerne la Théorie Cinématique et le choix de ses modèles/paramètres, plusieurs remarques sont à faire également. En effet, nous nous sommes attardés à l'utilisation du modèle Sigma-Lognormal (Chapitre 4 et Chapitre 5), que ce soit pour les traits simples ou les mouvements plus complexes. Ce modèle peut être vu comme une généralisation des différents modèles de reconstruction (et notamment du Delta-Lognormal). Nous avons choisi ce modèle car les personnes fatiguées à l'épaule ne sont pas en parfait contrôle de leur mouvement et un trait simple pourrait ainsi être reconstruit à l'aide de trois voire quatre fonctions lognormales, et non deux uniquement, comme avec le modèle Delta-Lognormal. Néanmoins, pour les traits simples, il serait intéressant de faire une comparaison avec le modèle Delta-Lognormal. Ceci permettrait notamment de comparer les informations agonistes/antagonistes recueillies au travers des modèles Delta- et Sigma-Lognormaux. En effet, le modèle Sigma-Lognormal fait une approximation des lognormales agonistes/antagonistes, tandis que le modèle Delta-Lognormal est plus précis dans ce sens.

De plus, nous avons également supposé l'indépendance des paramètres en effectuant les différents tests statistiques sur chaque paramètre. Les tests d'Hotelling (Chapitre 4) ont mis en évidence qu'un effet général de fatigue existe pour chacun des tests. Néanmoins par la suite, il pourrait être intéressant de combiner un ensemble de paramètres pour voir la différence entre les types de fatigue (rotation externe vs rotation interne, périphérique vs centrale). Par ailleurs, comme la Théorie Cinématique permet de décrire le mouvement de n'importe quel effecteur terminal (Plamondon, 1995a), l'élargissement de l'étude de la fatigue aux membres inférieurs pourrait aussi être possible. Il faudrait néanmoins garder en tête que pour une application clinique, le système se doit d'être facile à transporter et peu coûteux.

## 6.2 Insertion du test en clinique

Lorsqu'un nouveau test est développé, il faut définir sa position dans la chaîne clinique (Bossuyt, Irwig, Craig, & Glasziou, 2006). Ceci permet de définir plus exactement son utilité clinique et les exigences qu'il doit respecter. Trois principaux rôles peuvent être définis pour le test : il peut être conçu en remplacement d'un test préexistant, en tant que « triage », ou alors en complément aux autres tests existant. D'après les définitions de Van den Bruel et al. (2007), le test mis en place dans ce mémoire est là pour aider au « triage ». Il est en effet utile pour pré-dépister des personnes fatiguées et à risque de blessure. Il est de plus non invasif et peu coûteux et la fiabilité
de ses données sont similaires aux tests de mesure clinique (Chapitre 5). Des études complémentaires sont à effectuer pour déterminer sa sensibilité, avec l'EMG comme comparaison à un gold standard. Pour aller plus loin, rappelons qu'une blessure à l'épaule peut également être synonyme de variabilité musculaire et d'adaptation cinématique (Côté et al., 2005). Ainsi, il est possible que les paramètres de la Théorie Cinématique soient également modifiés en présence de blessure. Bien sûr, des études complémentaires seront à effectuer pour voir si cela est avéré. Le cas échéant, comme ce test est facile d'utilisation et non invasif, il pourrait éventuellement être utilisé dans le cadre de dépistage de blessure. Des études sur la sensibilité et la spécificité d'une telle méthode dans la détection de fatigue et/ou de blessure à l'épaule seront à effectuer.

## 6.3 Fiabilité des données

Les exigences psychométriques et métrologiques d'un test requièrent des données fiables, répétables d'un jour à l'autre et d'un évaluateur à l'autre (Ljungqvist et al., 2009). La sensibilité et la spécificité du test sont également importantes afin d'en connaitre sa validité diagnostique. Les résultats relatifs à ce point ont été abordés au Chapitre 5 où nous avons vu que les mesures sont de manière générale répétables d'un jour à l'autre. Afin d'améliorer la reproductibilité des données d'un jour à l'autre, plusieurs changements seraient à faire. Il faudrait par exemple standardiser la position des participants, définir un horaire de prise de données (Gueugneau, Pozzo, Darlot, & Papaxanthis, 2017) ou encore contrôler la prise de neurostimulants (de Morree, Klein, & Marcora, 2014; Kalmar & Cafarelli, 2006). La durée entre deux sessions de données était très variable (de un jour à deux mois d'écart entre deux sessions). Néanmoins, les tests d'analyse de la variabilité en plusieurs groupes (Groupe 1, jours d'écart : [1,7], 25 participants ; Groupe 2, jours d'écart : [1,14], 32 participants ; Groupe 3, jours d'écart : [1,60], 40 participants) n'ont pas montré de différences dans les valeurs d'ICC. Nous avons donc choisi de garder la dernière catégorie pour avoir une puissance statistique plus élevée avec le plus grand nombre de participants.

Par ailleurs, comme il y a une volonté d'utiliser le test en clinique, il faudrait qu'il soit capable de distinguer une personne fatiguée d'une personne en forme. Dans ce mémoire, nous avons pu mettre en évidence les différences significatives entre avant et après fatigue. Cependant, nous n'avons encore vu la possibilité de différencier les personnes fatiguées des personnes qui ne le
sont pas (et pour plus tard, les personnes blessées des personnes saines). L'utilisation d'algorithmes de classification permettant de faire la distinction entre les deux types de population pourrait être adéquate (Faci, Nguyen, et al., 2020). A la suite de cela, la validité diagnostique pourrait être évaluée au moyen de la sensibilité et de la spécificité.

En outre, plusieurs modifications de la méthode pourraient améliorer la répétabilité et validité diagnostique du test. Notamment, le plan d'action lors de la reconstruction des traits n'était pas tout le temps réaliste. L'utilisation d'un logiciel d'extraction des paramètres, tel que le tout nouveau logiciel « iDeLog » pourrait permettre d'éviter ces désagréments étant donné qu'il fait l'optimisation de la reconstruction en vitesse et en trajectoire (Ferrer-Ballester et al., 2020), et non pas uniquement en vitesse comme « Script Studio » (O'Reilly & Plamondon, 2009). De plus, le temps aléatoire avant de tracer les traits varie entre 1 à 10 secondes et il a été vu que lorsque ce temps approximait les 10 secondes, les participants étaient surpris et leur performance changeait. Un intervalle de temps plus petit (e.g. 1 à 5 secondes) pourrait être préférable. Une étude impliquant de l'électroencéphalographie pourrait être adéquate pour étudier le lien entre le temps d'attente aléatoire, $t_0$ et l'occurrence temporelle d'une commande motrice (O'Reilly et al., 2013).

## 6.4 Impacts du test

Les impacts du nouveau test doivent être évalués. La raison pour laquelle le test est mis en place est pour pouvoir mieux détecter les personnes à risque de blessures. Ainsi, l'impact des résultats axés sur les patients doit être évalué. La spécificité et la sensibilité nous permettent d'avoir un ordre de grandeur quant à la performance du test comparé à un *gold standard*. Il pourrait y avoir la nécessité d'effectuer des essais diagnostiques randomisés et contrôlés (Lord, Irwig, & Simes, 2006; Rodger, Ramsay, & Fergusson, 2012).

Par ailleurs, le rapport coût-efficacité doit également être évalué pour savoir si cela est acceptable pour la société (Van den Bruel et al., 2007). De nombreuses mesures sont incluses dans ce coût, telles que le nombre de chirurgies évitées, le nombre de patients traités, et le coût associé, le coût pour la qualité de vie améliorée, etc. Cette étude devra aussi être conduite. Dans le cas de notre projet, le test permettrait d'avoir un suivi peu coûteux et rapide de détection de la fatigue pour empêcher le participant de se blesser, ou alors d'empirer sa blessure.
# CHAPITRE 7 CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

## 7.1 Conclusion

L'objectif de ce mémoire était de proposer une solution innovante dans la détection de fatigue musculaire à l'épaule. La détection de fatigue neuromusculaire devait pouvoir différencier une fatigue centrale d'une fatigue périphérique et le dispositif devait être utilisable en clinique. Les mesures devaient donc être répétables, recueillies rapidement et de manière non invasive.

L'utilisation de la Théorie Cinématique des mouvements humains rapides a permis de mettre en avant l'apparition de fatigue. Pour ce faire, le protocole consistait à effectuer des traits sur une tablette située à hauteur d'épaules. Les paramètres de la théorie ont significativement changé suite à une fatigue d'épaule, que ce soit de manière individuelle ou en groupe. Ceci a permis de montrer qu'un suivi personnalisé est possible, mais également qu'une tendance générale se démarque. Par ailleurs, nous avons pu montrer d'un point de vue théorique qu'il serait possible de différencier une fatigue centrale d'une fatigue périphérique. De plus, au travers de nos expériences, nous avons pu mettre en évidence le fait que les traits simples sont plus concluants pour déterminer plus exactement où se produit la fatigue, tandis que les oscillations sont plus sensibles à la détection de fatigue.

Par la suite, nous nous sommes attardés à la répétabilité des mesures du dispositif expérimental et démontré qu'elle était très bonne. Ces résultats sont prometteurs pour utiliser le dispositif expérimental en clinique. Néanmoins le changement minimal détectable était plus élevé que les différences avant et après fatigue de la première étude, ce qui laisse penser qu'il n'est pas utilisable dans notre étude de cas.

Pour résumer : l'application de ces travaux dans le pré-dépistage de fatigue neuromusculaire à l'épaule est une innovation pour la prévention de blessures, qui, à termes pourrait être transposée en clinique.

## 7.2 Recommandations

Pour continuer dans la lignée de ce projet, plusieurs recommandations sont énoncées dans ce paragraphe. Tout d'abord, nous avons montré que d'un point de vue théorique, la fatigue centrale
et périphérique sont discernables et différenciables au travers de la Théorie Cinématique. Une prochaine étape serait de pouvoir le prouver expérimentalement avec comparaison à un gold standard.

Par ailleurs, afin d'améliorer la répétabilité de nos études, un protocole plus strict de collecte de données devrait être instauré. Notamment, il faudrait standardiser la position des participants et l'angle de flexion du coude et de l'épaule, ainsi que définir une heure de la journée identique pour chaque participant. Il serait également important d'étudier à la fois des marqueurs de fatigue neuromusculaire subjectifs (questionnaires ou échelles de fatigue) avec des marqueurs objectifs (Théorie Cinématique).

La Théorie Cinématique permettant de définir le mouvement de n'importe quel effecteur terminal, nous pensons qu'il y aurait la possibilité, à long terme, de pouvoir détecter de la fatigue neuromusculaire de n'importe quelle autre articulation, telle que la hanche, le genou etc. Des études complémentaires ont besoin d'être effectuées pour s'en assurer.
RÉFÉRENCES

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