Croissance osseuse et pratique d’une discipline sportive à haut risque d’un CFA

RECENSION DES ÉCRITS

Les scientifiques et les cliniciens utilisent la mesure afin de caractériser et comparer tous les éléments devant être mesurés (être humains, température, dimensions, etc.) (Portney et Watkins, 2009). La mesure permet ainsi de quantifier, comparer et interpréter les résultats obtenus. Dans le cas présent, une mesure précise de l’amplitude articulaire peut permettre d’évaluer s’il y a une limitation fonctionnelle à l’articulation testée. Les mesures continues permettent de chiffrer et de graduer une limitation contrairement aux variables dichotomiques, ne permettant pas la gradation. L’utilisation d’une mesure ou d’un outil se reflète par le niveau de confiance des chercheurs face à ceux-ci. Normalement, une mesure devrait indiquer réellement ce qu’elle est supposée quantifier (Portney et Watkins, 2009).
Deux qualités psychométriques permettent de s’assurer de l’utilisation juste d’une mesure sont la fidélité et la validité.

Fidélité et validité de la mesure

Les concepts de validité et de fidélité sont tous deux très importants lors de l’évaluation d’un test clinique ou d’un outil de mesure. Ils permettent d’assurer une certaine rigueur à la démarche évaluative. La validité est un concept complexe, multivalent qui n’a pas de définition générale ni de place bien désignée en théorie des tests et ce, contrairement au concept de fidélité (Laurencelle, 1998). La validité réfère à la capacité d’un instrument à classer les objets ou personnes évalués en fonction de la caractéristique voulue (Laurencelle, 1998). Elle permet ainsi d’assurer qu’un test mesure réellement ce qu’il doit mesurer (Portney et Watkins, 2009). La fidélité, quant à elle, se définie comme étant la constance d’un test ou d’une mesure (Weir 2005). Elle peut s’appliquer tant sur un instrument de mesure (ou test) que sur un évaluateur. Elle est primordiale pour tous les aspects de la mesure car, sans celle-ci, aucune donnée ne peut être collectée avec précision et aucune conclusion ne peut être tirée de ces dites données (Portney et Watkins, 2009).
Une fidélité faible engendre automatiquement une validité faible, tandis qu’une fidélité élevée ne garantie pas automatiquement une validité élevée (Portney et Watkins, 2009).
Selon Atkinson and Nevill (1998), l’évaluation de la fidélité d’un nouvel instrument de mesure devrait toujours précéder celle de sa validité.
Dans l’optique d’ajouter des variables quantitatives à différents tests cliniques, il est primordiale d’en connaitre leur fidélité. De plus, il est important de déterminer les aspects pouvant faire fluctuer celle-ci. Bien qu’hypothétique, une bonne fidélité face aux nouvelles variables quantitatives de ces tests permettrait d’améliorer l’évaluation clinique du conflit fémoro-acétabulaire (Philippon, Maxwell et al. 2007, Clohisy, Knaus et al. 2009). Les prochaines sous-sections traitent des différents types de fidélité et des aspects qui peuvent les influencer.

Les types de fidélité

Les fidélités intra et inter-évaluateurs ainsi que test-retest sont les types de fidélité les plus couramment utilisés afin d’évaluer une tâche exécutée par un ou des individus (Rousson, Gasser et al. 2002). Tous les types de fidélité sont d’une importance capitale afm d’obtenir une validité irréfutable face à différents tests cliniques (Portney et Watkins, 2009).
La fidélité intra-évaluateur réfère à la stabilité de la mesure observée par un même évaluateur sur deux ou plusieurs évaluations (Portney et Watkins, 2009). Afin d’augmenter la possibilité d’obtenir une bonne fidélité intra-évaluateur, les différents paramètres d’évaluation devraient être identiques ou à tout de moins, semblables entre chacune des séances (Laurencelle, 1998). Lors de l’évaluation de la fidélité intra-évaluateur, il est important de considérer les biais pouvant provenir d’une prise de mesure multiple chez un même participant. La présence d’un effet de mémorisation peut venir influencer la fidélité sans que celle-ci le soit réellement (Portney et Watkins, 2009). Par exemple, un évaluateur pourrait être tenté de modifier son approche afin d’obtenir le même résultat qu’à la séance précédente. Dans ce cas, la fidélité serait élevée. Toutefois, lors du transfert en milieu clinique la fidélité pourrait chuter, si le nombre de jours augmente entre chacune des séances. De manière à limiter ce biais, les résultats obtenus devraient être gardés secrets et les séances d’évaluation devraient être espacées de quelques jours.
La fidélité inter-évaluateur réfère à la stabilité, dans le temps, d’une même mesure observée par deux ou plusieurs évaluateurs (Portney et Watkins, 2009). Malgré un protocole précis et des expériences cliniques équivalentes, les évaluateurs peuvent avoir un regard différent face à la quantification d’une mesure chez un même individu. D’après Cusick, Vasquez et al. (2005), l’évaluation par vidéo serait la manière optimale de mesurer la fidélité inter-évaluateur, si le type de test si prête. En ce sens, le participant est évalué simultanément par les évaluateurs. Selon les mêmes auteurs, un entrainement face au protocole d’évaluation est obligatoire afin de maximiser l’obtention d’une bonne fidélité.
Afin d’améliorer l’ efficacité du protocole, l’évaluation de la fidélité inter-évaluateur devrait toujours être précédée celle portant sur la fidélité intra-évaluateur (Portney et Watkins, 2009).

L’erreur de mesure

Il arnve très rarement qu’une mesure soit parfaitement répétable. Tous les instruments de mesure ont une certaine limite et tous les êtres humains répondent de façon inconstante (Portney et Watkins, 2009). Avec un instrument de mesure parfait, aucune fluctuation n’interviendrait dans la mesure et le résultat obtenu serait identique lors de mesures répétées (Laurencelle, 1998). L’équation fondamentale se traduit comme suit:

Évaluation de la fidélité

Il est impossible de connaitre la vraie valeur (true score) d’un résultat d’un test. De ce fait, il est impossible de connaitre la vraie fidélité d’un test. Toutefois, nous pouvons estimer cette fidélité grâce à la variance qui elle, permet de connaitre la variabilité ou les différences entre les résultats, dans un échantillon donné (Portney et Watkins, 2009). La variance permet de déterminer l’homo ou l’hétérogénéité d’un groupe d’individus. La fidélité est expliquée par un ratio de la variance de la vraie valeur sur la variance totale (Portney et Watkins, 2009).

L’interprétation des coefficients de corrélation intra-classe (CCI)

De manière simpliste, les CCI représentent la proportion de varIance dans un ensemble de données qui est attribuable à la variance du vrai résultat (Weir 2005). Par exemple, un CCI de 0,95 démontre que 95% de la variance du résultat observé est dû à la variance du vrai résultat. À l’ inverse, 5% (l-CCI) est attribuable à l’erreur (Thomas et Nelson, 1990). L’ interprétation d’un CCI dépend de deux facteurs. Premièrement, la formule choisie des CCI aura un impact direct sur le résultat. Koo and Li (2016) rapportent une dizaine de formules à cet effet qui, même avec un jeu de données identiques, ne fourniront pas des valeurs de CCI équivalentes. Deuxièmement, la variabilité inter-sujets fera à son tour fluctuer les résultats (hétérogénéité ou homogénéité des résultats) (Shrout 1998). De ce fait, il faut être conscient du jeu de données auquel nous faisons face et aux conclusions que nous tentons d’obtenir. Suite à une sélection judicieuse de la formule servant au calcul du CCI, Portney et Watkins (2009) suggère qu’un CCI en-deçà de 0,50 désigne une fidélité faible, entre 0,50 et 0,75 une fidélité modérée et entre 0,75 et 0,90 une bonne fidélité. Des valeurs au-dessus de 0,90 représentent une excellente fidélité.
Les coefficients de corrélation intra-classe (CCI) sont considérés comme étant une mesure relative de la fidélité. Celle-ci provient d’un ratio de variances dérivé d’une analyse de variance (ANOVA) (Weir 2005). Le calcul du CCI dépend beaucoup de la variabilité entre les sujets (variance inter-sujet) (Weir 2005). Par conséquent, si la variance inter-sujet est petite, la valeur des CCI sera elle aussi petite (près de 0), même si la variabilité testretest est petite. Au contraire, si les sujets diffèrent beaucoup entre eux, la valeur des CCI sera près de 1,0 et ce, même si la variabilité test-retest s’avère importante. De façon intuitive, il est plus difficile de détecter de petites que de grandes différences au sein d’une série de données et les CCI reflètent ce phénomène (Weir 2005). Lors de l’obtention du coefficient de fidélité, il est important de juger ce dernier en ayant en tête le contexte dans lequel il fût obtenu (Portney et Watkins, 2009). Une bonne connaissance du contexte permettra du juger dument la valeur du CCI.

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Table des matières

RESUME 
ABSTRACT 
REMERCIEMENTS 
PROBLEMATIQUE 
RECENSION DES ECRITS 
Fidélité et validité de la mesure
Les types de fidélité
L’erreur de mesure
Évaluation de la fidélité
L’interprétation des coefficients de corrélation intra-classe (CCI)
L’erreur-type de mesure (SE) et la différence minimale détectable (DMD)
Anatomie coxo-fémorale ou de la hanche
L’acétabulum et la tête fémorale, parfaitement congruents ?
Le conflit fémoro-acétabulaire (CFA)
Les types
L’épidémiologie 
Mécanismes développementaux
Fréquence et type de mouvements
Le volume de pratique
Croissance osseuse et pratique d’une discipline sportive à haut risque d’un CFA
Aspects cliniques du CFA
Portrait clinique
Évaluation clinique
Imagerie médicale
Traitements (conservateur et non-conservateur)
Conclusion
Validation of a quantification approach for the assessment of two usual clinical
tests for hip pain management using a built-in smartphone compass application
DISCUSSION GENERALE 
Forces et limites
Perspectives futures et conclusion
Références
ANNEXES
Annexe 1- Certificat éthique (N° du certificat: CER-17-236-07.16) 
A nnexe 2 – Qu estl. onnal. re te’1 e’ p h onl. que XCI.
Annexe 3 – Critères d’inclusions et d’exclusions 
Annexe 4 – Affiche informative
Annexe 5 – Courriel confirmant la réception de la soumission de l’article

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