Aucun critère objectif validé dans la littérature n’existe pour autoriser un sportif à reprendre la course (RTR) après une blessure d’un membre inférieur [1Rambaud A.J.M., Ardern C.L., Thoreux P., Regnaux J.-P., Edouard P. Criteria for return to running after anterior cruciate ligament reconstruction: a scoping review Br J Sports Med 2018 ;  52 : 1437-1444 [cross-ref]

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Le hopping, qui partage certains paramètres biomécaniques avec la course à pied, pourrait être la base d’un test de retour à la course à pied [2Blickhan R. The spring-mass model for running and hopping J Biomech 1989 ;  22 : 1217-1227 [cross-ref]

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Une condition préalable serait qu’il existe un lien entre les paramètres biomécaniques liés à la prévention des blessures et à la performance (coefficient de rigidité de la jambe (Kleg), et verticale (Kvert)) ainsi qu’une concordance entre l’asymétrie des membres (AI) en course et en hopping [3Brazier J., Maloney S., Bishop C., Read P.J., Turner A.N. lower extremity stiffness: considerations for testing, performance enhancement, and injury risk J Strength Cond Res 2019 ;  33 : 1156-1166 [cross-ref]

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Notre objectif est donc de déterminer s’il existe une corrélation entre Kleg/Kvert en course à pied et en hopping et s’il existe une concordance entre les AI de Kleg/Kvert en hopping et en course à pied chez des sujets sains.

Grâce à des barrières optoélectriques (Optogait), les données spatiotemporelles de la course à pied sur tapis roulant ont été enregistrées pendant 1minute à 12km/h (vitesse imposée ou vI), puis à vitesse préférentielle ou vP), puis lors du hopping pendant 10 secondes par jambe. Kleg, Kvert et les AI ont ensuite été calculés [4Morin J.-B., Samozino P. Biomechanics of training and testing: innovative concepts and simple field methods  New York: Springer International Publishing AG (2018). 

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Les tests de corrélation de Pearson et de Spearman ont ensuite été effectués et les graphiques de Bland Altman ont été créés pour estimer la concordance des AI.

Sur un échantillon de 12 coureurs (5 femmes) pratiquant régulièrement la course à pied, nous avons trouvé une corrélation forte à vI (r=0,62, p=0,001) entre Kleg en hopping et course, et modérée à vP (rho=0,4, p=0,05). Il existe une bonne concordance entre les IA avec un biais de 0,04 (−0,15–0,06) à vI et de 0,03 (−0,13–0,07) à vP.

Nos résultats suggèrent que tester l’asymétrie d’un sportif en hopping pourrait aider à comprendre ce qui se passe en course pied. Ces asymétries peuvent se calculer aisément et à l’aide de matériels abordables pour les cliniciens. Nos résultats sont toutefois à prendre avec précaution en raison d’un échantillon de petite taille. Le nombre de pas enregistrés semble toutefois assurer la validité interne de notre étude [5Oliveira A.S., Pirscoveanu C.I. Implications of sample size and acquired number of steps to investigate running biomechanics Sci Rep 2021 ;  11 : 3083

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Il existe un lien entre le Kleg en hopping et en course à pied ainsi qu’un bon accord entre les IA du Kleg en hopping et à la course. Cela suggère que l’élaboration d’un test clinique à base de hopping pourrait être envisagée pour aider à la prise de décision au RTR après blessure. Des études sur sujets symptomatiques puis prospectives devront être réalisées pour confirmer cela.