Les personnes amputées de membre inférieur (PAMI) sont très diversifiées. Ils'agit d'une population hétérogène, tant par ses origines que par ses niveaux d'amputation, ses capacités et ses projets de vie. A ces profils variés s'ajoutent une multitude de composants prothétiques ainsi que les différentes combinaisons possibles entre ces composants. Il est également important de prendre en compte les différents environnements auxquels la PAMI est confrontée quotidiennement. La Classification Internationale du Fonctionnement (CIF 2001) a été créée par l'Organisation Mondiale de la Santé et repose sur un modèle multidimensionnel. Elle est constituée de deux grandes parties : le fonctionnement d'une part et les facteurs contextuels d'autre part. Ce modèle est capable de décrire de manière globale les modifications de fonctionnement (handicap) à partir d'un problème de santé quelconque. Ainsi, une grande quantité d'informations peut être obtenues à partir du modèle de la CIF. Néanmoins, il demeure nécessaire de développer de nouveaux outils pour mieux exploiter ce modèle afin de le rendre plus intelligible et utilisable en pratique clinique courante. Pour cela, nous nous proposons d'utiliser l'Extraction de Connaissances à partir des Données (ECD). L'ECD est un processus non trivial d'identification des structures inconnues, valide et potentiellement exploitable dans les bases de données, qui permet de transformer un maximum d'informations en connaissances facilement exploitables. A partir du modèle de la CIF et conjointement avec des méthodes d'ECD, l'objectif de cette thèse est de caractériser un groupe de PAMI expertes en termes de capacités locomotrices. Ce groupe et sa liste d'indicateurs pertinents reposant sur le modèle de la CIF ont été déterminés. Ils servent de référence pour la comparaison d'autres PAMI et peuvent guider la prise en charge de cette population particulière.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00747801 |
| Date | 29 May 2012 |
| Creators | Sagawa junior, Yoshimasa |
| Publisher | Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambresis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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