Indices physiologiques de l'électroencéphalographie (EEG) reflétant la performance physique humaine : Revue systématique

Jan 16 / Kinesport
Le cerveau humain est composé de plus de 100 milliards de neurones qui communiquent par le biais de signaux électriques générant un courant électrique qui crée ensuite des modèles d’ondes appelés signaux cérébraux. Pour mesurer ces signaux, plusieurs méthodes neurophysiologiques ont été utilisées, qui sont classées en signaux cérébraux directs, en corrélations indirectes et en imagerie.

Les signaux cérébraux directs comprennent la magnétoencéphalographie (MEG) et l'électroencéphalographie (EEG), les corrélats indirects comprennent l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRM-f) et la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (NIRS-f), tandis que les méthodes d'imagerie comprennent la tomodensitométrie (TDM) et la tomographie par émission de positons (TEP).
Avis du pôle scientifique
Pastille verte
La méthodologie de cette revue systématique permet de limiter les risques de biais.
Avec l'avènement des méthodes neurophysiologiques portables, y compris l’EEG, les progrès dans l'étude de l'activité cérébrale pendant les tâches physiques ont fait l'objet d'une attention considérable, principalement dans les études cliniques sur l'exercice et le sport. Les indices EEG sont des indicateurs fiables qui reflètent l’activité spontanée du cerveau. De ce fait, il est essentiel d’explorer la recherche sur les indices EEG dans les activités physiques. Cependant, l’une des limites des données EEG est la forte contamination par des signaux non neuronaux appelés « artéfacts ».

A cet égard, cette étude tente d’examiner systématiquement la faisabilité de l’utilisation d’indices EEG pour quantifier les performances humaines dans diverses activités physiques, à la fois en laboratoire et dans des situations réelles. Un objectif secondaire était d’examiner la faisabilité de l’utilisation des indices EEG pour quantifier la performance humaine lors d’activités physiques avec des tâches mentales.

Méthodologie

La présente étude utilise une approche systématique pour revoir les applications des indices EEG utilisés pour quantifier les performances de l’homme en activité, que ce soit en laboratoire ou dans la vie réelle. Cette revue systématique a été réalisée en utilisant les directives actualisées PRISMA.

Les articles de cette revue ont été sectionnés après une recherche dans les bases de données suivantes : IEEE Xplore, SpringerLink, Google Scholar et Web of Science, sans se limiter par la date de publication.
Pour répondre aux critères d’éligibilité, nous avons inclus les articles publiés répondant aux critères suivants :
  • Publications en anglais uniquement
  • Études expérimentales sur des participants en bonne santé
  • Contenu provenant de revues à comité de lecture, de publications de conférences, de manuels et d’ouvrages de référence
  • Activités physiques représentant les propriétés biomécaniques des mouvements
Les articles présentant les caractéristiques suivantes ont été exclus : 
  • Les études qui n’étaient pas associées à des tâches physiques
  • Les études multimodales qui ne présentent pas les résultats de l’EEG séparément
  • Les études sur l’activité physique des nourrissons ou des enfants
  • Les études sur les activités physiques des participants souffrant de troubles neuronaux ou de maladies cérébrales
  • Les tâches physiques qui nécessitent des mouvements de haute intensité comme le jogging, la danse, la course, le saut…

Résultats

81 études ont été incluses dans cette revue systématique, dont 34 ont été classées comme étant de bonne qualité, 9 de qualité moyenne, 37 de faible qualité. De manière générale, 64 (80%) des articles examinés ont étudié l’activité cérébrale pendant l’activité physique uniquement, tandis que 17 (20%) articles se sont penchés sur les activités physiques et mentales combinées.

Les études sur l'EEG se sont principalement appuyées sur des méthodes linéaires, notamment le spectre de puissance, suivi de l'amplitude des composantes du potentiel lié à l'événement, pour évaluer les performances physiques humaines. Les méthodes non linéaires ont été relativement peu abordées dans la littérature, et peu d’études ont combiné les méthodes linéaires et non linéaires (Figure 1).
La plupart des études se sont concentrées sur l'évaluation de l'activité cérébrale associée aux tâches de fatigue musculaire. Les zones anatomiques supérieures ont été abordées dans plusieurs schémas de tâches professionnelles. Les études portant sur la charge biomécanique sur le tronc et la colonne vertébrale, qui sont les facteurs de risque des troubles musculo-squelettiques, sont moins abordées (Figure 2). 

Conclusion

Notre examen démontre que les indices EEG sont des indicateurs fiables et sensibles pour quantifier les changements neurophysiologiques associés à une variété d'activités physiques liées au travail, à l'apprentissage moteur et aux conditions psychosociales.
La cartographie des schémas cérébraux pendant les activités physiques est un défi ouvert pour comprendre le rôle des réseaux cérébraux fonctionnels au travail. Bientôt, l’application d’algorithmes mathématiques avancés pour analyser les données EEG devrait aider à développer des systèmes adaptatifs capables de surveiller les états physiques de l’homme pour prévenir la fatigue et la charge de travail physique excessive.

Référence article

Ismail L, Karwowski W, Hancock PA, Taiar R, Fernandez-Sumano R. Electroencephalography (EEG) Physiological Indices Reflecting Human Physical Performance: A Systematic Review Using Updated PRISMA. J Integr Neurosci. 2023 May 8;22(3):62. doi: 10.31083/j.jin2203062. PMID: 37258434.

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