Validation concomitante d’OpenCap pour l’identification des facteurs de risque de nouvelle lésion du LCA lors d’un test de saut en chute dans une cohorte saine

Pourquoi la science du saut compte pour vos genoux

Beaucoup d’athlètes qui rompent le ligament croisé antérieur (LCA) du genou subissent une seconde blessure même après une chirurgie et une rééducation soignées. Les médecins savent que des changements subtils dans la façon dont une personne atterrit après un saut peuvent révéler ce risque caché, mais les meilleurs outils pour mesurer ces mouvements sont des systèmes de laboratoire coûteux, recouverts de marqueurs réfléchissants et de caméras. Cette étude a cherché à savoir si une nouvelle approche à faible coût basée sur un smartphone, appelée OpenCap, peut fournir des informations similaires, offrant potentiellement une analyse de mouvement de niveau avancé hors du laboratoire, dans des cabinets et des salles d’entraînement quotidiens.

Des laboratoires high-tech aux téléphones sur trépieds

L’analyse du mouvement tridimensionnelle traditionnelle utilise de nombreuses caméras infrarouges et des plateformes de force intégrées au sol pour enregistrer comment le corps se déplace et la force avec laquelle il heurte le sol. C’est très précis, mais cela demande du temps, de l’argent et une expertise technique, si bien que seuls quelques centres spécialisés peuvent l’offrir. Les systèmes sans marqueurs cherchent à supprimer ces obstacles en utilisant des caméras vidéo classiques et des algorithmes d’intelligence artificielle pour suivre la position du corps sans coller de marqueurs sur la peau. OpenCap va plus loin en utilisant des smartphones ordinaires et le calcul en nuage, proposant un moyen potentiellement abordable d’analyser le mouvement presque n’importe où.

Mettre OpenCap à l’épreuve

Les chercheurs ont recruté 24 adultes sains et physiquement actifs pour réaliser une tâche d’atterrissage exigeante : descendre d’une plateforme de 30 centimètres puis sauter immédiatement vers le haut aussi rapidement et puissamment que possible. Pendant 240 sauts en chute de ce type, chaque mouvement a été capturé simultanément par le système de laboratoire à base de marqueurs, considéré comme la référence, et par l’installation OpenCap sur smartphone. L’équipe s’est concentrée sur des mesures connues pour être liées au risque de récidive du LCA : comment le genou se déplace vers l’intérieur ou l’extérieur lors de l’atterrissage, l’intensité du travail des muscles du genou et de la hanche pour contrôler le mouvement, et la quantité de force verticale transmise par chaque jambe lors de l’impact au sol.

À quel point les téléphones se sont-ils rapprochés ?

Pour les schémas globaux de mouvement, OpenCap a réalisé un travail étonnamment bon. Les formes des courbes dans le temps — montrant comment les articulations bougeaient et comment les forces augmentaient et diminuaient — correspondaient de près à celles du système de laboratoire pour de nombreuses variables. Cependant, lorsque l’équipe a examiné l’ampleur des différences, des écarts importants sont apparus. L’angle de déviation latérale du genou différait en moyenne de plus de six degrés, soit davantage que les petits changements qui ont été montrés séparer les athlètes qui subissent une deuxième rupture du LCA de ceux qui n’en subissent pas. Les forces au niveau du genou et les forces de réaction du sol sous les pieds présentaient également des erreurs dépassant les limites couramment acceptées pour la prise de décision clinique, et des différences importantes sont apparues pendant une grande partie de la phase d’atterrissage. Dans environ une mise à l’essai sur cinq, les simulations internes d’OpenCap n’ont même pas pu produire d’estimations de force exploitables.

Ce que cela signifie pour les athlètes et les cliniciens

Parce que le risque de récidive du LCA dépend de différences petites mais significatives entre les membres et au fil du temps, les outils utilisés pour orienter les décisions de retour au sport doivent être à la fois précis et cohérents. Dans cette étude, OpenCap a capté de manière fiable la forme générale des mouvements et des atterrissages, mais il n’était pas suffisamment précis pour certains angles clés du genou, le chargement musculaire et les différences d’un membre à l’autre afin de remplacer en toute sécurité un système de laboratoire complet pour le dépistage individuel du risque. Les auteurs concluent que, pour l’instant, OpenCap ne devrait pas être utilisé seul pour juger si un athlète est prêt à reprendre le sport après une chirurgie du LCA.

Une promesse à l’horizon

Même si OpenCap n’a pas atteint les normes cliniques actuelles, les résultats sont encourageants d’un autre point de vue. La forte concordance des schémas de mouvement globaux suggère qu’avec de meilleurs algorithmes d’estimation de la pose et des modèles internes affinés, les systèmes basés sur smartphone pourraient éventuellement réduire l’écart. Si ces améliorations aboutissent, l’analyse du mouvement qui nécessitait autrefois un laboratoire spécialisé pourrait un jour être réalisée dans une clinique ordinaire, une installation d’entraînement, ou même sur la touche — aidant davantage d’athlètes à protéger leurs genoux sans la barrière d’un équipement haut de gamme.

Citation: Färber, B., Horsak, B. & Paternoster, F.K. Concurrent validation of OpenCap for identifying ACL re-injury risk factors during a drop jump test in a healthy cohort. Sci Rep 16, 9843 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44758-0

Mots-clés: risque de récidive du LCA, capture de mouvement sans marqueurs, prévention des blessures sportives, mécanique d’atterrissage de saut, analyse du mouvement par smartphone