Dr. Allen Page, professeur assistant spécialisé dans la santé équine, se consacre à l’avancement de la recherche sur les conditions musculo-squelettiques et l’inflammation chez les chevaux. En collaboration avec Equisym, il utilise des outils innovants pour détecter les variations subtiles de la boiterie, améliorant ainsi les résultats de la recherche et les soins cliniques. Ses réflexions soulignent le potentiel de la technologie pour améliorer le bien-être des équidés et la précision des diagnostics.

Découvrez son interview complète ici (en anglais). 

Pouvez-vous vous présenter ?

Je m’appelle Allen Page, professeur assistant spécialisé dans l’inflammation et la santé équine, et plus particulièrement dans les affections musculo-squelettiques chez les chevaux.

Pourquoi avez-vous choisi de travailler avec Equisym ?

Dans le cadre de nos recherches, nous sommes particulièrement intéressés par la détection des variations subtiles de la boiterie, notamment dans les modèles expérimentaux. C’est pourquoi nous explorons les différents outils et technologies disponibles. Nous recherchons les solutions qui répondent le mieux à nos besoins, en fournissant des mesures objectives qui nous permettent de suivre l’évolution de la boiterie dans le temps en réponse aux traitements, à l’inflammation et à d’autres facteurs.

Quelle a été votre expérience avec Equisym jusqu’à présent ?

Notre expérience avec Equisym est excellente. Le système est simple d’utilisation, les supports de capteurs fonctionnent efficacement et nous trouvons l’interface de l’application très intuitive. La possibilité d’utiliser un iPad pour accéder à toutes les données, enregistrer des vidéos des chevaux et analyser leurs foulées au ralenti avec les données capturées est particulièrement intéressante. En outre, la possibilité de consulter les données en ligne est un plus, rendant l’ensemble du processus transparent et efficace.

Pouvez-vous nous faire part d’un cas où Equisym et l’équipe Arioneo vous ont aidé ?

Nous avons collaboré étroitement avec l’équipe Arioneo, en France, qui nous a beaucoup aidés à interpréter les données et à mieux comprendre les résultats de l’application et de l’interface web. Un cas notable est celui d’un cheval trottant en ligne droite. Grâce à Equisym, nous avons identifié une boiterie bilatérale des membres postérieurs qui aurait normalement nécessité des tests supplémentaires, tels que des évaluations à la longe ou des flexions, pour être détectée. Grâce aux valeurs précises fournies par Equisym, nous avons pu localiser la boiterie bilatérale – un diagnostic qui n’était pas évident avec les autres systèmes que nous testions.

Selon vous, cela peut-il être lié au fait que nous ayons un capteur sur le garrot ? Pensez-vous que ce capteur sur le garrot impacte la qualité des mesures ?

Je pense que le fait d’avoir un capteur sur le garrot est une approche intéressante et en quelque sorte nouvelle pour diagnostiquer les boiteries. Les chevaux ont très bien toléré l’appareil sur leur garrot, ce qui est positif, d’autant plus que nous travaillons avec des chevaux de recherche, qui, pour beaucoup, ne sont pas habitués aux selles ou à avoir des équipements au niveau du passage de sangle. Je pense également que c’est bénéfique car cela permet de moins porter l’attention sur les données de la tête. Cela réduit l’impact de la variabilité causée par les manipulateurs qui peuvent tenir la longe trop serrée ou par les chevaux qui lancent leur tête. Avec le capteur de garrot, vous n’avez pas  à vous soucier de ces facteurs qui affectent les mesures.

Comment voyez-vous le futur des outils de quantification objective de la locomotion ?

Je pense que la quantification objective des boiteries offre un potentiel énorme, non seulement pour faire avancer la recherche, mais aussi pour améliorer la pratique clinique. Ces outils peuvent améliorer de manière significative les soins et le bien-être de nos patients équins, en fournissant des informations plus précises et plus fiables sur leur locomotion et leur état de santé général.

Mots clés : Arioneo, Equisym, sangle, locomotion, équin, cheval, boiterie.

Photo : ©2023 UK College of Agriculture