Études de cas sur l’impact de l’intégration du programme d’Agrément Canada sur le changement et l’apprentissage organisationnel : la Health Authority of Anguilla et la Ca’ Foncella Ospetale di Treviso

Cette recherche évalue si l’intégration du programme d’agrément MIRE (Mesures implantées pour le renouveau de l’évaluation) d’Agrément Canada, anciennement Conseil canadien d’agrément des services de santé, engendre du changement et de l’apprentissage organisationnel. Elle étudie le cas de deux organismes de santé, la Health Authority of Anguilla (HAA) et la Ca’ Foncella Opetale de Treviso (CFOT). La recherche comporte trois niveaux d’analyse pour lesquels des données qualitatives et quantitatives ont été recueillies : 1) les membres des équipes d’agrément; 2) les équipes d’agrément; 3) l’organisme dans son ensemble. Des questionnaires individuels administrés aux membres des équipes, des entretiens semi-structurés avec les chefs des équipes et les coordonnateurs de la qualité, une revue de documentation et plusieurs mesures périodiques du niveau de compliance aux normes MIRE ont été les techniques de collecte de données utilisées. Les résultats indiquent que les organismes ont opéré des transformations : 1) stratégiques; 2) de l’organisation; 3) des relations avec son environnement. Ils ont amélioré leurs systèmes et leurs pratiques de gestion de même que leurs communications internes et externes. Il y a eu aussi des apprentissages utiles par les individus, les équipes et les organismes. Les apprentissages individuels concernaient les programmes qualité, l’approche centrée sur la clientèle, la gestion des risques, l’éthique professionnelle, la gestion participative et l’évaluation des services. Les étapes « autoévaluation » et « apporter des améliorations et donner suite aux recommandations » du cycle d’agrément ont contribué le plus au changement et à l’apprentissage organisationnel. Les équipes interdisciplinaires d’agrément ont été le véhicule privilégié pour réaliser ces changements et ces apprentissages. La HAA et la CFOT ont amélioré progressivement leur niveau de compliance aux normes dans toutes les dimensions de la qualité, au niveau des équipes d’agrément et pour l’ensemble de l’organisation. Néanmoins, l’amélioration du niveau global de compliance était en deçà de la limite minimum des exigences du programme pour l’obtention d’un statut d’agrément sans restrictions importantes. L’envergure des changements et des apprentissages réalisés soulève la question de la capacité des organismes d’institutionnaliser ces nouvelles connaissances. La CFOT pourrait y arriver étant donné les ressources et les compétences à sa disposition.

La collaboration interprofessionnelle vers une transformation des pratiques au sein d’un GMF de deuxième vague

INTRODUCTION : Les soins de première ligne au Québec vivent depuis quelques années une réorganisation importante. Les GMF, les cliniques réseaux, les CSSS, les réseaux locaux de service, ne sont que quelques exemples des nouveaux modes d’organisation qui voient le jour actuellement. La collaboration interprofessionnelle se trouve au cœur de ces changements. MÉTHODOLOGIE : Il s’agit d’une étude de cas unique, effectuée dans un GMF de deuxième vague. Les données ont été recueillies par des entrevues semi-dirigées auprès du médecin responsable du GMF, des médecins et des infirmières du GMF, et du cadre responsable des infirmières au CSSS. Les entrevues se sont déroulées jusqu’à saturation empirique. Des documents concernant les outils cliniques et les outils de communication ont aussi été consultés. RÉSULTATS : À travers un processus itératif touchant les éléments interactionnels et organisationnels, par l’évolution vers une culture différente, des ajustements mutuels ont pu être réalisés et les pratiques cliniques se sont réellement modifiées au sein du GMF étudié. Les participants ont souligné une amélioration de leurs résultats cliniques. Ils constatent que les patients ont une meilleure accessibilité, mais l’effet sur la charge de travail et sur la capacité de suivre plus de patients est évaluée de façon variable. CONCLUSION : Le modèle conceptuel proposé permet d’observer empiriquement les dimensions qui font ressortir la valeur ajoutée du développement de la collaboration interprofessionnelle au sein des GMF, ainsi que son impact sur les pratiques professionnelles.

La question du modèle animal chez les cyniques

Cette étude cherche à établir un rapport entre les nombreuses références positives à l’animal présentes dans le corpus cynique et une certaine conception de l’activité philosophique mise de l’avant par ces philosophes et, plus particulièrement, incarnée par la figure de Diogène de Sinope. Comme il le sera brièvement montré dans la première partie, l’animal est un concept pratiquement absent de la pensée grecque qui tend à penser l’unité du vivant. Il ne peut faire son apparition que dans un contexte moral afin de fonder les normes de l’agir proprement humain, et dans ce contexte, les références positives à l’animal sont plutôt rares. La position des philosophes cyniques, qui exhortent fréquemment les hommes à s’inspirer des animaux afin d’atteindre la vertu, est donc, à cet égard, excessivement singulière. Comment interpréter ce renversement de perspective où l’homme ne semble plus occuper la position intermédiaire entre les immortels et les bêtes? En examinant les thèses de Thierry Gonthier, d’Ovide Florès-Junior et de Marie-Odile Goulet-Cazé sur la question, la deuxième partie de cette étude nous mettra sur la voie de la rhétorique d’exhortation qui, nous le verrons, est constitutive même de la pratique philosophique cynique. Il reste cependant à déterminer à quoi, plus précisément, les philosophes cyniques exhortent leurs concitoyens et, ce qui est pour cette étude le nœud du problème, dans quelle mesure la figure de l’animal est-elle susceptible de nous renseigner. La troisième partie de cette étude portera ainsi sur l’idéal de sagesse cynique et sur la figure emblématique du mouvement, le chien. Nous tâcherons alors de montrer, en prolongeant les lectures qu’en ont faites Jean-Marie Meilland, D. Deleule et Peter Sloterdijk, que la valorisation de l’animal chez les cyniques ne doit pas être comprise comme un vil appel à la régression en l’animalité mais plutôt comme la promotion d’une singulière conception de l’activité philosophique.

Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g., the parametric bootstrap) which may be applied when the bounds are not conclusive.

Exact Tests for Contemporaneous Correlation of Disturbances in Seemingly Unrelated Regressions.

This paper proposes finite-sample procedures for testing the SURE specification in multi-equation regression models, i.e. whether the disturbances in different equations are contemporaneously uncorrelated or not. We apply the technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] to obtain exact tests based on standard LR and LM zero correlation tests. We also suggest a MC quasi-LR (QLR) test based on feasible generalized least squares (FGLS). We show that the latter statistics are pivotal under the null, which provides the justification for applying MC tests. Furthermore, we extend the exact independence test proposed by Harvey and Phillips (1982) to the multi-equation framework. Specifically, we introduce several induced tests based on a set of simultaneous Harvey/Phillips-type tests and suggest a simulation-based solution to the associated combination problem. The properties of the proposed tests are studied in a Monte Carlo experiment which shows that standard asymptotic tests exhibit important size distortions, while MC tests achieve complete size control and display good power. Moreover, MC-QLR tests performed best in terms of power, a result of interest from the point of view of simulation-based tests. The power of the MC induced tests improves appreciably in comparison to standard Bonferroni tests and, in certain cases, outperforms the likelihood-based MC tests. The tests are applied to data used by Fischer (1993) to analyze the macroeconomic determinants of growth.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

Économétrie, théorie des tests et philosophie des sciences

Dans ce texte, nous revoyons certains développements récents de l’économétrie qui peuvent être intéressants pour des chercheurs dans des domaines autres que l’économie et nous soulignons l’éclairage particulier que l’économétrie peut jeter sur certains thèmes généraux de méthodologie et de philosophie des sciences, tels la falsifiabilité comme critère du caractère scientifique d’une théorie (Popper), la sous-détermination des théories par les données (Quine) et l’instrumentalisme. En particulier, nous soulignons le contraste entre deux styles de modélisation - l’approche parcimonieuse et l’approche statistico-descriptive - et nous discutons les liens entre la théorie des tests statistiques et la philosophie des sciences.

Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem, in particular those raised by the sup-type and combined test statistics as well as (when relevant) unidentified nuisance parameter problems under the null hypothesis. The method proposed works in exactly the same way with both Gaussian and non-Gaussian disturbance distributions [such as heavy-tailed or stable distributions]. The performance of the procedures is examined by simulation. The Monte Carlo experiments conducted focus on : (1) ARCH, GARCH, and ARCH-in-mean alternatives; (2) the case where the variance increases monotonically with : (i) one exogenous variable, and (ii) the mean of the dependent variable; (3) grouped heteroskedasticity; (4) breaks in variance at unknown points. We find that the proposed tests achieve perfect size control and have good power.

Logique et tests d'hypotheses: reflexions sur les problemes mal poses en econometrie

Dans ce texte, nous analysons les développements récents de l’économétrie à la lumière de la théorie des tests statistiques. Nous revoyons d’abord quelques principes fondamentaux de philosophie des sciences et de théorie statistique, en mettant l’accent sur la parcimonie et la falsifiabilité comme critères d’évaluation des modèles, sur le rôle de la théorie des tests comme formalisation du principe de falsification de modèles probabilistes, ainsi que sur la justification logique des notions de base de la théorie des tests (tel le niveau d’un test). Nous montrons ensuite que certaines des méthodes statistiques et économétriques les plus utilisées sont fondamentalement inappropriées pour les problèmes et modèles considérés, tandis que de nombreuses hypothèses, pour lesquelles des procédures de test sont communément proposées, ne sont en fait pas du tout testables. De telles situations conduisent à des problèmes statistiques mal posés. Nous analysons quelques cas particuliers de tels problèmes : (1) la construction d’intervalles de confiance dans le cadre de modèles structurels qui posent des problèmes d’identification; (2) la construction de tests pour des hypothèses non paramétriques, incluant la construction de procédures robustes à l’hétéroscédasticité, à la non-normalité ou à la spécification dynamique. Nous indiquons que ces difficultés proviennent souvent de l’ambition d’affaiblir les conditions de régularité nécessaires à toute analyse statistique ainsi que d’une utilisation inappropriée de résultats de théorie distributionnelle asymptotique. Enfin, nous soulignons l’importance de formuler des hypothèses et modèles testables, et de proposer des techniques économétriques dont les propriétés sont démontrables dans les échantillons finis.

Exact Nonparametric Two-Sample Homogeneity Tests for Possibly Discrete Distributions.

In this paper, we study several tests for the equality of two unknown distributions. Two are based on empirical distribution functions, three others on nonparametric probability density estimates, and the last ones on differences between sample moments. We suggest controlling the size of such tests (under nonparametric assumptions) by using permutational versions of the tests jointly with the method of Monte Carlo tests properly adjusted to deal with discrete distributions. We also propose a combined test procedure, whose level is again perfectly controlled through the Monte Carlo test technique and has better power properties than the individual tests that are combined. Finally, in a simulation experiment, we show that the technique suggested provides perfect control of test size and that the new tests proposed can yield sizeable power improvements.

Some Robust Exact Results on Sample Autocorrelations and Tests of Randomness

Ce Texte Presente Plusieurs Resultats Exacts Sur les Seconds Moments des Autocorrelations Echantillonnales, Pour des Series Gaussiennes Ou Non-Gaussiennes. Nous Donnons D'abord des Formules Generales Pour la Moyenne, la Variance et les Covariances des Autocorrelations Echantillonnales, Dans le Cas Ou les Variables de la Serie Sont Interchangeables. Nous Deduisons de Celles-Ci des Bornes Pour les Variances et les Covariances des Autocorrelations Echantillonnales. Ces Bornes Sont Utilisees Pour Obtenir des Limites Exactes Sur les Points Critiques Lorsqu'on Teste le Caractere Aleatoire D'une Serie Chronologique, Sans Qu'aucune Hypothese Soit Necessaire Sur la Forme de la Distribution Sous-Jacente. Nous Donnons des Formules Exactes et Explicites Pour les Variances et Covariances des Autocorrelations Dans le Cas Ou la Serie Est un Bruit Blanc Gaussien. Nous Montrons Que Ces Resultats Sont Aussi Valides Lorsque la Distribution de la Serie Est Spheriquement Symetrique. Nous Presentons les Resultats D'une Simulation Qui Indiquent Clairement Qu'on Approxime Beaucoup Mieux la Distribution des Autocorrelations Echantillonnales En Normalisant Celles-Ci Avec la Moyenne et la Variance Exactes et En Utilisant la Loi N(0,1) Asymptotique, Plutot Qu'en Employant les Seconds Moments Approximatifs Couramment En Usage. Nous Etudions Aussi les Variances et Covariances Exactes D'autocorrelations Basees Sur les Rangs des Observations.

Causalités à court et à long terme dans les modèles VAR et ARIMA multivariés.

La causalité au sens de Granger est habituellement définie par la prévisibilité d'un vecteur de variables par un autre une période à l'avance. Récemment, Lutkepohl (1990) a proposé de définir la non-causalité entre deux variables (ou vecteurs) par la non-prévisibilité à tous les délais dans le futur. Lorsqu'on considère plus de deux vecteurs (ie. lorsque l'ensemble d'information contient les variables auxiliaires), ces deux notions ne sont pas équivalentes. Dans ce texte, nous généralisons d'abord les notions antérieures de causalités en considérant la causalité à un horizon donné h arbitraire, fini ou infini. Ensuite, nous dérivons des conditions nécessaires et suffisantes de non-causalité entre deux vecteurs de variables (à l'intérieur d'un plus grand vecteur) jusqu'à un horizon donné h. Les modèles considérés incluent les autoregressions vectorielles, possiblement d'ordre infini, et les modèles ARIMA multivariés. En particulier, nous donnons des conditions de séparabilité et de rang pour la non-causalité jusqu'à un horizon h, lesquelles sont relativement simples à vérifier.