The positive impact of red palm oil in school meals on vitamin A status: study in Burkina Faso

Affiliation: Augustin Zeba & Hélène Delisle : Département de nutrition, Faculté de médecine, Université de Montréal

Aboriginal status is a prognostic factor for mortality among antiretroviral naïve HIV-positive individuals first initiating HAART

Affiliation: Mark Daniel: Département de médecine sociale et préventive, Faculté de médecine, Université de Montréal et Centre de recherche du Centre hospitalier de l'Université de Montréal

L'analyse positive du financement public de l'education.

Rapport de recherche

La signification de la qualité de vie au travail pour des infirmiers œuvrant en CSSS, mission CLSC et déclarant avoir une qualité de vie positive au travail

Depuis le début des années 90, le réseau de la santé au Québec est soumis à une vaste restructuration qui a eu des conséquences négatives sur la qualité de vie au travail (QVT) des infirmières et infirmiers. Les hommes se retrouvent en nombre croissant dans toutes les sphères de la pratique infirmière, mais les études existantes ne font malheureusement pas mention de la qualité de vie au travail de ceux-ci. Alors, il apparaît pertinent de s’attarder au phénomène de la qualité de vie au travail des hommes infirmiers dans la profession infirmière, et ce, plus précisément en CSSS mission CLSC. Le but de cette étude phénoménologique consiste à décrire et à comprendre la signification de la qualité de vie au travail pour des infirmiers œuvrant en CSSS mission CLSC. L’essence du phénomène, les huit thèmes et les 35 sous-thèmes qui se dégagent directement des entrevues énoncent que la signification de la qualité de vie au travail pour des infirmiers œuvrant en centre de santé et des services sociaux (CSSS), mission CLSC et déclarant avoir une qualité de vie positive au travail, signifie « un climat empreint de caring qui favorise l'épanouissement de l'infirmier en CLSC en œuvrant pour le maintien de l'harmonie entre les sphères professionnelle et familiale ». Si certains résultats corroborent ceux d’études antérieures, d’autres apportent des éléments nouveaux favorisant la santé des infirmiers par le biais de la qualité de vie au travail. Enfin, des avenues concrètes visant la mise en place de programmes d’optimisation de la qualité de vie au travail, sont proposées.

Classes Alléliques d’Haplotypes et Sélection Positive dans le Génome Humain

L'identification de régions génomiques cibles de la sélection naturelle positive permet de mieux comprendre notre passé évolutif et de trouver des variants génétiques fonctionnels importants. Puisque la fréquence des allèles sélectionnés augmente dans la population, la sélection laisse des traces sur les séquences d'ADN et ces empreintes sont détectées lorsque la variabilité génétique d'une région est différente de celle attendue sous neutralité sélective. On propose une nouvelle approche pour analyser les données de polymorphismes : le calcul des classes alléliques d’haplotypes (HAC), permettant d'évaluer la diversité globale des haplotypes en étudiant leur composition allélique. L'idée de l'approche est de déterminer si un site est sous sélection positive récente en comparant les distributions des HAC obtenues pour les deux allèles de ce site. Grâce à l'utilisation de données simulées, nous avons étudié ces distributions sous neutralité et sous sélection en testant l'effet de différents paramètres populationnels. Pour tester notre approche empiriquement, nous avons analysé la variation génétique au niveau du gène de lactase dans les trois populations inclues dans le projet HapMap.

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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Physiologie des émotions : l’effet des stimuli relationnels et de la qualité affective des schémas relationnels sur les réactions physiologiques associées à des émotions de valence positive et négative

La littérature sur l’électrophysiologie des émotions ne semble pas trouver de consensus. Certaines études démontrent que les gens réagissent davantage à des stimuli de valence positive, tandis que d’autres concluent le contraire. L’objectif principal de ce mémoire est de vérifier les effets de la variable relationnelle sur les réactions physiologiques de sujets issus de la population étudiante. C’est-à-dire, les réactions physiologiques sont-elles influencées uniquement par la valence affective des différentes émotions ou s’ils sont également influencés par le contexte relationnel des stimuli? Le second objectif du projet de recherche proposé est de vérifier s’il existe un effet d’interaction entre la qualité affective des schémas relationnels des participants et la nature relationnelle ou non des stimuli. Pour ce faire, le rythme cardiaque a été pris sur 16 sujets divisés en 2 groupes, basés sur leurs résultats au TAT, analysés sur l’échelle de la tonalité affective du SCORS. Finalement, un troisième objectif est de comparer l’expérience subjective des participants aux mesures physiologiques obtenues. Les résultats démontrent que les gens réagissent davantage aux scénarios non relationnels que ceux relationnels. De plus, les grandes tailles d’effet des deux groupes (tonalité affective haute et basse) semblent indiquer l’importance de prendre en considération cette variable dans de futures recherches. Finalement, d’autres études, notamment avec de plus grands échantillons, seront nécessaires pour montrer l’importance de la qualité relationnelle dans l’expérience émotive.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.