8 resultados para model testing

em Université de Montréal, Canada


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À l’instar de plusieurs systèmes de santé, les centres hospitaliers québécois ont amorcé l’informatisation du dossier patient sous forme papier pour la transition vers un dossier clinique informatisé (DCI). Ce changement complexe s’est parfois traduit par des répercussions sur les pratiques de soins, la sécurité et la qualité des soins offerts. L’adoption de la part des utilisateurs de technologies de l’information (TI) est considérée comme un facteur critique de succès pour la réalisation de bénéfices suite au passage à un DCI. Cette étude transversale multicentrique avait pour objectifs d’examiner des facteurs explicatifs de l’adoption, de l’utilisation réelle d’un DCI, de la satisfaction des infirmières et de comparer les résultats au regard du sexe, de l’âge, de l’expérience des infirmières et des stades de déploiement du DCI. Un modèle théorique s’appuyant sur la Théorie unifiée de l’adoption et de l’utilisation de la technologie a été développé et testé auprès d’un échantillon comptant 616 infirmières utilisant un DCI hospitalier dans quatre milieux de soins différents. Plus particulièrement, l’étude a testé 20 hypothèses de recherche s’intéressant aux relations entre huit construits tels la compatibilité du DCI, le sentiment d’auto-efficacité des infirmières, les attentes liées à la performance, celles qui sont liées aux efforts à déployer pour adopter le DCI, l'influence sociale dans l’environnement de travail, les conditions facilitatrices mises de l’avant pour soutenir le changement et ce, relativement à l’utilisation réelle du DCI et la satisfaction des infirmières. Au terme des analyses de modélisation par équations structurelles, 13 hypothèses de recherche ont été confirmées. Les résultats tendent à démontrer qu’un DCI répondant aux attentes des infirmières quant à l’amélioration de leur performance et des efforts à déployer, la présence de conditions facilitatrices dans l’environnement de travail et un DCI compatible avec leur style de travail, leurs pratiques courantes et leurs valeurs sont les facteurs les plus déterminants pour influencer positivement l’utilisation du DCI et leur satisfaction. Les facteurs modélisés ont permis d’expliquer 50,2 % de la variance des attentes liées à la performance, 52,9 % des attentes liées aux efforts, 33,6 % de l’utilisation réelle du DCI et 54,9 % de la satisfaction des infirmières. La forte concordance du modèle testé avec les données de l’échantillon a notamment mis en lumière l’influence des attentes liées à la performance sur l’utilisation réelle du DCI (r = 0,55 p = 0,006) et sur la satisfaction des infirmières (r = 0,27 p = 0,010), des conditions facilitatrices sur les attentes liées aux efforts (r = 0,45 p = 0,009), de la compatibilité du DCI sur les attentes liées à la performance (r = 0,39 p = 0,002) et sur celles qui sont liées aux efforts (r = 0,28 p = 0,009). Les nombreuses hypothèses retenues ont permis de dégager l’importance des effets de médiation captés par le construit des attentes liées à la performance et celui des attentes liées aux efforts requis pour utiliser le DCI. Les comparaisons fondées sur l’âge, l’expérience et le sexe des répondants n’ont décelé aucune différence statistiquement significative quant à l’adoption, l’utilisation réelle du DCI et la satisfaction des infirmières. Par contre, celles qui sont fondées sur les quatre stades de déploiement du DCI ont révélé des différences significatives quant aux relations modélisées. Les résultats indiquent que plus le stade de déploiement du DCI progresse, plus on observe une intensification de certaines relations clés du modèle et une plus forte explication de la variance de la satisfaction des infirmières qui utilisent le DCI. De plus, certains résultats de l’étude divergent des données empiriques produites dans une perspective prédictive de l’adoption des TI. La présente étude tend à démontrer l’applicabilité des modèles et des théories de l’adoption des TI auprès d’infirmières œuvrant en centre hospitalier. Les résultats indiquent qu’un DCI répondant aux attentes liées à la performance des infirmières est le facteur le plus déterminant pour influencer positivement l’utilisation réelle du DCI et leur satisfaction. Pour la gestion du changement, l’étude a relevé des facteurs explicatifs de l’adoption et de l’utilisation d’un DCI. La modélisation a aussi mis en lumière les interrelations qui évoluent en fonction de stades de déploiement différents d’un DCI. Ces résultats pourront orienter les décideurs et les agents de changement quant aux mesures à déployer pour optimiser les bénéfices d’une infostructure entièrement électronique dans les systèmes de santé.

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This paper studies seemingly unrelated linear models with integrated regressors and stationary errors. By adding leads and lags of the first differences of the regressors and estimating this augmented dynamic regression model by feasible generalized least squares using the long-run covariance matrix, we obtain an efficient estimator of the cointegrating vector that has a limiting mixed normal distribution. Simulation results suggest that this new estimator compares favorably with others already proposed in the literature. We apply these new estimators to the testing of purchasing power parity (PPP) among the G-7 countries. The test based on the efficient estimates rejects the PPP hypothesis for most countries.

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Dans cette thèse, nous construisons un modèle épidémiologique de la dissémina- tion de normes juridiques. L’objectif est d’expliquer la transmission de normes juridiques américaines régissant les tests de dépistages pour drogues au travail vers le Canada ainsi que la propagation subséquente de ces normes à travers la jurisprudence canadienne. La propagation des normes régissant les tests de dépistages pour drogues au travail sert donc à la fois de point de départ pour une réflexion théorique sur la transmission de normes juridiques et pour une étude de cas empirique. Nous partons de la prémisse que les explications du changement juridique, telles celle de la transplantation et celle de l’harmonisation, sont essentiellement métaphoriques. Ces métaphores explicatives fonctionnent en invitant des comparaisons entre les domaines connus et inconnus. Quand ce processus de comparaison est systématisé, la métaphore devient un modèle. Dans la thèse, nous appliquons cette procédure de systématisation afin de transformer la métaphore de la propagation virale en modèle épidémiologique. Après une revue de la littérature sur les épidémies sociales, nous décrivons les éléments pertinents de la théorie épidémiologique pour, ensuite, les transposer au domaine juridique. Le modèle est alors opérationnalisé en l’appliquant à une base de données composée de la jurisprudence pertinente (n=187). Les résultats soutiennent les hypothèses du modèle. 90 % des décisions qui citent les sources américaines sont infectées selon les critères du modèle, alors que seulement 64 % des décisions qui ne citent pas de sources américaines sont infectées. Cela soutient l’hypothèse d’une épidémie dite de « réservoir commun ». Nous avons également démontré une corrélation positive entre la référence à ces décisions et l’état d’infection! : 87 % des décisions qui citent des décisions qui réfèrent aux sources américaines sont infectées, alors que le taux d’infection parmi la population restante est de seulement 53 %. Les résultats semblables ont été obtenus pour les décisions de troisième génération. Cela soutient l’hypothèse selon laquelle il y a eu propagation à travers la jurisprudence suite aux contacts initiaux avec le réservoir commun. Des corrélations positives ont aussi été démontrées entre l’état d’infection et l’appartenance à l’une ou l’autre de sous-populations particulières qui seraient, par hypothèse, des points d’infection. En conclusion de la thèse, nous avançons que c’est seulement après avoir construit un modèle et d’avoir constaté ses limites que nous pouvons vraiment comprendre le rôle des métaphores et des modèles dans l’explication de phénomènes juridiques.

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In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

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This paper studies testing for a unit root for large n and T panels in which the cross-sectional units are correlated. To model this cross-sectional correlation, we assume that the data is generated by an unknown number of unobservable common factors. We propose unit root tests in this environment and derive their (Gaussian) asymptotic distribution under the null hypothesis of a unit root and local alternatives. We show that these tests have significant asymptotic power when the model has no incidental trends. However, when there are incidental trends in the model and it is necessary to remove heterogeneous deterministic components, we show that these tests have no power against the same local alternatives. Through Monte Carlo simulations, we provide evidence on the finite sample properties of these new tests.

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Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

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Le but de cette étude était d’évaluer les qualifications de performance du système FlexiWare® chez le rat male Sprague Dawley et le singe Cynomolgus éveillés, ainsi que chez le chien Beagle éveillé et anesthésié, suite à l’administration de produits ayant une activité pharmacologique connue. Les produits utilisés incluaient l’albutérol administré par inhalation, la méthacholine, et le rémifentanil administrés par voie intraveineuse. Une solution saline administré par voie intraveneuse, a été utilisée comme substance témoin. Différentes variables ont servi à évaluer la réponse des animaux (rats, chien, singe). Ces dernières comprenaient la fréquence respiratoire (RR), le volume courant (TV), la ventilation minute (MV). Des paramètres additionnels ont été évalués chez le rat, soit les temps d’inspiration (IT) et d’expiration (ET), le temps du pic de débit expiratoire, les pics de débits inspiratoire et expiratoire, le ratio inspiratoire:expiratoire (I:E), le ratio inspiratoire sur respiration totale (I:TB), et l’écoulement expiratoire moyen (EF50). Les résultats obtenus ont démontré que le système FlexiWare® était suffisamment sensible et spécifique pour dépister, chez les espèces animales utilisées, les effets bronchodilateur, bronchoconstricteur et dépresseur central des substances testées. Il pourrait faire partie des méthodes (ICH 2000) utilisées en pharmacologie de sécurité lors de l’évaluation de substances pharmacologiques sur le système respiratoire des animaux de laboratoire. Les espèces animales utilisées ont semblé s’adapter aisément aux procédures de contention. Les paramètres évalués, RR, TV et MV ont permis de caractériser la réponse des animaux suite à l’administration de produits pharmacologiques à effets connus, judicieusement complétés par les variables de débit. L’ajout de paramètres du temps n’était pas primordiale pour détecter les effets des drogues, mais offre des outils complémentaires d’interpréter les changements physiologiques. Cependant, chez le rat conscient, la période d’évaluation ne devrait pas s’étendre au-delà d’une période de deux heures post traitement. Ces études constituent une évaluation des qualifications de performance de cet appareil et ont démontré de manière originale, la validation concurrentielle, en terme de précision (sensibilité et spécificité) et fiabilité pour différentes variables et sur différentes espèces.

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We complete the development of a testing ground for axioms of discrete stochastic choice. Our contribution here is to develop new posterior simulation methods for Bayesian inference, suitable for a class of prior distributions introduced by McCausland and Marley (2013). These prior distributions are joint distributions over various choice distributions over choice sets of di fferent sizes. Since choice distributions over di fferent choice sets can be mutually dependent, previous methods relying on conjugate prior distributions do not apply. We demonstrate by analyzing data from a previously reported experiment and report evidence for and against various axioms.