Impact d’une infection intra-mammaire causée par Staphylococcus aureus ou un staphylocoque coagulase-négative présente en début de lactation chez les taures laitières

L’objectif de cette étude était de déterminer l’impact d’une infection intra-mammaire (IIM) subclinique causée par staphylocoque coagulase-négative (SCN) ou Staphylococcus aureus diagnostiquée durant le premier mois de lactation chez les taures sur le comptage de cellules somatiques (CCS), la production laitière et le risque de réforme durant la lactation en cours. Des données bactériologiques provenant d’échantillons de lait composites de 2 273 taures Holstein parmi 50 troupeaux ont été interprétées selon les recommandations du National Mastitis Council. Parmi 1 691 taures rencontrant les critères de sélection, 90 (5%) étaient positives à S. aureus, 168 (10%) étaient positives à SCN et 153 (9%) étaient négatives (aucun agent pathogène isolé). Le CCS transformé en logarithme népérien (lnCCS) a été modélisé via une régression linéaire avec le troupeau comme effet aléatoire. Le lnCCS chez les groupes S. aureus et SCN était significativement plus élevé que dans le groupe témoin de 40 à 300 jours en lait (JEL) (P < 0.0001 pour tous les contrastes). La valeur journalière du lnSCC chez les groupes S. aureus et SCN était en moyenne 1.2 et 0.6 plus élevé que le groupe témoin respectivement. Un modèle similaire a été réalisé pour la production laitière avec l’âge au vêlage, le trait génétique lié aux parents pour la production laitière et le logarithme népérien du JEL de la pesée inclus. La production laitière n’était pas statistiquement différente entre les 3 groupes de culture de 40 à 300 JEL (P ≥ 0.12). Les modèles de survie de Cox ont révélé que le risque de réforme n’était pas statistiquement différent entre le groupe S. aureus ou SCN et le groupe témoin (P ≥ 0.16). La prévention des IIM causées par SCN et S. aureus en début de lactation demeure importante étant donné leur association avec le CCS durant la lactation en cours.

Approximation de la distribution a posteriori d'un modèle Gamma-Poisson hiérarchique à effets mixtes

La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.

La salmonellose chez les bovins laitiers : présentation clinique et culture bactériologique

Huit cent trente et un troupeaux de vaches laitières répartis dans 5 états américains ont été enrôlés dans une étude de cohorte prospective. Un modèle d’équations d'estimation généralisées a été utilisé pour étudier l'association entre les signes cliniques et la détection de salmonelles dans les fèces des animaux soupçonnés de salmonellose clinique. La sensibilité et la spécificité de la culture bactériologique ont été estimées à l’aide d’un modèle de classes latentes. Dix-huit pour cent des 874 échantillons provenant de veaux et 29% des 1479 échantillons de vaches adultes étaient positifs pour Salmonella spp. Il n’a pas été possible d’établir une association claire entre les différents signes cliniques observés et la détection de salmonelles. Les 2 sérotypes les plus fréquemment isolés étaient Typhimurium et Newport. La probabilité de détecter des salmonelles était plus élevée chez les veaux où un autre agent entéropathogène était également détecté. La proportion d’échantillons positifs était plus élevée parmi les vaches ayant reçu des antibiotiques dans les jours précédant l’échantillonnage. La sensibilité de la culture a été estimée à 0,48 (intervalle de crédibilité à 95% [ICr95%]: 0,22-0,95) pour les veaux et 0,78 (ICr95%: 0,55-0,99) pour les vaches. La spécificité de la culture était de 0,94 (ICr95%: 0,87-1,00) pour les veaux et de 0,96 (ICr95%: 0,90-1,00) pour les vaches. Malgré une sensibilité imparfaite, la culture bactériologique demeure utile pour obtenir une meilleure estimation de la probabilité post-test de salmonellose clinique chez un bovin laitier, par rapport à la probabilité estimée suite au seul examen clinique.

Mortalité par suicide au Canada depuis le début du XXe siècle : perspectives sociodémographiques et macroéconomiques

Robert Bourbeau, département de démographie (Directeur de recherche) Marianne Kempeneers, département de sociologie (Codirectrice de recherche)

Inférence robuste à la présence des valeurs aberrantes dans les enquêtes

Cette thèse comporte trois articles dont un est publié et deux en préparation. Le sujet central de la thèse porte sur le traitement des valeurs aberrantes représentatives dans deux aspects importants des enquêtes que sont : l’estimation des petits domaines et l’imputation en présence de non-réponse partielle. En ce qui concerne les petits domaines, les estimateurs robustes dans le cadre des modèles au niveau des unités ont été étudiés. Sinha & Rao (2009) proposent une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique pour la moyenne des petits domaines. Leur estimateur robuste est de type «plugin», et à la lumière des travaux de Chambers (1986), cet estimateur peut être biaisé dans certaines situations. Chambers et al. (2014) proposent un estimateur corrigé du biais. En outre, un estimateur de l’erreur quadratique moyenne a été associé à ces estimateurs ponctuels. Sinha & Rao (2009) proposent une procédure bootstrap paramétrique pour estimer l’erreur quadratique moyenne. Des méthodes analytiques sont proposées dans Chambers et al. (2014). Cependant, leur validité théorique n’a pas été établie et leurs performances empiriques ne sont pas pleinement satisfaisantes. Ici, nous examinons deux nouvelles approches pour obtenir une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique : la première est fondée sur les travaux de Chambers (1986), et la deuxième est basée sur le concept de biais conditionnel comme mesure de l’influence d’une unité de la population. Ces deux classes d’estimateurs robustes des petits domaines incluent également un terme de correction pour le biais. Cependant, ils utilisent tous les deux l’information disponible dans tous les domaines contrairement à celui de Chambers et al. (2014) qui utilise uniquement l’information disponible dans le domaine d’intérêt. Dans certaines situations, un biais non négligeable est possible pour l’estimateur de Sinha & Rao (2009), alors que les estimateurs proposés exhibent un faible biais pour un choix approprié de la fonction d’influence et de la constante de robustesse. Les simulations Monte Carlo sont effectuées, et les comparaisons sont faites entre les estimateurs proposés et ceux de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014). Les résultats montrent que les estimateurs de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014) peuvent avoir un biais important, alors que les estimateurs proposés ont une meilleure performance en termes de biais et d’erreur quadratique moyenne. En outre, nous proposons une nouvelle procédure bootstrap pour l’estimation de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs robustes des petits domaines. Contrairement aux procédures existantes, nous montrons formellement la validité asymptotique de la méthode bootstrap proposée. Par ailleurs, la méthode proposée est semi-paramétrique, c’est-à-dire, elle n’est pas assujettie à une hypothèse sur les distributions des erreurs ou des effets aléatoires. Ainsi, elle est particulièrement attrayante et plus largement applicable. Nous examinons les performances de notre procédure bootstrap avec les simulations Monte Carlo. Les résultats montrent que notre procédure performe bien et surtout performe mieux que tous les compétiteurs étudiés. Une application de la méthode proposée est illustrée en analysant les données réelles contenant des valeurs aberrantes de Battese, Harter & Fuller (1988). S’agissant de l’imputation en présence de non-réponse partielle, certaines formes d’imputation simple ont été étudiées. L’imputation par la régression déterministe entre les classes, qui inclut l’imputation par le ratio et l’imputation par la moyenne sont souvent utilisées dans les enquêtes. Ces méthodes d’imputation peuvent conduire à des estimateurs imputés biaisés si le modèle d’imputation ou le modèle de non-réponse n’est pas correctement spécifié. Des estimateurs doublement robustes ont été développés dans les années récentes. Ces estimateurs sont sans biais si l’un au moins des modèles d’imputation ou de non-réponse est bien spécifié. Cependant, en présence des valeurs aberrantes, les estimateurs imputés doublement robustes peuvent être très instables. En utilisant le concept de biais conditionnel, nous proposons une version robuste aux valeurs aberrantes de l’estimateur doublement robuste. Les résultats des études par simulations montrent que l’estimateur proposé performe bien pour un choix approprié de la constante de robustesse.

Effect of dietary sodium restriction on taste perception of sodium chloride

The effect of dietary sodium restriction on perceived intensity of and preference for the taste of salt was evaluated in 76 adults, 25-49 years, with diastolic blood pressure between 79-90 mmHg. Participants were volunteers from clinical Hypertension Prevention Trials (HPT), at the University of California, Davis and the University of Minnesota, Minneapolis. Participants followed one of four HPT diets: 1600 mg Na+/day (NA, n=lS), 1600 mg Na+ plus 3200 mg K+/day (NK, n=lS), 1600 mg Na+/day plus energy restriction to achieve weight loss (NW, n=l3) and weight loss only (WT, n=l3). All participants attended regularly scheduled nutri­tion intervention meetings designed to help them achieve the HPT dietary goals. A fifth, no-intervention group, consisted of 20, no-diet-change controls CCN). Sodium, potassium and energy intakes were monitored by analysis of single, 24-hour food records and corresponding overnight urine speci­mens, obtained at baseline and after 12 and 24 weeks of intervention. Hedonic responses to sodium chloride in a prepared cream of green bean soup were assessed by two methods : 1) scaling of like/dislike for an NaCl concentration series on 10-cm graphie line scales and 2) ad libitum mixing of unsalted and salted soups to maximum level of liking. Salt content of the mixes was analyzed by sodium ion-selective electrode. The concentration series was also rated for perceived saltiness­intensity on similar graphie line scales. Tests were conducted at base­line and after approximately 1, 3, 6, 8, 10, 13 and 24 weeks of intervention. Reduction in sodium intake and excretion in NA, NK and NW partici­pants was accompanied by a shift in preference toward less saltiness in soup. The pattern of hedonic responses changed over time: scores for high NaCl concentrations decreased progressively while scores for low concentrations increased. Hedonic maxima shifted fran a concentration of 0.55% at the onset to 0.1-0.2% added NaCl at week 24. During the same time period, the preferred concentration of ad libitum mixes declined 50%. These shifts occurred independently of changes in salti­ness intensity ratings, potassium or energy intakes, and were consistent across the two participating study sites. Like/dislike and sd. libitum responses were similar after 13 and 24 weeks of diet, as were measures of sodium intake and excretion. These findings suggest that after three months of sodium restriction, preference for salt had readjusted to a lower level, reflective of lower sodium intake. Mechanisms underlying the change in preference are unclear, but may include sensory, context, physiological as well as behavioral effects. In contrast, few changes were noted within WT and CN groups. The pattern of hedonic responses varied little in controls while the WT group showed increased liking for mid-range NaCl concentrations. Small, but significant fluctuations in ad libitum mix concentration occurred in both of these groups, but the differences appeared to be random rather than systematic. The results of this study indicate that preference for the taste of salt declines progressively toward a new baseline following reductions in sodium intake. These alterations may enhance maintenance of low­sodium diets for the treatment and prevention of hypertension. Further investigation is needed to establish the degree to which long-term com­pliance is contingent upon variation in salt taste preference.