La désaturation cérébrale lors d’une chirurgie thoracique : son incidence et sa corrélation avec les complications post opératoires

La ventilation unipulmonaire (SLV; Single Lung Ventilation) pendant les chirurgies thoraciques entraîne des altérations cardio-pulmonaires et hémodynamiques importantes. L’objectif de ce projet de recherche consiste à étudier l’impact de la SLV sur l’oxymétrie cérébrale et sa relation avec les complications post opératoires. La première étude inclut vingt patients ayant subi une chirurgie thoracique nécessitant une SLV. L’oxymétrie a été mesurée à l’aide de l’oxymètre cérébral absolu FORESIGHTTM (CASMED, USA) afin d’étudier les changements de la saturation cérébrale absolue (SctO2) tout le long de la chirurgie. La SctO2 ainsi que les paramètres de monitorage standard (BIS, SpO2, pression sanguine, fréquence cardiaque) ont été notés à toutes les cinq minutes à partir de l’induction jusqu’au réveil. Une analyse sanguine (paO2, paCO2, Hb) a été effectuée à toutes les quinze minutes. La deuxième étude effectuée consistait d’étudier la relation entre la désaturation cérébrale en oxygène et les complications post opératoires. Pour cette fin, les scores Clavien et SOFA mesurant l’amplitude des complications, ont été établis pour chaque patient. Les données sont présentées sous forme de moyenne et de la médiane [1er quartile, 3ème quartile; min – max]. Les vingt patients de la première étude ont montré une valeur moyenne absolue de saturation cérébrale absolue (SctO2) de 80% avant l’induction. Durant la SLV, cette valeur a chuté jusqu’à 63% et est remontée à 71% directement après extubation. Tous ces patients ont subi une désaturation durant SLV de plus que 15% comparativement à la valeur de base et 70% ont eu une désaturation de plus de 20%. La désaturation n’a pas été corrélée avec aucun des paramètres de monitorage clinique standard comme la pression artérielle, les analyses des gaz artériels, la saturation périphérique ou la PaO2. La deuxième étude incluant trente autres patients aux vingt premiers, est venue confirmer les résultats de la première étude. De plus, une analyse de corrélation entre les valeurs minimales de SctO2 obtenues durant SLV et les complications post opératoires a été effectuée. Les patients avaient une SctO2 de base de 80%, qui a chuté jusqu’à 64% pendant la SLV pour récupérer à 71% avant la fin de la chirurgie. 82% des patients ont subi des désaturations de plus de 15% des valeurs initiales et 10% ont atteint des valeurs de SctO2 entre 45 et 55%. Les valeurs minimales de SctO2 observées durant la SLV corrélaient avec le score SOFA non respiratoire (R2=0,090, p=0,0287) ainsi qu’avec le score Clavien (R2=0,098, p=0,0201), mais ne corrélait avec aucun des paramètres cliniques standards (ex : SpO¬2, PaO2, PaCO2, Hb). En définissant une valeur seuil de SctO2=65%, le «Odds ratio» d’avoir une défaillance d’organe non respiratoire est de 2.37 (IC 95%=1,18 – 4,39, p=0,043) et d’avoir une complication classifiée supérieure à un score Clavien de 0 est de 3,19 (IC 95%=1,6 – 6,34, p=0,0272). Les chirurgies thoraciques avec une SLV sont associées à des chutes significatives de SctO2, et les valeurs minimales de SctO2 semblent avoir une corrélation positive avec les complications post opératoires.

Latent Variable Models for Stochastic Discount Factors.

Latent variable models in finance originate both from asset pricing theory and time series analysis. These two strands of literature appeal to two different concepts of latent structures, which are both useful to reduce the dimension of a statistical model specified for a multivariate time series of asset prices. In the CAPM or APT beta pricing models, the dimension reduction is cross-sectional in nature, while in time-series state-space models, dimension is reduced longitudinally by assuming conditional independence between consecutive returns, given a small number of state variables. In this paper, we use the concept of Stochastic Discount Factor (SDF) or pricing kernel as a unifying principle to integrate these two concepts of latent variables. Beta pricing relations amount to characterize the factors as a basis of a vectorial space for the SDF. The coefficients of the SDF with respect to the factors are specified as deterministic functions of some state variables which summarize their dynamics. In beta pricing models, it is often said that only the factorial risk is compensated since the remaining idiosyncratic risk is diversifiable. Implicitly, this argument can be interpreted as a conditional cross-sectional factor structure, that is, a conditional independence between contemporaneous returns of a large number of assets, given a small number of factors, like in standard Factor Analysis. We provide this unifying analysis in the context of conditional equilibrium beta pricing as well as asset pricing with stochastic volatility, stochastic interest rates and other state variables. We address the general issue of econometric specifications of dynamic asset pricing models, which cover the modern literature on conditionally heteroskedastic factor models as well as equilibrium-based asset pricing models with an intertemporal specification of preferences and market fundamentals. We interpret various instantaneous causality relationships between state variables and market fundamentals as leverage effects and discuss their central role relative to the validity of standard CAPM-like stock pricing and preference-free option pricing.

Application of gas chromatography and mass spectrometry for analysis of propolis from different geographic regions

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.