The uses of the outline for cultural formulation of the DSM-IV : from case conceptualization to treatment plan

ARTICLE 1 : RÉSUMÉ Amputation traumatique: Une étude de cas laotien sur l’indignation et l’injustice. La culture est un contexte essentiel à considérer pour produire un diagnostic et un plan d’intervention psychiatrique. Une perspective culturelle met en relief le contexte social dans lequel les symptômes émergent, et comment ils sont interprétés et gérés par la personne atteinte. Des études ethnoculturelles sur les maladies nous suggèrent que la plupart des gens nous donnent des explications pour leurs symptômes qui ont un fondement culturel. Bien que ces explications contredisent la théorie biomédicale, elles soulagent la souffrance des patients et leur permettent de donner une signification à cette dernière. L’exploration des caractéristiques, contextes et antécédents des symptômes permet au patient de les communiquer au clinicien qui pourrait avoir une explication différente de sa maladie. Cette étude de cas permet de montrer comment le Guide pour Formulation Culturelle du DSM-IV (The DSM-IV Outline for Cultural Formulation) permet aux cliniciens de solliciter un récit du patient en lien avec son expérience de la maladie. Notre étude examine l’utilisation par un patient laotien de « l’indignation sociale » (« Khuâm khum khang ») comme le modèle explicatif culturel de son problème malgré le diagnostic de trouble de stress post-traumatique qui lui fut attribué après une amputation traumatique. L’explication culturelle de son problème a permis au patient d’exprimer la signification personnelle et collective à sa colère et sa frustration, émotions qu’il avait réprimées. Cet idiome culturel lui a permis d’exprimer sa détresse et de réfléchir sur le système de soins de santé et, plus précisément, le contexte dans lequel les symptômes et leurs origines sont racontés et évalués. Cette représentation laotienne a aussi permis aux cliniciens de comprendre des expériences et les explications du client, autrement difficiles à situer dans un contexte biomédical et psychiatrique Euro-américain. Cette étude démontre comment il est possible d’améliorer les interactions entre cliniciens et patients et dès lors la qualité des soins par la compréhension de la perspective du patient et l’utilisation d’une approche culturelle. Mots clés: Culture, signification, idiome culturel, modèle explicatif, Guide pour Formulation culturelle du DSM-IV, indignation sociale, interaction entre patient et intervenant. ARTICLE 2 : RÉSUMÉ Impact de l’utilisation du Guide pour la formulation culturelle du DSM-IV sur la dynamique de conférences multidisciplinaires en santé mentale. La croissance du pluralisme culturel en Amérique du nord a obligé la communauté oeuvrant en santé mentale d’adopter une sensibilité culturelle accrue dans l’exercice de leur métier. Les professionnels en santé mentale doivent prendre conscience du contexte historique et social non seulement de leur clientèle mais également de leur propre profession. Les renseignements exigés pour les soins professionnels proviennent d’ évaluations cliniques. Il faut examiner ces informations dans un cadre culturellement sensible pour pouvoir formuler une évaluation des cas qui permet aux cliniciens de poser un diagnostic juste et précis, et ce, à travers les frontières culturelles du patient aussi bien que celles du professionnel en santé mentale. Cette situation a suscité le développement du Guide pour la formulation culturelle dans la 4ième édition du Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux américain (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (4th ed., DSM-IV) de l’Association psychiatrique américaine. Ce guide est un outil pour aider les cliniciens à obtenir des informations de nature culturelle auprès du client et de sa famille afin de guider la production des soins en santé mentale. L’étude vise l’analyse conversationnelle de la conférence multidisciplinaire comme contexte d’utilisation du Guide pour la formulation culturelle qui sert de cadre dans lequel les pratiques discursives des professionnels de la santé mentale évoluent. Utilisant la perspective théorique de l’interactionnisme symbolique, l’étude examine comment les diverses disciplines de la santé mentale interprètent et conceptualisent les éléments culturels et les implications de ce cadre pour la collaboration interdisciplinaire dans l’évaluation, l’élaboration de plans de traitement et des soins. Mots clé: Guide pour Formulation culturelle – Santé mentale – Psychiatrie transculturelle – Analyse conversationnelle – Interactionnisme symbolique

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.