Problèmes de comportement à long terme chez les patients pédiatriques atteints de leucémie lymphoblastique aiguë

Les améliorations dans les protocoles de traitement pour la majorité des cancers pédiatriques ont augmenté de façon marquée les taux de survie. Cependant, des risques élevés de multiples problèmes de santé chez les survivants sont bien documentés. En ce qui concerne spécifiquement les problèmes neuropsychologiques, les principaux facteurs de risque individuels connus à ce jour (l’âge au diagnostic, le genre du patient, l’exposition aux radiations) demeurent insuffisants pour cibler efficacement et prévenir les séquelles à long terme. Les objectifs généraux de cette thèse étaient : 1) la caractérisation des trajectoires individuelles de problèmes de comportement chez une population de patients pédiatriques atteints de leucémie lymphoblastique aiguë; 2) l’identification des principaux déterminants génétiques, médicaux et psychosociaux associés aux problèmes de comportements. Les hypothèses étaient : 1) Il existe une association entre les trajectoires individuelles de problèmes de comportement et a - des facteurs psychosociaux liés au fonctionnement familial, b - des polymorphismes dans les gènes modérateurs des effets thérapeutiques du méthotrexate et des glucocorticoïdes, c - des variables liées aux traitements oncologiques. 2) L'utilisation de modèles statistiques multi-niveaux peut permettre d’effectuer cette caractérisation des trajectoires individuelles et l’identification des facteurs de risque associés. 138 patients pédiatriques (0-18 ans) ayant reçu un diagnostic de leucémie lymphoblastique aiguë entre 1993 et 1999 au CHU Ste-Justine ont participé à une étude longitudinale d’une durée de 4 ans. Un instrument validé et standardisés, le Child Behavior Checklist, a été utilisé pour obtenir un indice de problèmes de comportement, tel que rapporté par la mère, au moment du diagnostic, puis 1, 2, 3 et 4 ans post-diagnostic. Des données génétiques, psychosociales et médicales ont aussi été collectées au cours de cette même étude longitudinale, puis ont été exploitées dans les modélisations statistiques effectuées. Les résultats obtenus suggèrent que les problèmes de comportement de type internalisés et externalisés possèdent des trajectoires et des facteurs de risque distincts. Les problèmes internalisés sont des manifestations de troubles affectifs chez le patient, tels que des symptômes dépressifs ou anxieux, par exemple. Ceux-ci sont très prévalents tôt après le diagnostic et se normalisent par la suite, indiquant des difficultés significatives, mais temporaires. Des facteurs médicaux exacerbant l'expérience de stress, soit le risque de rechute associé au diagnostic et les complications médicales affectant la durée de l'hospitalisation, ralentissent cette normalisation. Les problèmes externalisés se manifestent dans le contact avec autrui; des démonstrations d’agression ou de violence font partie des symptômes. Les problèmes externalisés sont plus stables dans le temps relativement aux problèmes internalisés. Des variables pharmacologiques et génétiques contribuent aux différences individuelles : l'administration d’un glucocorticoïde plus puissant du point de vue des effets pharmacologiques et toxicologiques, ainsi que l’homozygotie pour l’haplotype -786C844T du gène NOS3 sont liés à la modulation des scores de problèmes externalisés au fil du temps. Finalement, le niveau de stress familial perçu au diagnostic est positivement corrélé avec le niveau initial de problèmes externalisés chez le patient, tandis que peu après la fin de la période d’induction, le niveau de stress familial est en lien avec le niveau initial de problèmes internalisés. Ces résultats supportent l'idée qu'une approche holistique est essentielle pour espérer mettre en place des interventions préventives efficaces dans cette population. À long terme, ces connaissances pourraient contribuer significativement à l'amélioration de la qualité de vie des patients. Ces travaux enrichissent les connaissances actuelles en soulignant les bénéfices des suivis longitudinaux et multidisciplinaires pour comprendre la dynamique de changement opérant chez les patients. Le décloisonnement des savoirs semble devenir incontournable pour aspirer dépasser le cadre descriptif et atteindre un certain niveau de compréhension des phénomènes observés. Malgré des défis méthodologiques et logistiques évidents, ce type d’approche est non seulement souhaitable pour étudier des processus dynamiques, mais les travaux présentés dans cette thèse indiquent que cela est possible avec les moyens analytiques actuels.

Les pratiques stratégiques des infirmières dans les réseaux intégrés de services de santé

L’intégration des soins et des services de santé est vue autant, par les décideurs, par les professionnels que par les usagers, comme une nécessité pour assurer une meilleure accessibilité, pour favoriser la continuité et la coordination et pour améliorer la qualité des soins et services tout en contrôlant les coûts. Depuis près de deux décennies, des réseaux intégrés de soins et de services de santé se développent dans les pays de l’OCDE. Ce phénomène a généré une littérature plutôt abondante sur les conditions organisationnelles supportant l’intégration des soins et plus récemment, sur l’importance du rôle et de la place des professionnels dans ces structures. Les données empiriques et les écrits mettent en évidence que les infirmières ont joué un rôle important dans la mise en place des réseaux intégrés de services depuis leurs débuts. Cette étude vise à identifier les pratiques stratégiques des infirmières qui sont impliquées dans des réseaux intégrés de services de santé et de comprendre comment ces pratiques favorisent des apprentissages organisationnels permettant l’ajustement des pratiques de l’ensemble des intervenants dans le sens de l’intégration clinique. Elle vise aussi à mettre en évidence les facteurs individuels et organisationnels impliqués dans le développement de ces pratiques et dans le processus d’apprentissage organisationnel. Une revue des écrits sur les réseaux de services intégrés et sur l’intégration clinique, ainsi que sur l’apprentissage organisationnel et sur l’analyse stratégique a confirmé que ces écrits, tout en étant complémentaires, soutenaient les objectifs de cette étude. En effet, les écrits sur l’intégration présentent des déterminants de l’intégration sans aborder les pratiques stratégiques et sont discrets sur l’apprentissage organisationnel. Les écrits sur l’apprentissage organisationnel abordent le processus d’apprentissage, mais ne décrivent pas les pratiques favorisant l’apprentissage organisationnel et sont peu loquaces sur les facteurs influençant l’apprentissage organisationnel. Enfin, les écrits sur l’analyse stratégique discutent des systèmes et des processus dynamiques en incluant les conditions individuelles et organisationnelles, mais ne font pas allusion à l’apprentissage organisationnel. Afin de découvrir les pratiques stratégiques ainsi que les apprentissages organisationnels, et de comprendre le processus d’apprentissage et les facteurs impliqués dans celui-ci, nous avons eu recours à un devis d’étude de cas multiples où nous nous sommes attardés à étudier les pratiques d’infirmières évoluant dans quatre situations visant l’intégration clinique. Ces situations faisaient partie de trois réseaux intégrés de services de santé impliquant des professionnels de différentes disciplines rattachés soit, à un centre hospitalier ou à un centre local de services communautaires. Trois études de cas ont été rédigées à partir des informations émanant des différentes sources de données. Dans le cadre de cette étude, quatre sources de données ont été utilisées soit : des entrevues individuelles avec des infirmières, d’autres professionnels et des gestionnaires (n=60), des entrevues de groupe (n=3), des séances d’observations (n=12) et l’étude de documents d’archives (n=96). À l’aide des données empiriques recueillies, il a été possible de découvrir quinze pratiques stratégiques et de préciser la nature des apprentissages qu'elles généraient. L’analyse des cas a également permis de mieux comprendre le rapport entre les pratiques stratégiques et les apprentissages organisationnels et d’apporter des précisions sur le processus d’apprentissage organisationnel. Cette étude contribue à la pratique et à la recherche, car en plus d’offrir un modèle d’apprentissage organisationnel intégré, elle précise que le processus d’apprentissage organisationnel est propulsé grâce à des boucles d’apprentissages stimulées par des pratiques stratégiques, que ces pratiques stratégiques s’actualisent grâce aux ressources individuelles des infirmières et aux facteurs organisationnels et enfin, que ces apprentissages organisationnels favorisent des changements de pratiques soutenant l’intégration clinique.

Social Policy Reforms in Turkey : Uses of Europe

Ce mémoire analyse trois réformes majeures de politique sociale en Turquie, en deux domaines: emploi et sécurité social. En utilisant l'approche "Usage de l'Europe", ce mémoire developpe une analyse empirique et apporte une explication théorique de ces changements qui ont été introduits au cours du processus d'adhésion de la Turquie à l'Union européenne. "Les usages de l'Europe" est une approche d'européanisation qui se concentre sur le rôle des acteurs domestiques, au sein des États membres et candidats, ainsi que de leur utilisation des ressources de l'Union européenne. Les études de cas utilisées dans cette thèse démontrent l'introduction de changements au niveau de l'État-providence; ainsi, l'approche originelle est suppléée par des concepts provenant de la littérature sur la politique partisane, les institutions formelles et l'héritage des politiques. Cette recherche utilise la méthode de l'analyse de processus pour suivre la réforme des règlements du travail par la voie de reconstitution des droits individuels des travailleurs et de l'Agence d'emploi en Turquie jusqu'en 2003, ainsi que la transformation du système de sécurité sociale en 2008. Ces trois réformes représentent des changements majeurs tant sur le plan institutionnel que politique en Turquie depuis 2001. Afin de comprendre "les usages de l'Europe" dans ces réformes politiques, l'analyse empirique questionne, si, quand et comment les acteurs turcs ont utilisé les ressources, les références et les développements politiques de l'Union européenne lors de ce processus dynamique de réforme. Les réformes du système de sécurité sociale, des règlements du travail, en plus de la reconstitution de l'Agence d'emploi étaient à l'ordre du jour en Turquie depuis les années 1990. La réforme des règlements du travail ont entraîné l'introduction des accommodements flexibles au travail et une révision de la Loi du travail permettant l'établissement d'une législation de la sécurité d'emploi. La reconstitution de l'Agence d'emploi visait à remplacer la vieille institution défunte par une institution moderne afin d'introduire des politiques d'activation. La réforme de sécurité sociale comprend les pensions de retraite, le système de santé ainsi que l'administration des institutions de sécurité sociale. Les principaux résultats révèlent que la provision des ressources de l'Union européenne en Turquie a augmenté à partir de la reconnaissance de sa candidature en 1999 et ce, jusqu'au lancement des négociations pour son adhésion en 2005; ce qui fut une occasion favorable pour les acteurs domestiques impliqués dans les processus de réformes. Cependant, à l'encontre de certaines attentes originelles de l'approche de "les usages de l'Europe", les résultats de cette recherche démontrent que le temps et le sort de "les usages de l'Europe" dépendent des intérêts des acteurs domestiques, ainsi de leurs stratégies tout au long de ce processus de réforme, plutôt que des phases du processus ou la quantité des ressources fournies par l'Union européenne.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

Dynamic linear economies with social interactions

Social interactions arguably provide a rationale for several important phenomena, from smoking and other risky behavior in teens to e.g., peer effects in school performance. We study social interactions in dynamic economies. For these economies, we provide existence (Markov Perfect Equilibrium in pure strategies), ergodicity, and welfare results. Also, we characterize equilibria in terms of agents' policy function, spatial equilibrium correlations and social multiplier effects, depending on the nature of interactions. Most importantly, we study formally the issue of the identification of social interactions, with special emphasis on the restrictions imposed by dynamic equilibrium conditions.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.