Évaluation de l'impact clinique et économique du développement d'un traitement pour la schizophrénie

Contexte : Les stratégies pharmacologiques pour traiter la schizophrénie reçoivent une attention croissante due au développement de nouvelles pharmacothérapies plus efficaces, mieux tolérées mais plus coûteuses. La schizophrénie est une maladie chronique présentant différents états spécifiques et définis par leur sévérité. Objectifs : Ce programme de recherche vise à: 1) Évaluer les facteurs associés au risque d'être dans un état spécifique de la schizophrénie, afin de construire les fonctions de risque de la modélisation du cours naturel de la schizophrénie; 2) Développer et valider un modèle de Markov avec microsimulations de Monte-Carlo, afin de simuler l'évolution naturelle des patients qui sont nouvellement diagnostiqués pour la schizophrénie, en fonction du profil individuel des facteurs de risque; 3) Estimer le coût direct de la schizophrénie (pour les soins de santé et autres non reliés aux soins de santé) dans la perspective gouvernementale et simuler l’impact clinique et économique du développement d’un traitement dans une cohorte de patients nouvellement diagnostiqués avec la schizophrénie, suivis pendant les cinq premières années post-diagnostic. Méthode : Pour le premier objectif de ce programme de recherche, un total de 14 320 patients nouvellement diagnostiqués avec la schizophrénie ont été identifiés dans les bases de données de la RAMQ et de Med-Echo. Les six états spécifiques de la schizophrénie ont été définis : le premier épisode (FE), l'état de dépendance faible (LDS), l’état de dépendance élevée (HDS), l’état stable (Stable), l’état de bien-être (Well) et l'état de décès (Death). Pour évaluer les facteurs associés au risque de se trouver dans chacun des états spécifiques de la schizophrénie, nous avons construit 4 fonctions de risque en se basant sur l'analyse de risque proportionnel de Cox pour des risques compétitifs. Pour le deuxième objectif, nous avons élaboré et validé un modèle de Markov avec microsimulations de Monte-Carlo intégrant les six états spécifiques de la schizophrénie. Dans le modèle, chaque sujet avait ses propres probabilités de transition entre les états spécifiques de la schizophrénie. Ces probabilités ont été estimées en utilisant la méthode de la fonction d'incidence cumulée. Pour le troisième objectif, nous avons utilisé le modèle de Markov développé précédemment. Ce modèle inclut les coûts directs de soins de santé, estimés en utilisant les bases de données de la Régie de l'assurance maladie du Québec et Med-Echo, et les coûts directs autres que pour les soins de santé, estimés à partir des enquêtes et publications de Statistique Canada. Résultats : Un total de 14 320 personnes nouvellement diagnostiquées avec la schizophrénie ont été identifiées dans la cohorte à l'étude. Le suivi moyen des sujets était de 4,4 (± 2,6) ans. Parmi les facteurs associés à l’évolution de la schizophrénie, on peut énumérer l’âge, le sexe, le traitement pour la schizophrénie et les comorbidités. Après une période de cinq ans, nos résultats montrent que 41% des patients seront considérés guéris, 13% seront dans un état stable et 3,4% seront décédés. Au cours des 5 premières années après le diagnostic de schizophrénie, le coût direct moyen de soins de santé et autres que les soins de santé a été estimé à 36 701 $ canadiens (CAN) (95% CI: 36 264-37 138). Le coût des soins de santé a représenté 56,2% du coût direct, le coût de l'aide sociale 34,6% et le coût associé à l’institutionnalisation dans les établissements de soins de longue durée 9,2%. Si un nouveau traitement était disponible et offrait une augmentation de 20% de l'efficacité thérapeutique, le coût direct des soins de santé et autres que les soins de santé pourrait être réduit jusqu’à 14,2%. Conclusion : Nous avons identifié des facteurs associés à l’évolution de la schizophrénie. Le modèle de Markov que nous avons développé est le premier modèle canadien intégrant des probabilités de transition ajustées pour le profil individuel des facteurs de risque, en utilisant des données réelles. Le modèle montre une bonne validité interne et externe. Nos résultats indiquent qu’un nouveau traitement pourrait éventuellement réduire les hospitalisations et le coût associé aux établissements de soins de longue durée, augmenter les chances des patients de retourner sur le marché du travail et ainsi contribuer à la réduction du coût de l'aide sociale.

Modélisation de l'espérance de vie des clients en assurance

Dans ce mémoire, nous proposons une méthodologie statistique permettant d’obtenir un estimateur de l’espérance de vie des clients en assurance. Les prédictions effectuées tiennent compte des caractéristiques individuelles des clients, notamment du fait qu’ils peuvent détenir différents types de produits d’assurance (automobile, résidentielle ou les deux). Trois approches sont comparées. La première approche est le modèle de Markov simple, qui suppose à la fois l’homogénéité et la stationnarité des probabilités de transition. L’autre modèle – qui a été implémenté par deux approches, soit une approche directe et une approche par simulations – tient compte de l’hétérogénéité des probabilités de transition, ce qui permet d’effectuer des prédictions qui évoluent avec les caractéristiques des individus dans le temps. Les probabilités de transition de ce modèle sont estimées par des régressions logistiques multinomiales.

Stratégie de vaccination familiale contre la coqueluche (méthode de cocooning) à la maternité : analyse coût-efficacité d'un programme provincial

Le manuscrit constituant l'annexe 1 a été publié en décembre 2013 sous la référence : Vaccine. 2013 Dec 9;31(51):6087-91.

Speech Recognition of Malayalam Numbers

Digit speech recognition is important in many applications such as automatic data entry, PIN entry, voice dialing telephone, automated banking system, etc. This paper presents speaker independent speech recognition system for Malayalam digits. The system employs Mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) as feature for signal processing and Hidden Markov model (HMM) for recognition. The system is trained with 21 male and female voices in the age group of 20 to 40 years and there was 98.5% word recognition accuracy (94.8% sentence recognition accuracy) on a test set of continuous digit recognition task.

Automated Transcription System for Malayalam Language

Malayalam is one of the 22 scheduled languages in India with more than 130 million speakers. This paper presents a report on the development of a speaker independent, continuous transcription system for Malayalam. The system employs Hidden Markov Model (HMM) for acoustic modeling and Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. It is trained with 21 male and female speakers in the age group ranging from 20 to 40 years. The system obtained a word recognition accuracy of 87.4% and a sentence recognition accuracy of 84%, when tested with a set of continuous speech data.

Malayalam Isolated Digit Recognition using HMM and PLP cepstral coefficient

Development of Malayalam speech recognition system is in its infancy stage; although many works have been done in other Indian languages. In this paper we present the first work on speaker independent Malayalam isolated speech recognizer based on PLP (Perceptual Linear Predictive) Cepstral Coefficient and Hidden Markov Model (HMM). The performance of the developed system has been evaluated with different number of states of HMM (Hidden Markov Model). The system is trained with 21 male and female speakers in the age group ranging from 19 to 41 years. The system obtained an accuracy of 99.5% with the unseen data

Connected digit speech recognition system for Malayalam language

A connected digit speech recognition is important in many applications such as automated banking system, catalogue-dialing, automatic data entry, automated banking system, etc. This paper presents an optimum speaker-independent connected digit recognizer forMalayalam language. The system employs Perceptual Linear Predictive (PLP) cepstral coefficient for speech parameterization and continuous density Hidden Markov Model (HMM) in the recognition process. Viterbi algorithm is used for decoding. The training data base has the utterance of 21 speakers from the age group of 20 to 40 years and the sound is recorded in the normal office environment where each speaker is asked to read 20 set of continuous digits. The system obtained an accuracy of 99.5 % with the unseen data.

A Comparative study of HMM and SVM in Malayalam Digit Recognition

A primary medium for the human beings to communicate through language is Speech. Automatic Speech Recognition is wide spread today. Recognizing single digits is vital to a number of applications such as voice dialling of telephone numbers, automatic data entry, credit card entry, PIN (personal identification number) entry, entry of access codes for transactions, etc. In this paper we present a comparative study of SVM (Support Vector Machine) and HMM (Hidden Markov Model) to recognize and identify the digits used in Malayalam speech.

Modeling Stock Order Flows and Learning Market-Making from Data

Stock markets employ specialized traders, market-makers, designed to provide liquidity and volume to the market by constantly supplying both supply and demand. In this paper, we demonstrate a novel method for modeling the market as a dynamic system and a reinforcement learning algorithm that learns profitable market-making strategies when run on this model. The sequence of buys and sells for a particular stock, the order flow, we model as an Input-Output Hidden Markov Model fit to historical data. When combined with the dynamics of the order book, this creates a highly non-linear and difficult dynamic system. Our reinforcement learning algorithm, based on likelihood ratios, is run on this partially-observable environment. We demonstrate learning results for two separate real stocks.

Diseño de una vía clínica para la vigilancia de hepatocarcinoma y evaluación económica

El carcinoma Hepatocelular (HCC) representa la sexta causa más frecuente de cáncer, y la tercera causa de muerte relacionada con cáncer en el mundo con aproximadamente 600.000 muertes anuales. En el 70 % de los casos, este se desarrolla en presencia de una enfermedad crónica del hígado como la cirrosis u otras enfermedades inflamatorias, por lo que practicar métodos de tamizaje para su diagnóstico precoz, pudieran establecer un mejor pronóstico. El objetivo de este trabajo es diseñar una vía clínica capaz de homogenizar el proceso de tamizaje de HCC, soportando su realización con la realización de una evaluación económica de esta intervención. Se realiza una búsqueda sistemática de literatura y se propone una vía clínica para la vigilancia de HCC en Colombia. A esta propuesta se aplica una evaluación económica tipo costo-efectividad mediante un modelo de Markov de la intervención propuesta, comparando la aplicación de la vía clínica propuesta frente al manejo actual en 100 pacientes considerados con riesgo (cirrosis, portadores de HBV y/o portadores de HCV) con un horizonte de tiempo de 30 años analizando como desenlace los años de vida salvados (LYS) desde la perspectiva del tercero pagador para Colombia a precios de 2009. El análisis determina una disminución de la mortalidad en un 40%, y un valor ICER de US$ 1,438 por LYS, por lo cual se concluye que resulta costo efectivo la aplicación de esta propuesta de tamizaje. Es necesario realizar una prueba para la aplicación de la vía clínica.

Estudio Costo-Efectividad de Lidocaína tópica como adyuvante a Pregabalina y Gabapentina en dolor neuropático periférico en una I.P.S de Bogotá 2011.

Introducción: el dolor neuropático es una patología de considerable prevalencia e impacto socio-económico en la población latinoamericana, la evidencia clínica sugiere que los ligandos de canales de calcio y el parche de Lidocaína pueden tratar exitosamente el dolor neuropático periférico y localizado. Metodología: se realizo una evaluación económica tipo costo-efectividad, observacional y retrospectiva con datos extraídos de las historias clínicas de pacientes atendidos en la clínica de dolor de la IPS. La variable primaria de efectividad fue la mejoría del dolor medida mediante escala visual análoga. Resultados: se estudiaron 94 pacientes tratados con: Gabapentina (G) 21, Pregabalina (P) 24, Gabapentina+ lidocaína (G/P) 24, Pregabalina + Lidocaína (P/L) 25, los costos asociados al tratamiento son los siguientes COP$114.070.835, COP$105.855.920, COP$88.717.481 COP$89.854.712 respectivamente, el número de pacientes con mejoría significativa de dolor fue: 8,10,9 y 21 pacientes respectivamente. El ICER de G/L con respecto a G fue: COP$ -25.353.354. El ICER de P/L con respecto a P fue: COP$ -1.454.655. Conclusiones: la adición del parche de lidocaína a la terapia regular con P/L represento una disminución de consumo de recursos en salud como uso de medicamentos co-analgésicos, analgésicos de rescate y fármacos para controlar reacciones adversas, de la misma forma que consultas a profesionales de la salud. Cada paciente manejado con P/L representa un ahorro de COP $1.454.655 al contrario si se manejase con el anticonvulsivante de manera exclusiva, en el caso de G/L este ahorro es de COP $ 25.353.354 frente a G sola.

Option pricing in market models driven by telegraph processes with jumps

Esta tesis está dividida en dos partes: en la primera parte se presentan y estudian los procesos telegráficos, los procesos de Poisson con compensador telegráfico y los procesos telegráficos con saltos. El estudio presentado en esta primera parte incluye el cálculo de las distribuciones de cada proceso, las medias y varianzas, así como las funciones generadoras de momentos entre otras propiedades. Utilizando estas propiedades en la segunda parte se estudian los modelos de valoración de opciones basados en procesos telegráficos con saltos. En esta parte se da una descripción de cómo calcular las medidas neutrales al riesgo, se encuentra la condición de no arbitraje en este tipo de modelos y por último se calcula el precio de las opciones Europeas de compra y venta.

Can the frequency of blocking be described by a red noise process?

The frequency of persistent atmospheric blocking events in the 40-yr ECMWF Re-Analysis (ERA-40) is compared with the blocking frequency produced by a simple first-order Markov model designed to predict the time evolution of a blocking index [defined by the meridional contrast of potential temperature on the 2-PVU surface (1 PVU ≡ 1 × 10−6 K m2 kg−1 s−1)]. With the observed spatial coherence built into the model, it is able to reproduce the main regions of blocking occurrence and the frequencies of sector blocking very well. This underlines the importance of the climatological background flow in determining the locations of high blocking occurrence as being the regions where the mean midlatitude meridional potential vorticity (PV) gradient is weak. However, when only persistent blocking episodes are considered, the model is unable to simulate the observed frequencies. It is proposed that this persistence beyond that given by a red noise model is due to the self-sustaining nature of the blocking phenomenon.

Analysis of the calving pattern of herds in small-scale dairy systems in central Mexico

This study sets out to find the best calving pattern for small-scale dairy systems in Michoacan State, central Mexico. Two models were built. First, a linear programming model was constructed to optimize calving pattern and herd structure according to metabolizable energy availability. Second, a Markov chain model was built to investigate three reproductive scenarios (good, average and poor) in order to suggest factors that maintain the calving pattern given by the linear programming model. Though it was not possible to maintain the optimal linear programming pattern, the Markov chain model suggested adopting different reproduction strategies according to period of the year that the cow is expected to calve. Comparing different scenarios, the Markov model indicated the effect of calving interval on calving pattern and herd structure.

Dynamic game soundtrack generation in response to a continously varying emotional trajectory

Dynamic soundtracking presents various practical and aesthetic challenges to composers working with games. This paper presents an implementation of a system addressing some of these challenges with an affectively-driven music generation algorithm based on a second order Markov-model. The system can respond in real-time to emotional trajectories derived from 2-dimensions of affect on the circumplex model (arousal and valence), which are mapped to five musical parameters. A transition matrix is employed to vary the generated output in continuous response to the affective state intended by the gameplay.