Épidémiologie spatiale de la campylobactériose au Québec

La campylobactériose représente la principale cause de gastro-entérite bactérienne dans les pays industrialisés. L’épidémiologie de la maladie est complexe, impliquant plusieurs sources et voies de transmission. L’objectif principal de ce projet était d’étudier les facteurs environnementaux impliqués dans le risque de campylobactériose et les aspects méthodologiques pertinents à cette problématique à partir des cas humains déclarés au Québec (Canada) entre 1996 et 2006. Un schéma conceptuel des sources et voies de transmission de Campylobacter a d’abord été proposé suivant une synthèse des connaissances épidémiologiques tirées d’une revue de littérature extensive. Le risque d’une récurrence de campylobactériose a ensuite été décrit selon les caractéristiques des patients à partir de tables de survie et de modèles de régression logistique. Comparativement au risque de campylobactériose dans la population générale, le risque d’un épisode récurrent était plus élevé pour les quatre années suivant un épisode. Ce risque était similaire entre les genres, mais plus élevé pour les personnes de régions rurales et plus faible pour les enfants de moins de quatre ans. Ces résultats suggèrent une absence d’immunité durable ou de résilience clinique suivant un épisode déclaré et/ou une ré-exposition périodique. L’objectif suivant portait sur le choix de l’unité géographique dans les études écologiques. Neuf critères mesurables ont été proposés, couvrant la pertinence biologique, la communicabilité, l’accès aux données, la distribution des variables d’exposition, des cas et de la population, ainsi que la forme de l’unité. Ces critères ont été appliqués à des unités géographiques dérivées de cadre administratif, sanitaire ou naturel. La municipalité affichait la meilleure performance, étant donné les objectifs spécifiques considérés. Les associations entre l’incidence de campylobactériose et diverses variables (densité de volailles, densité de ruminants, abattoirs, température, précipitations, densité de population, pourcentage de diplomation) ont ensuite été comparées pour sept unités géographiques différentes en utilisant des modèles conditionnels autorégressifs. Le nombre de variables statistiquement significatives variait selon le degré d’agrégation, mais la direction des associations était constante. Les unités plus agrégées tendaient à démontrer des forces d’association plus élevées, mais plus variables, à l’exception de l’abattoir. Cette étude a souligné l’importance du choix de l’unité géographique d’analyse lors d’une utilisation d’un devis d’étude écologique. Finalement, les associations entre l’incidence de campylobactériose et des caractéristiques environnementales ont été décrites selon quatre groupes d’âge et deux périodes saisonnières d’après une étude écologique. Un modèle de Poisson multi-niveau a été utilisé pour la modélisation, avec la municipalité comme unité. Une densité de ruminant élevée était positivement associée avec l’incidence de campylobactériose, avec une force d’association diminuant selon l’âge. Une densité de volailles élevée et la présence d’un abattoir de volailles à fort volume d’abattage étaient également associées à une incidence plus élevée, mais seulement pour les personnes de 16 à 34 ans. Des associations ont également été détectées avec la densité de population et les précipitations. À l’exception de la densité de population, les associations étaient constantes entre les périodes saisonnières. Un contact étroit avec les animaux de ferme explique le plus vraisemblablement les associations trouvées. La spécificité d’âge et de saison devrait être considérée dans les études futures sur la campylobactériose et dans l’élaboration de mesures préventives.

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.

Fertility differentials of Jewish women living in Israel and the West Bank

Israël est l’un des pays développés les plus féconds dans le monde et maintient un taux de fécondité stable depuis 1995. Il a échappé à la chute spectaculaire de la fécondité qui a été observée dans la plupart des pays occidentaux. Le taux de fécondité était de 2,96 enfants par femme en 2009 (Statistical Abstract of Israel, 2010, tableau 3.14). Le maintien d’une si forte fécondité pourrait être dû à l’immigration et à la “guerre démographique” qui sévit entre les différentes communautés vivant dans le pays (Sardon, 2006). Toutefois, on observe une différence significative entre les niveaux de fécondité des juifs d’Israël et de Cisjordanie depuis plusieurs années. Les études qui portent sur la fécondité en Israël sont faites au niveau national, ce qui ne fournit aucune explication sur cette différence. Pour ces raisons, l’étude de la fécondité en Israël mérite une attention particulière. Ce projet vise à identifier les différents facteurs qui ont une incidence sur la fécondité des femmes juives vivant en Israël et en Cisjordanie. Il contribuera à une meilleure compréhension des comportements liés à la fécondité de la population juive de la Cisjordanie et peut fournir des indices sur les mécanismes complexes qui régissent les relations entre Juifs et Arabes dans les territoires occupés. Grâce aux données recueillies dans l’Enquête sociale générale de 2004 d’Israël,des analyses descriptives et explicatives ont été produites. Dans un premier temps, les facteurs qui ont un impact sur la fécondité dans chaque région ont été déterminés et par la suite, une analyse de l’importance de ces facteur sur la fécondité a été produite. Le nombre d’enfants nés de femmes âgées de 20 à 55 ans constitue la variable d’intérêt et les variables explicatives retenues sont les suivantes: religiosité, éducation, revenu familial mensuel, statut d’emploi, pays d’origine, âge et état matrimonial. Cette étude a montré que les femmes juives qui résident en Cisjordanie ont un nombre prévu d’enfants de 13% supérieur à celui des femmes juives qui résident en Israël lorsque l’on contrôle toutes les variables. Il est notamment montré que la religion joue un rôle important dans l’explication de la forte fécondité des femmes juives dans les deux régions, mais son impact est plus important en Israël. L’éducation joue également un rôle important dans la réduction du nombre prévu d’enfants, en particulier en Cisjordanie. Tous ces facteurs contribuent à expliquer les différents niveaux de fécondité dans les deux régions, mais l’étude montre que ces facteurs ne permettent pas une explication exhaustive de la forte fécondité en Israël et en Cisjordanie. D’autres forces qui ne sont pas mesurables doivent avoir une incidence sur la fécondité telles que le nationalisme ou la laïcisation, par exemple.

Relations entre le niveau de vie, la fécondité et les besoins non satisfaits en matière de planification familiale en Guinée

Tous mes travaux ont été réalisés à l'aide du logiciel stata 11.

Modélisation bayésienne des changements aux niches écologiques causés par le réchauffement climatique

Cette thèse présente des méthodes de traitement de données de comptage en particulier et des données discrètes en général. Il s'inscrit dans le cadre d'un projet stratégique du CRNSG, nommé CC-Bio, dont l'objectif est d'évaluer l'impact des changements climatiques sur la répartition des espèces animales et végétales. Après une brève introduction aux notions de biogéographie et aux modèles linéaires mixtes généralisés aux chapitres 1 et 2 respectivement, ma thèse s'articulera autour de trois idées majeures. Premièrement, nous introduisons au chapitre 3 une nouvelle forme de distribution dont les composantes ont pour distributions marginales des lois de Poisson ou des lois de Skellam. Cette nouvelle spécification permet d'incorporer de l'information pertinente sur la nature des corrélations entre toutes les composantes. De plus, nous présentons certaines propriétés de ladite distribution. Contrairement à la distribution multidimensionnelle de Poisson qu'elle généralise, celle-ci permet de traiter les variables avec des corrélations positives et/ou négatives. Une simulation permet d'illustrer les méthodes d'estimation dans le cas bidimensionnel. Les résultats obtenus par les méthodes bayésiennes par les chaînes de Markov par Monte Carlo (CMMC) indiquent un biais relatif assez faible de moins de 5% pour les coefficients de régression des moyennes contrairement à ceux du terme de covariance qui semblent un peu plus volatils. Deuxièmement, le chapitre 4 présente une extension de la régression multidimensionnelle de Poisson avec des effets aléatoires ayant une densité gamma. En effet, conscients du fait que les données d'abondance des espèces présentent une forte dispersion, ce qui rendrait fallacieux les estimateurs et écarts types obtenus, nous privilégions une approche basée sur l'intégration par Monte Carlo grâce à l'échantillonnage préférentiel. L'approche demeure la même qu'au chapitre précédent, c'est-à-dire que l'idée est de simuler des variables latentes indépendantes et de se retrouver dans le cadre d'un modèle linéaire mixte généralisé (GLMM) conventionnel avec des effets aléatoires de densité gamma. Même si l'hypothèse d'une connaissance a priori des paramètres de dispersion semble trop forte, une analyse de sensibilité basée sur la qualité de l'ajustement permet de démontrer la robustesse de notre méthode. Troisièmement, dans le dernier chapitre, nous nous intéressons à la définition et à la construction d'une mesure de concordance donc de corrélation pour les données augmentées en zéro par la modélisation de copules gaussiennes. Contrairement au tau de Kendall dont les valeurs se situent dans un intervalle dont les bornes varient selon la fréquence d'observations d'égalité entre les paires, cette mesure a pour avantage de prendre ses valeurs sur (-1;1). Initialement introduite pour modéliser les corrélations entre des variables continues, son extension au cas discret implique certaines restrictions. En effet, la nouvelle mesure pourrait être interprétée comme la corrélation entre les variables aléatoires continues dont la discrétisation constitue nos observations discrètes non négatives. Deux méthodes d'estimation des modèles augmentés en zéro seront présentées dans les contextes fréquentiste et bayésien basées respectivement sur le maximum de vraisemblance et l'intégration de Gauss-Hermite. Enfin, une étude de simulation permet de montrer la robustesse et les limites de notre approche.

Déterminants et inégalités d’utilisation des services obstétricaux essentiels dans les pays à revenu faible et intermédiaire

Introduction Chaque année, 289 000 femmes décèdent des complications reliées à la grossesse et à l’accouchement, et 2.9 millions de nouveau-nés décèdent avant d’atteindre 28 jours de vie. La quasi-totalité (99%) des décès maternels et néonataux ont cours dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI). L’utilisation des services obstétricaux essentiels, incluant l’assistance qualifiée à l’accouchement (AA) et les services postnataux, contribue largement à la réduction de la morbidité et de la mortalité maternelle et néonatale. Il est donc essentiel d’évaluer les déterminants et les inégalités de couverture de ces services, en vue d’informer l’élaboration de politiques et de programmes de santé dans les PRFI. Objectifs 1. Étudier systématiquement les déterminants et inégalités socioéconomiques, géographiques et démographiques dans l’utilisation des services de santé postnataux dans les PRFI. 2. Évaluer l’effet de la politique de subvention des frais aux usagers introduite au Burkina Faso en 2007 sur les taux d’utilisation de l’assistance qualifiée à l’accouchement, en fonction du statut socioéconomique (SSE). Méthodes 1. Nous avons réalisé une revue systématique sur l’utilisation des services postnataux dans les PRFI, en fonction des déterminants socioéconomiques, géographiques et démographiques. Notre étude incluait une méta-analyse de l’utilisation des services selon les quintiles de SSE et le milieu de vie (urbain vs. rural). 2. Nous avons utilisé un devis quasi-expérimental. Les sources de données consistaient en deux sondages représentatifs (n=1408 et n=1403), conduits respectivement en 2008 et 2010 auprès de femmes des districts sanitaires de Houndé et de Ziniaré au Burkina Faso, en plus d’une enquête sur la qualité structurelle des soins offerts dans les centres de santé primaire. Nous avons utilisé des modèles de régression de Poisson, multi-niveaux et segmentés, afin d’évaluer l’effet de la politique de subvention sur les taux d’AA. Nous avons estimé des ratios et différences de taux d’incidence ajustés, en fonction du SSE et du temps écoulé depuis l’introduction de la subvention. Résultats 1. Les estimés de ratio de cotes (RC) agrégés (IC 95%) pour les femmes de SSE élevé (5e quintile ou Q5), Q4, Q3 et Q2 (référence : quintile le plus pauvre, Q1) étaient respectivement : 2.27 (1.75 – 2.93); 1.60 (1.30-1.98); 1.32 (1.12-1.55); et 1.14 (0.96-1.34). La méta-analyse a aussi démontré un gradient d’utilisation des services postnataux entre les femmes urbaines et rurales : RC (IC 95%) = 1.36 (1.01-1.81). L’évaluation narrative a par ailleurs identifié une différence dans la couverture de services selon le niveau d’éducation. 2. Pour les femmes de faible SSE, le taux d’AA était 24% plus élevé (IC 95% : 4-46%) immédiatement après l’introduction de la subvention, en comparaison au taux attendu en l’absence de ladite subvention. L’ampleur de l’effet a diminué dans le temps, correspondant à des estimés (IC 95%) de 22% (3-45%) à 6 mois, 20% (1-43%) à 12 mois, et 17% (-4-42%) à 24 mois après l’introduction de la subvention. La force d’association variait selon les strates de SSE, l’effet le plus prononcé étant observé au sein du SSE le plus faible. Conclusions 1. L’utilisation des services postnataux demeure inéquitable selon le SSE et l’accessibilité géographique aux formations sanitaires dans les PRFI. 2. Notre étude suggère que l’introduction de la subvention des frais aux usagers au Burkina Faso résulte en une augmentation soutenue dans le taux d’assistance qualifiée à l’accouchement, particulièrement chez les femmes de faible SSE. Cette évidence scientifique devrait alimenter l’élaboration de programmes de santé materno-infantile, en plus de guider la planification de politiques et le renforcement des systèmes de santé des PRFI.

Statistical Analysis of Diabetes Mellitus

Diabetes mellitus is a disease where the glucosis-content of the blood does not automatically decrease to a ”normal” value between 70 mg/dl and 120 mg/dl (3,89 mmol/l and 6,67 mmol/l) between perhaps one hour (or two hours) after eating. Several instruments can be used to arrive at a relative low increase of the glucosis-content. Besides drugs (oral antidiabetica, insulin) the blood-sugar content can mainly be influenced by (i) eating, i.e., consumption of the right amount of food at the right time (ii) physical training (walking, cycling, swimming). In a recent paper the author has performed a regression analysis on the influence of eating during the night. The result was that one ”bread-unit” (12g carbon-hydrats) increases the blood-sugar by about 50 mg/dl, while one hour after eating the blood-sugar decreases by about 10 mg/dl per hour. By applying this result-assuming its correctness - it is easy to eat the right amount during the night and to arrive at a fastening blood-sugar (glucosis-content) in the morning of about 100 mg/dl (5,56 mmol/l). In this paper we try to incorporate some physical exercise into the model.

Exposición acumulada de polvo respirable como predictor de enfermedad respiratoria

En la minería de carbón se presenta exposición prolongada a polvo de carbón y a polvo de sílice en diferentes porcentajes, encontrándose una asociación con las alteraciones obstructivas, bronquitis crónica, Neumoconiosis de los trabajadores de carbón y Silicosis. Se han establecido varias formas de estimar el riesgo de desarrollar dichas enfermedades respiratorias no malignas secundarias a la exposición a estos polvos (carbón y sílice) en el ámbito ocupacional, siendo el cálculo de la exposición acumulada, la que ha demostrado mayor utilidad. Con el fin de establecer el riesgo de desarrollar alteraciones funcionales, a partir de la exposición acumulada de polvo respirable - y en los trabajadores de una empresa de minería a cielo abierto en Colombia, se estructuró este estudio de cohorte. Se contó con el registro de 566 trabajadores distribuidos en 29 Grupos de Exposición Similar (GES). El cálculo de la dosis acumulada se realizó considerando las medianas de exposición para cada GES y el tiempo de exposición de cada trabajador. Y posteriormente se estimó el riesgo empleando una regresión de poisson con varianza robusta. Los resultados más importantes del estudio muestran la exposición acumulada en niveles inferiores a los reportados en la literatura, sin embargo se encuentra un riesgo ligeramente elevado, IRR 1.000124 (IC95% 1 - 1.000248) en los expuestos, estimando que por cada unidad de medición de la exposición acumulada que se incremente, el riesgo de que aparezca una alteración respiratoria funcional se incrementa en 1.000124 veces entre los trabajadores expuestos y los no expuestos.

Including a time-of-year effect in the analysis of a matched case-control study

Motivated by a matched case-control study to investigate potential risk factors for meningococcal disease amongst adolescents, we consider the analysis of matched case-control studies where disease incidence, and possibly other risk factors, vary with time of year. For the cases, the time of infection may be recorded. For controls, however, the recorded time is simply the time of data collection, which is shortly after the time of infection for the matched case, and so depends on the latter. We show that the effect of risk factors and interactions may be adjusted for the time of year effect in a standard conditional logistic regression analysis without introducing any bias. We also show that, if the time delay between data collection for cases and controls is constant, provided this delay is not very short, estimates of the time of year effect are approximately unbiased. In the case that the length of the delay varies over time, the estimate of the time of year effect is biased. We obtain an approximate expression for the degree of bias in this case. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.

Medieval foreign exchange: a time series analysis

This chapter applies rigorous statistical analysis to existing datasets of medieval exchange rates quoted in merchants’ letters sent from Barcelona, Bruges and Venice between 1380 and 1310, which survive in the archive of Francesco di Marco Datini of Prato. First, it tests the exchange rates for stationarity. Second, it uses regression analysis to examine the seasonality of exchange rates at the three financial centres and compares them against contemporary descriptions by the merchant Giovanni di Antonio da Uzzano. Third, it tests for structural breaks in the exchange rate series.

Setting UK standards on the concept of control: an analysis of lobbying behaviour

The present study aims to contribute to an understanding of the complexity of lobbying activities within the accounting standard-setting process in the UK. The paper reports detailed content analysis of submission letters to four related exposure drafts. These preceded two accounting standards that set out the concept of control used to determine the scope of consolidation in the UK, except for reporting under international standards. Regulation on the concept of control provides rich patterns of lobbying behaviour due to its controversial nature and its significance to financial reporting. Our examination is conducted by dividing lobbyists into two categories, corporate and non-corporate, which are hypothesised (and demonstrated) to lobby differently. In order to test the significance of these differences we apply ANOVA techniques and univariate regression analysis. Corporate respondents are found to devote more attention to issues of specific applicability of the concept of control, whereas non-corporate respondents tend to devote more attention to issues of general applicability of this concept. A strong association between the issues raised by corporate respondents and their line of business is revealed. Both categories of lobbyists are found to advance conceptually-based arguments more often than economic consequences-based or combined arguments. However, when economic consequences-based arguments are used, they come exclusively from the corporate category of respondents.

Self-rated oral health and associated factors in Brazilian elders

Objective: Self-rating provides a simple direct way of capturing perceptions of health. The objective of this study was to estimate the prevalence and associated factors of poor self-rated oral health among elders. Methods: National data from a cross-sectional population-based study with a multistage random sample of 4786 Brazilian older adults (aged 65-74) in 250 towns were analysed. Data collection included oral examinations (WHO 1997) and struct-ured interviews at elderly households. The outcome was measured by a single five-point-response-scale question dichotomized into `poor` (fair/poor/very poor) and `good` (good/very good) self-rated oral health. Data analyses used Poisson regression models stratified by sex. Results: The prevalence of poor self-rated oral health was 46.6% (95% CI: 45.2-48%) in the whole sample, 50.3% (48-52.5) in men and 44.2% (42.4-46) in women. Higher prevalence ratios (PR) were found in elders reporting unfavourable dental appearance (PR = 2.31; 95% CI: 2.02-2.65), poor chewing ability (PR = 1.64; CI: 1.48-1.8) and dental pain (PR = 1.44; CI: 1.04-1.23) in adjusted analysis. Poor self-perception was also associated with being men, black, unfavourable socioeconomic circumstances, unfavourable clinical oral health and with not using or needing a dental prosthesis. Conclusion: Assessment and understanding of self-rated oral health should take into account social factors, subjective and clinical oral symptoms.

Power series generalized nonlinear models

We introduce in this paper a new class of discrete generalized nonlinear models to extend the binomial, Poisson and negative binomial models to cope with count data. This class of models includes some important models such as log-nonlinear models, logit, probit and negative binomial nonlinear models, generalized Poisson and generalized negative binomial regression models, among other models, which enables the fitting of a wide range of models to count data. We derive an iterative process for fitting these models by maximum likelihood and discuss inference on the parameters. The usefulness of the new class of models is illustrated with an application to a real data set. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.