Evaluation cardiologique préopératoire avant chirurgie non cardiaque: du choix cornélien a l'arbre décisionnel [Pre-operative cardiac assessment in non-cardiac surgery: a frequent dilemma simplified by a decision tree].

In patients undergoing non-cardiac surgery, cardiac events are the most common cause of perioperative morbidity and mortality. It is often difficult to choose adequate cardiologic examinations before surgery. This paper, inspired by the guidelines of the European and American societies of cardiology (ESC, AHA, ACC), discusses the place of standard ECG, echocardiography, treadmill or bicycle ergometer and pharmacological stress testing in preoperative evaluations. The role of coronary angiography and prophylactic revascularization will also be discussed. Finally, we provide a decision tree which will be helpful to both general practitioners and specialists.

Les diatomées : histoire naturelle, préparation, classification & description des principales espèces. avec une Introduction à l'étude des diatomées. et un Exposé de la classification des diatomées. 2, 2 / par Le Dr J. Pelletan ; par M. J. Deby ; par M. Paul Petit

Comprend : Introduction à l'étude des diatomées ; Exposé de la classification des diatomées

Les diatomées : histoire naturelle, préparation, classification & description des principales espèces. avec une Introduction à l'étude des diatomées. et un Exposé de la classification des diatomées. 1 / par Le Dr J. Pelletan ; par M. J. Deby ; par M. Paul Petit

Comprend : Introduction à l'étude des diatomées ; Exposé de la classification des diatomées

Les diatomées : histoire naturelle, préparation, classification & description des principales espèces. avec une Introduction à l'étude des diatomées. et un Exposé de la classification des diatomées. 2, 1 / par Le Dr J. Pelletan ; par M. J. Deby ; par M. Paul Petit

Comprend : Introduction à l'étude des diatomées ; Exposé de la classification des diatomées

Elaboration d'un cadre d'évaluation de l'impact du processus communautaire sur la santé des aîné(e)s à Yverdon.

Contexte et cadre: L'Institut universitaire de médecine sociale et préventive (IUMSP) de Lausanne a été mandaté par la Fondation Leenaards pour élaborer un cadre pour l'évaluation de l'impact d'un processus communautaire sur la santé des aînés dans la ville d'Yverdon, appelé "Quartiers solidaires". "Quartiers solidaires" est une méthodologie de développement communautaire, créée par l'unité de travail social communautaire de Pro Senectute Vaud. Elle a pour but d'améliorer la qualité de vie actuelle et future des personnes âgées au sein de leur quartier. Pour atteindre cet objectif, les habitants, et en particulier les aînés, sont invités à devenir auteurs et acteurs de leurs propres projets en créant une communauté locale. Le projet "Quartiers solidaires" à Yverdon s'inscrit par ailleurs dans le cadre d'un projet communal de politique d'action sociale de la ville, Qualité de vie, s'appliquant au niveau de la ville et impliquant divers acteurs et instances. L'IUMSP propose, pour l'élaboration de ce cadre, d'utiliser un outil : le "modèle de catégorisation des résultats". Cet outil, appelé aussi SMOC (Swiss Model for Outcome Classification), permet à tous les partenaires impliqués dans le projet Quartiers solidaires d'établir ensemble un état de situation à laquelle ils sont confrontés (c'est à dire une analyse des problèmes auxquels ils doivent faire face), ainsi qu'une théorie d'action (c'est à dire un schéma qui structure les activités, en cours et planifiées, selon les divers objectifs visés). Cet outil, caractérisé par sa démarche participative, a été utilisé dans le cadre d'ateliers réunissant les différentes parties prenantes du projet. [...] Le modèle est basé sur la santé dans sa définition la plus large (telle que définie par l'OMS), englobant donc la qualité de vie, et est en adéquation avec l'approche écologique, qui repose sur une vision élargie des déterminants de la santé. [Auteurs, p. 7-8]

Voir le monde à travers les lunettes du métacontraste : un modèle mathématique inspiré de la psychologie sociale

Résumé La théorie de l'autocatégorisation est une théorie de psychologie sociale qui porte sur la relation entre l'individu et le groupe. Elle explique le comportement de groupe par la conception de soi et des autres en tant que membres de catégories sociales, et par l'attribution aux individus des caractéristiques prototypiques de ces catégories. Il s'agit donc d'une théorie de l'individu qui est censée expliquer des phénomènes collectifs. Les situations dans lesquelles un grand nombre d'individus interagissent de manière non triviale génèrent typiquement des comportements collectifs complexes qui sont difficiles à prévoir sur la base des comportements individuels. La simulation informatique de tels systèmes est un moyen fiable d'explorer de manière systématique la dynamique du comportement collectif en fonction des spécifications individuelles. Dans cette thèse, nous présentons un modèle formel d'une partie de la théorie de l'autocatégorisation appelée principe du métacontraste. À partir de la distribution d'un ensemble d'individus sur une ou plusieurs dimensions comparatives, le modèle génère les catégories et les prototypes associés. Nous montrons que le modèle se comporte de manière cohérente par rapport à la théorie et est capable de répliquer des données expérimentales concernant divers phénomènes de groupe, dont par exemple la polarisation. De plus, il permet de décrire systématiquement les prédictions de la théorie dont il dérive, notamment dans des situations nouvelles. Au niveau collectif, plusieurs dynamiques peuvent être observées, dont la convergence vers le consensus, vers une fragmentation ou vers l'émergence d'attitudes extrêmes. Nous étudions également l'effet du réseau social sur la dynamique et montrons qu'à l'exception de la vitesse de convergence, qui augmente lorsque les distances moyennes du réseau diminuent, les types de convergences dépendent peu du réseau choisi. Nous constatons d'autre part que les individus qui se situent à la frontière des groupes (dans le réseau social ou spatialement) ont une influence déterminante sur l'issue de la dynamique. Le modèle peut par ailleurs être utilisé comme un algorithme de classification automatique. Il identifie des prototypes autour desquels sont construits des groupes. Les prototypes sont positionnés de sorte à accentuer les caractéristiques typiques des groupes, et ne sont pas forcément centraux. Enfin, si l'on considère l'ensemble des pixels d'une image comme des individus dans un espace de couleur tridimensionnel, le modèle fournit un filtre qui permet d'atténuer du bruit, d'aider à la détection d'objets et de simuler des biais de perception comme l'induction chromatique. Abstract Self-categorization theory is a social psychology theory dealing with the relation between the individual and the group. It explains group behaviour through self- and others' conception as members of social categories, and through the attribution of the proto-typical categories' characteristics to the individuals. Hence, it is a theory of the individual that intends to explain collective phenomena. Situations involving a large number of non-trivially interacting individuals typically generate complex collective behaviours, which are difficult to anticipate on the basis of individual behaviour. Computer simulation of such systems is a reliable way of systematically exploring the dynamics of the collective behaviour depending on individual specifications. In this thesis, we present a formal model of a part of self-categorization theory named metacontrast principle. Given the distribution of a set of individuals on one or several comparison dimensions, the model generates categories and their associated prototypes. We show that the model behaves coherently with respect to the theory and is able to replicate experimental data concerning various group phenomena, for example polarization. Moreover, it allows to systematically describe the predictions of the theory from which it is derived, specially in unencountered situations. At the collective level, several dynamics can be observed, among which convergence towards consensus, towards frag-mentation or towards the emergence of extreme attitudes. We also study the effect of the social network on the dynamics and show that, except for the convergence speed which raises as the mean distances on the network decrease, the observed convergence types do not depend much on the chosen network. We further note that individuals located at the border of the groups (whether in the social network or spatially) have a decisive influence on the dynamics' issue. In addition, the model can be used as an automatic classification algorithm. It identifies prototypes around which groups are built. Prototypes are positioned such as to accentuate groups' typical characteristics and are not necessarily central. Finally, if we consider the set of pixels of an image as individuals in a three-dimensional color space, the model provides a filter that allows to lessen noise, to help detecting objects and to simulate perception biases such as chromatic induction.

Prise en charge du traumatisme cranio-cérébral sévère [Update on the management of severe traumatic brain injury]

Prognosis after severe traumatic brain injury (TBI) is determined by the severity of initial injury and secondary cerebral damage. The main determinants of secondary cerebral damage are brain ischemia and oedema. Traumatic brain injury is a heterogeneous disease. Head CT-scan is essential in evaluating initial type of injury and severity of brain oedema. A standardised approach based on prevention and treatment of secondary cerebral damage is the only effective therapeutic strategy of severe TBI. We review the classification, pathophysiology and treatment of secondary cerebral damage after severe TBI and discuss the management of intracranial hypertension, cerebral perfusion pressure and brain ischemia.

Traumatismes du bassin [Pelvic trauma]

Les fractures du bassin, groupe polymorphe, sont liées au mécanisme traumatique. L'enjeu des fractures isolées du cotyle est principalement fonctionnel. Les radiographies standards, les scanner 3D et la classification de Letournel orientent le traitement. Ce dernier visera à rétablir une congruence articulaire prévenant la coxarthrose précoce. Les fractures du pelvis surviennent le plus souvent suite à des traumatismes violents, associés à des lésions viscérales, menaçant le pronostic vital. Le bilan radiologique s'intègre dans une prise en charge pluridisciplinaire grâce au scanner. La classification de Tile/AO permet la description des mécanismes et des lésions et une prise en charge adaptée. En cas de chocs hémodynamiques, la stabilisation externe, suivie si nécessaire de l'embolisation, à une place prépondérante. Pelvic trauma A great variety of very polymorphous lesions of pelvic trauma are deffering from each other by their context, their anatomical aspect and therapeutic implication. In the isolated acetabular fractures, function is mainly at stake. The management consists mainly of re-establishing a joint congruence to prevent early coxarthrosis. Pelvic fractures often occur in violent trauma and are associated with visceral lesions, putting vital prognosis at stake. In case of hemodynamic shock, external fracture stabilization when it is indicated associated to embolisation of pelvic bleeding if necessary and after external fixation are preponderant.

Advanced Kernel Methods For Remote Sensing Image Classification

Résumé Suite aux recentes avancées technologiques, les archives d'images digitales ont connu une croissance qualitative et quantitative sans précédent. Malgré les énormes possibilités qu'elles offrent, ces avancées posent de nouvelles questions quant au traitement des masses de données saisies. Cette question est à la base de cette Thèse: les problèmes de traitement d'information digitale à très haute résolution spatiale et/ou spectrale y sont considérés en recourant à des approches d'apprentissage statistique, les méthodes à noyau. Cette Thèse étudie des problèmes de classification d'images, c'est à dire de catégorisation de pixels en un nombre réduit de classes refletant les propriétés spectrales et contextuelles des objets qu'elles représentent. L'accent est mis sur l'efficience des algorithmes, ainsi que sur leur simplicité, de manière à augmenter leur potentiel d'implementation pour les utilisateurs. De plus, le défi de cette Thèse est de rester proche des problèmes concrets des utilisateurs d'images satellite sans pour autant perdre de vue l'intéret des méthodes proposées pour le milieu du machine learning dont elles sont issues. En ce sens, ce travail joue la carte de la transdisciplinarité en maintenant un lien fort entre les deux sciences dans tous les développements proposés. Quatre modèles sont proposés: le premier répond au problème de la haute dimensionalité et de la redondance des données par un modèle optimisant les performances en classification en s'adaptant aux particularités de l'image. Ceci est rendu possible par un système de ranking des variables (les bandes) qui est optimisé en même temps que le modèle de base: ce faisant, seules les variables importantes pour résoudre le problème sont utilisées par le classifieur. Le manque d'information étiquétée et l'incertitude quant à sa pertinence pour le problème sont à la source des deux modèles suivants, basés respectivement sur l'apprentissage actif et les méthodes semi-supervisées: le premier permet d'améliorer la qualité d'un ensemble d'entraînement par interaction directe entre l'utilisateur et la machine, alors que le deuxième utilise les pixels non étiquetés pour améliorer la description des données disponibles et la robustesse du modèle. Enfin, le dernier modèle proposé considère la question plus théorique de la structure entre les outputs: l'intègration de cette source d'information, jusqu'à présent jamais considérée en télédétection, ouvre des nouveaux défis de recherche. Advanced kernel methods for remote sensing image classification Devis Tuia Institut de Géomatique et d'Analyse du Risque September 2009 Abstract The technical developments in recent years have brought the quantity and quality of digital information to an unprecedented level, as enormous archives of satellite images are available to the users. However, even if these advances open more and more possibilities in the use of digital imagery, they also rise several problems of storage and treatment. The latter is considered in this Thesis: the processing of very high spatial and spectral resolution images is treated with approaches based on data-driven algorithms relying on kernel methods. In particular, the problem of image classification, i.e. the categorization of the image's pixels into a reduced number of classes reflecting spectral and contextual properties, is studied through the different models presented. The accent is put on algorithmic efficiency and the simplicity of the approaches proposed, to avoid too complex models that would not be used by users. The major challenge of the Thesis is to remain close to concrete remote sensing problems, without losing the methodological interest from the machine learning viewpoint: in this sense, this work aims at building a bridge between the machine learning and remote sensing communities and all the models proposed have been developed keeping in mind the need for such a synergy. Four models are proposed: first, an adaptive model learning the relevant image features has been proposed to solve the problem of high dimensionality and collinearity of the image features. This model provides automatically an accurate classifier and a ranking of the relevance of the single features. The scarcity and unreliability of labeled. information were the common root of the second and third models proposed: when confronted to such problems, the user can either construct the labeled set iteratively by direct interaction with the machine or use the unlabeled data to increase robustness and quality of the description of data. Both solutions have been explored resulting into two methodological contributions, based respectively on active learning and semisupervised learning. Finally, the more theoretical issue of structured outputs has been considered in the last model, which, by integrating outputs similarity into a model, opens new challenges and opportunities for remote sensing image processing.

Les meules rotatives du site ibérique d'Alorda Park (Calafell, Baix Penedès, Tarragona)

El jaciment iberic d'Alorda Park esta situat a la costa central de Catalunya, a uns 30 km al nordest de Tarragona. El jaciment, l'ocupació del qual es data principalment entre el s. VI i el III aC, ha estat excavat extensament des de 1983. Els treballs d'excavació han lliurat sis metae i disset catilli de molins rotatius, la major part deis quals han estat reutilitzats per a usos secundaris. D' altra banda, cap molí rotatiu ha estat trobat in situ a l'interior d'una casa, de manera que es dedueix que la molta amb aquests instruments era probablement una activitat practicada en instaHacions communals o bé per especialistes. Pel que fa a la funcionalitat d'aquestes peces, les analisis de residus indiquen que eren utilitzades per a la molta de cereal s i, en un sol cas, de faves. Pel que fa a la cronologia, el més antic d'aquests exemplars data de mitjan segle V aC, i la utilització deis molins de rotació continua fins a finals de 1'0- cupació de I'assentament. AIllarg d'aquests tres segles, els molins rotatius d' Alorda Park sofreixen una evolució morfologica els trets essencials de la qual han pogut ser establerts. Els exemplars presentats són morfologicament similars a altres molins iberics de la costa central de Catalunya, pero es diferencien considerablement deis models documentats al País Valencia, a Ullastret i a la Gal'lia meridional. Aquest fet sembla indicar I'existencia de tradicions locals ben caracteritzades, que hauran de ser precisades per les recerques futures. Finalment, cal observar que, segons les analisis de residus, els altres instruments lítics o de triturat descoberts al jaciment (molins de vaivé, morters) han estat utilitzats per a la transformació de materies primeres.

[Voyage en Italie : 1824-1830]. , Maison Championnet : plan des caves sous la cour, [coupe sur la citerne, détail d'un sol de mosaïques, profil] : [dessin] / h. L. [Henri Labrouste]

Référence bibliographique : Weigert, 397