214 resultados para Ajustement structurel


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INTRODUCTION : L’insuffisance cardiaque congestive (ICC) induit remodelage pulmonaire et dysfonction ventriculaire droite (VD) qui contribuent de façon importante à la morbidité/mortalité. Malgré l’efficacité prouvée, l’antagonisme des récepteurs minéralocorticoïdes est sous-utilisé en ICC et ses mécanismes d’actions demeurent incompris. Nous avons évalué si l’Aldostérone contribue au remodelage pulmonaire et à la dysfonction VD en stimulant la prolifération des myofibroblastes (MYFs) pulmonaires. MÉTHODE ET RÉSULTATS : L’étude a été réalisée chez des rats avec infarctus du myocarde (IM) de taille modérée à grande permettant le développement de l’ICC. Deux semaines après l’IM, les rats ont été traités avec 100mg/kg/jour d’Aldactone ou non, pendant trois semaines et comparé à un groupe témoin (N=21;24;8). Comparativement au groupe témoin, les rats IM ont développé une ICC caractérisée par une réduction de la fraction de raccourcissement du VG (53±1%vs.16±2%, moyenne±ESM, P<0.0001), une hypertension pulmonaire (PSVD:27±1vs.40±3mmHg, P<0.01) et une hypertrophie VD (VD/(VG+Septum):24±1%vs.38±3%, P<0.05). L’Aldactone n’a eu aucun effet sur ces paramètres. Les rats IM ont développé un syndrome pulmonaire caractérisé par un abaissement de la courbe respiratoire pression-volume, un remodelage structurel pulmonaire avec doublement du poids poumon sec (P<0.01) et de la fibrose pulmonaire avec augmentation du taux de collagène dans les poumons (P<0.05). L’Aldactone n’a pas restauré la fonction pulmonaire. Enfin, les MYFs pulmonaires isolés n’ont pas proliféré avec l’exposition de 48h aux deux traitements d’Aldostérone (10-7M, 10-6M). CONCLUSION : L’Aldostérone ne contribue pas au remodelage pulmonaire et à la dysfonction VD associés à l’ICC. D’autres mécanismes d’actions sont responsables des effets bénéfiques de l’Aldactone.

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Le travail de nuit est associé avec plusieurs problèmes de santé. Le désalignement entre la phase circadienne et le cycle éveil-sommeil cause une désynchronie interne considérée comme la principale source de ces problèmes. L’ajustement circadien au travail de nuit est proposé comme contremesure. Normalement, l’ajustement circadien complet n’est pas recommandé puisqu’il engendre un désalignement circadien lors du retour à l’horaire de jour, causant des changements de phase répétés et la désynchronie interne. L’ajustement circadien partiel est alors proposé comme compromis afin de stabiliser les rythmes circadiens des travailleurs de nuit. Cependant, l’ampleur de l’ajustement circadien partiel nécessaire à l’amélioration du sommeil et de la vigilance demeure vague. Les ajustements partiels obtenus par délai ou avance de phase sont quantifiés non seulement par la phase du début de la sécrétion de mélatonine en lumière tamisée, mais également par le recoupement de l’épisode de sécrétion de mélatonine avec les périodes d’éveil et de sommeil. Les effets sur le sommeil et la vigilance d’un petit ajustement circadien partiel significatifs sont investigués dans une simulation de travail de nuit en laboratoire pour déterminer leurs implications cliniques. Les effets modestes suggèrent qu’un petit délai de phase peut réduire l’accumulation de la dette de sommeil, alors que l’avance de phase améliore subjectivement la vigilance et l’humeur nocturne. L’ampleur absolue du changement de phase est associée à une amélioration subjective de la vigilance et de l’humeur nocturne. Des études en milieux de travail permettraient de déterminer si ces stratégies sont applicables et bénéfiques aux travailleurs de nuit.

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L’une des principales difficultés que rencontrent les enseignants auprès de publics «scolairement fragilisés»1 est d’obtenir une réelle activité cognitive de leurs élèves en situation de résolution de problèmes mathématiques. On observe le plus souvent la mise en oeuvre d’un faux-semblant d’activité qui consiste, pour les élèves, à appliquer un algorithme de résolution sans prendre le risque d’être confronté à leur propre ignorance (Lemoyne & Conne, 1999). Notons en préambule que si la réflexion menée jusqu’à présent s’ancre de manière privilégiée dans le champ des apprentissages mathématiques, elle alimente néanmoins une problématique plus générale qui vise une étude approfondie des gestes de médiation mis en oeuvre par les professeurs pour pallier le manque d’engagement de certains élèves dans les tâches scolaires qu’ils leur proposent

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Versión en inglés, portugués y en español disponibles en Biblioteca

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La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

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La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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Essai doctoral présenté à la Faculté des études supérieures en vue de l'obtention du grade de Docteur en psychologie (D. Psy,), option clinique

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Essai doctoral présenté à la Faculté des études supérieures en vue de l'obtention du grade de Docteur en psychologie (D. Psy,), option clinique