Comment commencer l'entretien médical ? Réflexions sur la phase sociale à partir d'enregistrements vidéo [How do we begin a medical interview? Reflections from videotapes]

L'entrevue médicale est constituée de plusieurs étapes, chacune d'entre elles comprenant des tâches et des objectifs particuliers pour le médecin. La partie initiale de la consultation médicale, la phase sociale, constitue la première pierre dans la construction d'une relation médecin-patient de confiance et de qualité. Si, d'un point de vue structurel, la littérature a répondu de façon claire et concordante, des questions demeurent ouvertes d'un point de vue procédural. De quelle manière le médecin parvient-il à établir le premier contact ? Comment procède-t-il pour accueillir son patient ? Des pistes pour répondre à ces questions se repèrent dans le travail de révision des enregistrements vidéo des consultations de médecine générale qui sont régulièrement pratiqués à la Policlinique médicale universitaire (PMU) de Lausanne. [Auteurs] The medical interview consists of several steps, each consisting of specific tasks and objectives for the doctor. The initial step of the medical consultation, the social phase, is the cornerstone in the construction of a doctor-patient relationship of trust and quality. If, in a structural point of view, the literature has responded in a clear and consistent way, questions remain openned in a procedural point of view. How successful is the physician to establish the first contact? How does he proceed to welcome his patient? We looked out ways to address these issues by the work of revising the video recordings of general medical consultations, which are regularly practiced at the Medical outpatient clinic of the University of Lausanne.

Birth and rapid subcellular adaptation of a hominoid-specific CDC14 protein

Gene duplication was prevalent during hominoid evolution, yet little is known about the functional fate of new ape gene copies. We characterized the CDC14B cell cycle gene and the functional evolution of its hominoid-specific daughter gene, CDC14Bretro. We found that CDC14B encodes four different splice isoforms that show different subcellular localizations (nucleus or microtubule-associated) and functional properties. A microtubular CDC14B variant spawned CDC14Bretro through retroposition in the hominoid ancestor 18-25 million years ago (Mya). CDC14Bretro evolved brain-/testis-specific expression after the duplication event and experienced a short period of intense positive selection in the African ape ancestor 7-12 Mya. Using resurrected ancestral protein variants, we demonstrate that by virtue of amino acid substitutions in distinct protein regions during this time, the subcellular localization of CDC14Bretro progressively shifted from the association with microtubules (stabilizing them) to an association with the endoplasmic reticulum. CDC14Bretro evolution represents a paradigm example of rapid, selectively driven subcellular relocalization, thus revealing a novel mode for the emergence of new gene function

Les sociétés d'état industrielles et commerciales togolaises face aux mutations socio-économiques contemporaines : le cas de Togo Télécom

Résumé L'étude de l'adaptation d'une entreprise aux mutations socio-économiques affectant son environnement sociétal donc de sa régulation, requiert de prime abord de comprendre et de caractériser ces mutations. I1 importe ensuite de déterminer les actions et stratégies déployées par cette entreprise en réponse aux pressions environnementales, ainsi que leurs éventuelles retombées sur les caractéristiques de l'environnement qui ont suscité ces réponses. Pour prendre part à cette réflexion, nous nous concentrons sur les conditions d'adaptation de la société d'État Togolaise :Togo Télécom, et nous tentons de confronter la réalité de cette évolution aux différents modèles de l'adaptation élaborés par la théorie des organisations. Une analyse concrète des enjeux soulevés par l'environnement de Togo Télécom et de leurs implications pour la société et pour la Nation a été réalisée au sein de l'organisation. Elle a pris appui sur les documents écrits pertinents à la recherche et sur le recueil des avis et perceptions des acteurs politiques, économiques, syndicaux et institutionnels concernés par l'avenir de l'entreprise. Les résultats indiquent que la société a su globalement entreprendre une réforme interne bénéfique qui lui a permis de faire face aux nouvelles réalités de son environnement malgré le boulet de la dette, tout en s'assurant l'attachement et le support de ses parties prenantes. Cette réforme a pu être mise en place notamment grâce à la remarquable capacité d'adaptation de ces parties prenantes et elle a également été à l'origine de la création d'un "réseau "redéfinissant l'organisation du travail sur le marché ainsi que les rôles, les problèmes et les caractéristiques de l'environnement sociétal. Afin de replacer cette relation particulière dans la théorie des organisations, la présente recherche s'applique à montrer comment le modèle de l'entreprise dominée par son environnement permet d'enrichir notre compréhension des solutions déployées par l'entreprise pour s'adapter; il est ici question d'analyser les comportements et réponses de la société à la lumière des principaux modèles théoriques, afin d'une part de déterminer comment chacun se prête à l'analyse d'un cas pratique et d'autre part de faire ressortir les forces et faiblesses de chaque modèle afin de tendre vers un modèle plus intégratif des réalités de notre cas. Dans cet ordre d'idée, notre recherche à l'instar de Morin (i98z) et de Giddens (1987), nous indique entre autres qu'il est primordial de ne pas isoler la théorie des organisations, dans des visions trop unilatérales, avec des points de vue partiels, mais d'adhérer à la réalité linéaire de la récursivité de l'adaptation des sociétés d'État industrielles et commerciales Africaines car ces organisations possèdent des propriétés spécifiques qui dépassent l'univers des ressources, des compétences ou des jeux d'acteurs qui les composent (Morin (198?)).

Critères de sélection et d'adaptation d'un instrument de mesure pour la recherche clinique

The goal of this paper is to provide clinicians and researchers, who may not be experts in psychometrics, with a guide for the selection and adaptation of an instrument for clinical research. Issues related to the concept to be measured, the targeted clientele, the selection criteria for the instrument (algorithm), the strategies for translation and adaptation, as well as potential bias related to the administration of an instrument are reviewed and discussed.

Calcium homeostasis in the central nervous system: adaptation to neurodegeneration.

Here we review the results of our recent studies on neurodegeneration together with data on cerebral calcium precipitation in animal models and humans. A model that integrates the diversity of mechanisms involved in neurodegeneration is presented and discussed based on the functional relevance of calcium precipitation.

Domain Adaptation in remote sensing: increasing the portability of land-cover classifiers

Among the types of remote sensing acquisitions, optical images are certainly one of the most widely relied upon data sources for Earth observation. They provide detailed measurements of the electromagnetic radiation reflected or emitted by each pixel in the scene. Through a process termed supervised land-cover classification, this allows to automatically yet accurately distinguish objects at the surface of our planet. In this respect, when producing a land-cover map of the surveyed area, the availability of training examples representative of each thematic class is crucial for the success of the classification procedure. However, in real applications, due to several constraints on the sample collection process, labeled pixels are usually scarce. When analyzing an image for which those key samples are unavailable, a viable solution consists in resorting to the ground truth data of other previously acquired images. This option is attractive but several factors such as atmospheric, ground and acquisition conditions can cause radiometric differences between the images, hindering therefore the transfer of knowledge from one image to another. The goal of this Thesis is to supply remote sensing image analysts with suitable processing techniques to ensure a robust portability of the classification models across different images. The ultimate purpose is to map the land-cover classes over large spatial and temporal extents with minimal ground information. To overcome, or simply quantify, the observed shifts in the statistical distribution of the spectra of the materials, we study four approaches issued from the field of machine learning. First, we propose a strategy to intelligently sample the image of interest to collect the labels only in correspondence of the most useful pixels. This iterative routine is based on a constant evaluation of the pertinence to the new image of the initial training data actually belonging to a different image. Second, an approach to reduce the radiometric differences among the images by projecting the respective pixels in a common new data space is presented. We analyze a kernel-based feature extraction framework suited for such problems, showing that, after this relative normalization, the cross-image generalization abilities of a classifier are highly increased. Third, we test a new data-driven measure of distance between probability distributions to assess the distortions caused by differences in the acquisition geometry affecting series of multi-angle images. Also, we gauge the portability of classification models through the sequences. In both exercises, the efficacy of classic physically- and statistically-based normalization methods is discussed. Finally, we explore a new family of approaches based on sparse representations of the samples to reciprocally convert the data space of two images. The projection function bridging the images allows a synthesis of new pixels with more similar characteristics ultimately facilitating the land-cover mapping across images.

Leaf area of common bean genotypes during early pod filling as related to plant adaptation to limited phosphorus supply

Low phosphorus supply markedly limits leaf growth and genotypes able to maintain adequate leaf area at low P could adapt better to limited-P conditions. This work aimed to investigate the relationship between leaf area production of common bean (Phaseolus vulgaris) genotypes during early pod filling and plant adaptation to limited P supply. Twenty-four genotypes, comprised of the four growth habits in the species and two weedy accessions, were grown at two P level applied to the soil (20 and 80 mg kg-1) in 4 kg pots and harvested at two growth stages (pod setting and early pod filling). High P level markedly increased the leaf number and leaf size (leaf area per leaf), slightly increased specific leaf area but did not affect the net assimilation rate. At low P level most genotypic variation for plant dry mass was associated with leaf size, whereas at high P level this variation was associated primarily with the number of leaves and secondarily with leaf size, specific leaf area playing a minor role at both P level. Determinate bush genotypes presented a smaller leaf area, fewer but larger leaves with higher specific leaf area and lower net assimilation rate. Climbing genotypes showed numerous leaves, smaller and thicker leaves with a higher net assimilation rate. Indeterminate bush and indeterminate prostrate genotypes presented the highest leaf area, achieved through intermediate leaf number, leaf size and specific leaf area. The latter groups were better adapted to limited P. It is concluded that improved growth at low P during early pod filling was associated with common bean genotypes able to maintain leaf expansion through leaves with greater individual leaf area.

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.