A multi-contrast MRI study of microstructural brain damage in patients with mild cognitive impairment.

OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate pathological mechanisms underlying brain tissue alterations in mild cognitive impairment (MCI) using multi-contrast 3 T magnetic resonance imaging (MRI). METHODS: Forty-two MCI patients and 77 healthy controls (HC) underwent T1/T2* relaxometry as well as Magnetization Transfer (MT) MRI. Between-groups comparisons in MRI metrics were performed using permutation-based tests. Using MRI data, a generalized linear model (GLM) was computed to predict clinical performance and a support-vector machine (SVM) classification was used to classify MCI and HC subjects. RESULTS: Multi-parametric MRI data showed microstructural brain alterations in MCI patients vs HC that might be interpreted as: (i) a broad loss of myelin/cellular proteins and tissue microstructure in the hippocampus (p ≤ 0.01) and global white matter (p < 0.05); and (ii) iron accumulation in the pallidus nucleus (p ≤ 0.05). MRI metrics accurately predicted memory and executive performances in patients (p ≤ 0.005). SVM classification reached an accuracy of 75% to separate MCI and HC, and performed best using both volumes and T1/T2*/MT metrics. CONCLUSION: Multi-contrast MRI appears to be a promising approach to infer pathophysiological mechanisms leading to brain tissue alterations in MCI. Likewise, parametric MRI data provide powerful correlates of cognitive deficits and improve automatic disease classification based on morphometric features.

Multicontrast MRI Quantification of Focal Inflammation and Degeneration in Multiple Sclerosis.

INTRODUCTION: Local microstructural pathology in multiple sclerosis patients might influence their clinical performance. This study applied multicontrast MRI to quantify inflammation and neurodegeneration in MS lesions. We explored the impact of MRI-based lesion pathology in cognition and disability. METHODS: 36 relapsing-remitting MS subjects and 18 healthy controls underwent neurological, cognitive, behavioural examinations and 3 T MRI including (i) fluid attenuated inversion recovery, double inversion recovery, and magnetization-prepared gradient echo for lesion count; (ii) T1, T2, and T2(*) relaxometry and magnetisation transfer imaging for lesion tissue characterization. Lesions were classified according to the extent of inflammation/neurodegeneration. A generalized linear model assessed the contribution of lesion groups to clinical performances. RESULTS: Four lesion groups were identified and characterized by (1) absence of significant alterations, (2) prevalent inflammation, (3) concomitant inflammation and microdegeneration, and (4) prevalent tissue loss. Groups 1, 3, 4 correlated with general disability (Adj-R (2) = 0.6; P = 0.0005), executive function (Adj-R (2) = 0.5; P = 0.004), verbal memory (Adj-R (2) = 0.4; P = 0.02), and attention (Adj-R (2) = 0.5; P = 0.002). CONCLUSION: Multicontrast MRI provides a new approach to infer in vivo histopathology of plaques. Our results support evidence that neurodegeneration is the major determinant of patients' disability and cognitive dysfunction.

Impact of body tilt on the central aortic pressure pulse.

The present work was undertaken to investigate, in young healthy volunteers, the relationships between the forward propagation times of arterial pressure waves and the timing of reflected waves observable on the aortic pulse, in the course of rapid changes in body position. 20 young healthy subjects, 10 men, and 10 women, were examined on a tilt table at two different tilt angles, -10° (Head-down) and + 45° (Head-up). In each position, carotid-femoral (Tcf) and carotid-tibial forward propagation times (Tct) were measured with the Complior device. In each position also, the central aortic pressure pulse was recorded with radial tonometry, using the SphygmoCor device and a generalized transfer function, so as to evaluate the timing of reflected waves reaching the aorta in systole (onset of systolic reflected wave, sT1r) and diastole (mean transit time of diastolic reflected wave, dMTT). The position shift from Head-up to Head-down caused a massive increase in both Tct (women from 130 ± 10 to 185 ± 18 msec P < 0.001, men from 136 ± 9 to 204 ± 18 msec P < 0.001) and dMTT (women from 364 ± 35 to 499 ± 33 msec P < 0.001, men from 406 ± 22 to 553 ± 21 msec P < 0.001). Mixed model regression showed that the changes in Tct and dMTT observed between Head-up and Head-down were tightly coupled (regression coefficient 2.1, 95% confidence interval 1.9-2.3, P < 0.001). These results strongly suggest that the diastolic waves observed on central aortic pulses reconstructed from radial tonometric correspond at least in part to reflections generated in the lower limbs.

Polymeeripinnoitteen aiheuttamat itseherätteiset värähtelyt nipillisessä telasysteemissä

Lukuisissa teollisuussovelluksissa materiaalien, kuten paperin ja teräslevyjen, muokkaamiseen käytettävät pyörivät nippitelat kärsivät aina erilaisten herätteiden synnyttämistä mekaanisista värähtelyistä, jotka voivat aiheuttaa virheitä valmistettaviin tuotteisiin. Tässä työssä tutkittiin viskoelastisia polymeerejä ja polymeeripinnoitteen nipilliseen telasysteemiin synnyttämiä haitallisia itseherätteisiä värähtelyjä. Työn polymeerejä käsittelevässä kirjallisuusosassa luotiin katsaus amorfisten polymeerien fysikaalisiin ominaisuuksiin. Kokeellisessa osuudessa tutkittiin tarkemmin kahden amorfisen telapinnoitepolymeerin termoreologisia ja mekaanisia ominaisuuksia suoritettujen DMTA-mittausten perusteella. Sovittamalla toisen polymeerin master-käyrään yleistetty lineaarisen standardiaineen malli saatiin selville polymeerin mekaaniset parametrit ja approksimaatio sen relaksaatiospektrille. Telapinnoitteen nipilliseen systeemiin synnyttämiä itseherätteisiä värähtelyjä ja niiden seurauksia tarkasteltiin kahdelle telalle ja polymeeripinnoitteelle kehitetyn analyyttisen mallin ja numeeristen laskujen avulla. Pinnoite mallinnettiin lineaarisen standardiaineen mukaisesti. Telasysteemin parametrit määritettiin DMTA-mittaustuloksista ja systeemiä vastaavasta koelaitteesta kokeellisella moodianalyysillä ja elementtimenetelmällä. Numeerisesta stabiilisuusanalyysistä ja liikeyhtälöiden integroinneista saadut tulokset kertovat telapinnoitteen aaltomaisista deformaatiomuodoista ja niiden synnyttämistä taajuusalueittain esiintyvistä epästabiileista värähtelyistä. Telasysteemi on epästabiili pinnoitedeformaatiokuvion systeemiin aiheuttaman herätevoiman taajuuden ollessa lähellä systeemin korkeampaa ominaistaajuutta. Numeerisista tuloksista voitiin ennustaa nopean ja hitaan barringin olemassaolo.

Luottolaitosten oman pääoman määrän muutos ja Basel II

Luottolaitosten pääoman valvonta on tärkeä osa talouden tasapainon säilyttämisessä. Tässä tutkielmassa tutkitaan miten luottolaitosten pääoman sääntelyn Basel II:n säännönmuutokset vuonna 2007 ovat vaikuttaneet luottolaitosten oman pääoman määrään. Muuttuneiden säännösten vaikutuksia selvitetään tutkimalla eurooppalaisten luottolaitosten omavaraisuusasteita ajalla 1999 – 2009 yleistetyllä lineaarisella regressiolla ja autoregressiivisellä aikasarjamallinnuksella. Talouden suhdanteiden ja vuonna 2007 alkaneen finanssikriisin vaikutukset pääoman määrään huomioidaan bruttokansantuotteen kasvun avulla analyysissa. Tuloksena todetaan, että oman pääoman määrä luottolaitoksissa on vähentynyt merkitsevästi Basel II:n voimaan astumisen jälkeen, mutta muutos on luultavasti aiheutunut talouden laskusuhdanteesta.

Computational modeling for irrigated agriculture planning. Part I: general description and linear programming

Linear programming models are effective tools to support initial or periodic planning of agricultural enterprises, requiring, however, technical coefficients that can be determined using computer simulation models. This paper, presented in two parts, deals with the development, application and tests of a methodology and of a computational modeling tool to support planning of irrigated agriculture activities. Part I aimed at the development and application, including sensitivity analysis, of a multiyear linear programming model to optimize the financial return and water use, at farm level for Jaíba irrigation scheme, Minas Gerais State, Brazil, using data on crop irrigation requirement and yield, obtained from previous simulation with MCID model. The linear programming model outputted a crop pattern to which a maximum total net present value of R$ 372,723.00 for the four years period, was obtained. Constraints on monthly water availability, labor, land and production were critical in the optimal solution. In relation to the water use optimization, it was verified that an expressive reductions on the irrigation requirements may be achieved by small reductions on the maximum total net present value.

Fatigue and quality of life in breast cancer survivors: a comparative study

PURPOSE: To assess fatigue and quality of life in disease-free breast cancer survivors in relation to a sample of age-matched women with no cancer history and to explore the relationship between fatigue and quality of life.METHODS: A cross-sectional study was conducted in a sample of 202 consecutive disease-free Brazilian breast cancer survivors, all of whom had completed treatment, treated at 2 large hospitals. The patients were compared to age-matched women with no cancer history attending a primary health care center. The Piper Fatigue Scale-Revised and the World Health Organization Quality of Life Instrument (WHOQOL-BREF) were used to measure the fatigue and quality of life, respectively. Socio-demographic and clinical variables were also obtained. The χ2 test, generalized linear model, and Spearman correlation coefficient were used for statistical purposes. The adopted level of significance was 5%.RESULTS: Breast cancer survivors experienced significantly greater total and subscale fatigue scores than comparison group (all p-values<0.05). In addition, survivors reported a poorer quality of life in physical (p=0.002), psychological (p=0.03), and social relationships (p=0.03) domains than comparison group. No difference was found for the environmental domain (p=0.08) for both groups. For survivors of breast cancer and for comparison group, the total and subscale fatigue scores were related to lower quality of life (all p-values<0.01).CONCLUSION: The findings of this study highlight the importance of assessing fatigue and quality of life in breast cancer survivors.

Air pollution and cardiovascular hospital admissions in a medium-sized city in São Paulo State, Brazil

The objective of the present study was to estimate the contribution of environmental pollutants to hospital admissions for cardiovascular disease. A time series ecological study was conducted on subjects aged over 60 years and living in São José dos Campos, Brazil, with a population near 700,000 inhabitants. Hospital admission data of public health patients (SUS) were obtained from DATASUS for the period between January 1, 2004 and December 31, 2006, according to the ICD-10 diagnoses I20 to I22 and I24. Particulate matter with less than 10 µm in aerodynamic diameter, sulfur dioxide and ozone were the pollutants examined, and the control variables were mean temperature and relative humidity. Data on pollutants were obtained from the São Paulo State Sanitary Agency. The generalized linear model Poisson regression with lags of up to 5 days was used. There were 1303 hospital admissions during the period. Exposure to particulate matter was significantly associated with hospitalization for cardiovascular disease 3 days after exposure (RR = 1.006; 95%CI = 1.000 to 1.010) and an increase of 16 µg/m³ was associated with a 10% increase in risk of hospitalization; other pollutants were not associated with hospitalization. Thus, it was possible to identify the role of exposure to particulate matter as an environmental pollutant in hospitalization for cardiovascular disease in a medium-sized city inSoutheastern Brazil.

Efficient Strategy-Proof Allocation Functions in Linear Production Economies

In a linear production model, we characterize the class of efficient and strategy-proof allocation functions, and the class of efficient and coalition strategy-proof allocation functions. In the former class, requiring equal treatment of equals allows us to identify a unique allocation function. This function is also the unique member of the latter class which satisfies uniform treatment of uniforms.

Méthodes d’inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes

Ce texte propose des méthodes d’inférence exactes (tests et régions de confiance) sur des modèles de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être non stationnaire. L’approche proposée est une généralisation de celle décrite dans Dufour (1990) pour un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois étapes. Premièrement, on construit une région de confiance exacte pour le vecteur des coefficients du processus autorégressif (φ). Cette région est obtenue par inversion de tests d’indépendance des erreurs sur une forme transformée du modèle contre des alternatives de dépendance aux délais un et deux. Deuxièmement, en exploitant la dualité entre tests et régions de confiance (inversion de tests), on détermine une région de confiance conjointe pour le vecteur φ et un vecteur d’intérêt M de combinaisons linéaires des coefficients de régression du modèle. Troisièmement, par une méthode de projection, on obtient des intervalles de confiance «marginaux» ainsi que des tests à bornes exacts pour les composantes de M. Ces méthodes sont appliquées à des modèles du stock de monnaie (M2) et du niveau des prix (indice implicite du PNB) américains

Pantoprazole intraveineux aux soins intensifs pédiatriques: un modèle de pharmacocinétique de population

Objectifs : Définir les paramètres pharmacocinétiques du pantoprazole intraveineux en soins intensifs pédiatriques et déterminer l’influence qu’exercent sur ceux-ci les facteurs démographiques, le syndrome de réponse inflammatoire systémique (SRIS), la dysfonction hépatique et l’administration d’un inhibiteur du cytochrome (CYP) 2C19. Méthode : Cent cinquante-six concentrations plasmatiques de pantoprazole provenant d’une population de 20 patients (âgés de 10 jours à 16.4 ans) à risque ou atteints d’une hémorragie gastroduodénale de stress, ayant reçu des doses quotidiennes de pantoprazole de 19.9 à 140.6 mg/1.73m2, ont été analysées selon les méthodes non compartimentale et de modélisation non linéaire à effets mixtes. Résultats : Une clairance médiane (CL) de 0.14 L/h/kg, un volume apparent de distribution de 0.20 L/kg et une demi-vie d’élimination de 1.7 h ont été déterminés via l’approche non compartimentale. Le modèle populationnel à deux compartiments avec une infusion d’ordre zéro et une élimination d’ordre un représentait fidèlement la cinétique du pantoprazole. Le poids, le SRIS, la dysfonction hépatique et l’administration d’un inhibiteur du CYP2C19 constituaient les covariables significatives rendant compte de 75 % de la variabilité interindividuelle observée pour la CL. Seul le poids influençait significativement le volume central de distribution (Vc). Selon les estimations du modèle final, un enfant de cinq ans pesant 20 kg avait une CL de 5.28 L/h et un Vc de 2.22 L. La CL du pantoprazole augmentait selon l’âge et le poids tandis qu’elle diminuait respectivement de 62.3%, 65.8% et 50.5% en présence d’un SRIS, d’un inhibiteur du CYP2C19 ou d’une dysfonction hépatique. Conclusion : Ces résultats permettront de guider les cliniciens dans le choix d’une dose de charge et dans l’ajustement des posologies du pantoprazole en soins intensifs pédiatriques dépendamment de facteurs fréquemment rencontrés dans cette population.

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

Sélection de modèle d'imputation à partir de modèles bayésiens hiérarchiques linéaires multivariés

Les logiciels utilisés sont Splus et R.

Aspects méthodologiques, mesure et facteurs associés à l’autonomie des patients utilisant les technologies de dialyse péritonéale à domicile

La dialyse péritonéale (DP) est une thérapie d’épuration extra-rénale qui peut se réaliser à domicile par l’entremise d’une technologie. Elle exige, du patient certaines aptitudes, (motivation et compétence) et de l’équipe de soins, une organisation particulière pour arriver à une autonomie d’exécution de l’épuration. Dans un contexte de thérapie à domicile, comme celui de la dialyse péritonéale, le niveau d’autonomie des patients ainsi que les facteurs qui y sont associés n’ont pas été examinés auparavant. C’est l’objet de cette thèse. En se fondant sur la théorie de l’autodétermination et sur une revue de la littérature, un cadre conceptuel a été développé et fait l’hypothèse que trois types de facteurs essentiels pourraient influencer l’autonomie. Il s’agit de facteurs individuels, technologiques et organisationnels. Pour tester ces hypothèses, un devis mixte séquentiel, composé de deux volets, a été réalisé. Un premier volet qualitatif - opérationnalisé par des entrevues auprès de 12 patients et de 11 infirmières - a permis, d’une part, d’explorer et de mieux définir les dimensions de l’autonomie pertinente dans le cadre de la DP; d’autre part de bonifier le développement d’un questionnaire. Après validation, ce dernier a servi à la collecte de données lors du deuxième volet quantitatif et alors a permis d’obtenir des résultats auprès d’un échantillon probabiliste (n =98), tiré de la population des dialysés péritonéaux du Québec (N=700). L’objectif de ce deuxième volet était de mesurer le degré d’autonomie des patients, d’examiner les associations entre les facteurs technologiques, organisationnels ainsi qu’individuels et les différentes dimensions de l’autonomie. Des analyses univariées et multivariées ont été réalisées à cet effet. Les résultats obtenus montrent que quatre dimensions d’autonomie sont essentielles à atteindre en dialyse à domicile. Il s’agit de l’autonomie, sur le plan clinique, technique, fonctionnel (liberté journalière) et organisationnel (indépendance par rapport à l’institution de soins). Pour ces quatre types d’autonomie, les patients ont rapporté être hautement autonomes, un résultat qui se reflète dans les scores obtenus sur une échelle de 1 à 5 : l’autonomie clinique (4,1), l’autonomie technique (4,8), l’autonomie fonctionnelle (4,1) et l’autonomie organisationnelle (4,5). Chacun de ces types d’autonomie est associé à des degrés variables aux trois facteurs du modèle conceptuel : facteurs individuels (motivation et compétence), technologique (convivialité) et organisationnels (soutien clinique, technique et familial). Plus spécifiquement, la motivation serait associée à l’autonomie fonctionnelle. La convivialité serait associée à l’autonomie clinique, alors que la myopathie pourrait la compromettre. La convivialité de la technologie et la compétence du patient contribueraient à une meilleure autonomie organisationnelle. Quant à l’autonomie sur le plan technique, tous les patients ont rapporté être hautement autonomes en ce qui concerne la manipulation de la technologie. Ce résultat s’expliquerait par une formation adéquate mise à la disposition des patients en prédialyse, par le suivi continu et par la manipulation quotidienne pendant des années d’utilisation. Bien que dans cette thèse la technologie d’application soit la dialyse péritonéale, nous retenons que lorsqu’on transfère la maîtrise d’une technologie thérapeutique à domicile pour traiter une maladie chronique, il est primordial d’organiser ce transfert de telle façon que les trois facteurs techniques (convivialité), individuels (motivation, formation et compétence), et organisationnels (soutien de l’aidant) soient mis en place pour garantir une autonomie aux quatre niveaux, technique, clinique, fonctionnel et organisationnel.

L’arbre de régression multivariable et les modèles linéaires généralisés revisités : applications à l’étude de la diversité bêta et à l’estimation de la biomasse d’arbres tropicaux

En écologie, dans le cadre par exemple d’études des services fournis par les écosystèmes, les modélisations descriptive, explicative et prédictive ont toutes trois leur place distincte. Certaines situations bien précises requièrent soit l’un soit l’autre de ces types de modélisation ; le bon choix s’impose afin de pouvoir faire du modèle un usage conforme aux objectifs de l’étude. Dans le cadre de ce travail, nous explorons dans un premier temps le pouvoir explicatif de l’arbre de régression multivariable (ARM). Cette méthode de modélisation est basée sur un algorithme récursif de bipartition et une méthode de rééchantillonage permettant l’élagage du modèle final, qui est un arbre, afin d’obtenir le modèle produisant les meilleures prédictions. Cette analyse asymétrique à deux tableaux permet l’obtention de groupes homogènes d’objets du tableau réponse, les divisions entre les groupes correspondant à des points de coupure des variables du tableau explicatif marquant les changements les plus abrupts de la réponse. Nous démontrons qu’afin de calculer le pouvoir explicatif de l’ARM, on doit définir un coefficient de détermination ajusté dans lequel les degrés de liberté du modèle sont estimés à l’aide d’un algorithme. Cette estimation du coefficient de détermination de la population est pratiquement non biaisée. Puisque l’ARM sous-tend des prémisses de discontinuité alors que l’analyse canonique de redondance (ACR) modélise des gradients linéaires continus, la comparaison de leur pouvoir explicatif respectif permet entre autres de distinguer quel type de patron la réponse suit en fonction des variables explicatives. La comparaison du pouvoir explicatif entre l’ACR et l’ARM a été motivée par l’utilisation extensive de l’ACR afin d’étudier la diversité bêta. Toujours dans une optique explicative, nous définissons une nouvelle procédure appelée l’arbre de régression multivariable en cascade (ARMC) qui permet de construire un modèle tout en imposant un ordre hiérarchique aux hypothèses à l’étude. Cette nouvelle procédure permet d’entreprendre l’étude de l’effet hiérarchisé de deux jeux de variables explicatives, principal et subordonné, puis de calculer leur pouvoir explicatif. L’interprétation du modèle final se fait comme dans une MANOVA hiérarchique. On peut trouver dans les résultats de cette analyse des informations supplémentaires quant aux liens qui existent entre la réponse et les variables explicatives, par exemple des interactions entres les deux jeux explicatifs qui n’étaient pas mises en évidence par l’analyse ARM usuelle. D’autre part, on étudie le pouvoir prédictif des modèles linéaires généralisés en modélisant la biomasse de différentes espèces d’arbre tropicaux en fonction de certaines de leurs mesures allométriques. Plus particulièrement, nous examinons la capacité des structures d’erreur gaussienne et gamma à fournir les prédictions les plus précises. Nous montrons que pour une espèce en particulier, le pouvoir prédictif d’un modèle faisant usage de la structure d’erreur gamma est supérieur. Cette étude s’insère dans un cadre pratique et se veut un exemple pour les gestionnaires voulant estimer précisément la capture du carbone par des plantations d’arbres tropicaux. Nos conclusions pourraient faire partie intégrante d’un programme de réduction des émissions de carbone par les changements d’utilisation des terres.