DEA does not like positive discrimination : a comparison of alternative models based on empirical data

Due to the existence of free software and pedagogical guides, the use of data envelopment analysis (DEA) has been further democratized in recent years. Nowadays, it is quite usual for practitioners and decision makers with no or little knowledge in operational research to run themselves their own efficiency analysis. Within DEA, several alternative models allow for an environment adjustment. Five alternative models, each of them easily accessible to and achievable by practitioners and decision makers, are performed using the empirical case of the 90 primary schools of the State of Geneva, Switzerland. As the State of Geneva practices an upstream positive discrimination policy towards schools, this empirical case is particularly appropriate for an environment adjustment. The alternative of the majority of DEA models deliver divergent results. It is a matter of concern for applied researchers and a matter of confusion for practitioners and decision makers. From a political standpoint, these diverging results could lead to potentially opposite decisions. Grâce à l'existence de logiciels en libre accès et de guides pédagogiques, la méthode data envelopment analysis (DEA) s'est démocratisée ces dernières années. Aujourd'hui, il n'est pas rare que les décideurs avec peu ou pas de connaissances en recherche opérationnelle réalisent eux-mêmes leur propre analyse d'efficience. A l'intérieur de la méthode DEA, plusieurs modèles permettent de tenir compte des conditions plus ou moins favorables de l'environnement. Cinq de ces modèles, facilement accessibles et applicables par les décideurs, sont utilisés pour mesurer l'efficience des 90 écoles primaires du canton de Genève, Suisse. Le canton de Genève pratiquant une politique de discrimination positive envers les écoles défavorisées, ce cas pratique est particulièrement adapté pour un ajustement à l'environnement. La majorité des modèles DEA génèrent des résultats divergents. Ce constat est préoccupant pour les chercheurs appliqués et perturbant pour les décideurs. D'un point de vue politique, ces résultats divergents conduisent à des prises de décision différentes selon le modèle sur lequel elles sont fondées.

Data-driven clustering : new methods and applications

Abstract : This work is concerned with the development and application of novel unsupervised learning methods, having in mind two target applications: the analysis of forensic case data and the classification of remote sensing images. First, a method based on a symbolic optimization of the inter-sample distance measure is proposed to improve the flexibility of spectral clustering algorithms, and applied to the problem of forensic case data. This distance is optimized using a loss function related to the preservation of neighborhood structure between the input space and the space of principal components, and solutions are found using genetic programming. Results are compared to a variety of state-of--the-art clustering algorithms. Subsequently, a new large-scale clustering method based on a joint optimization of feature extraction and classification is proposed and applied to various databases, including two hyperspectral remote sensing images. The algorithm makes uses of a functional model (e.g., a neural network) for clustering which is trained by stochastic gradient descent. Results indicate that such a technique can easily scale to huge databases, can avoid the so-called out-of-sample problem, and can compete with or even outperform existing clustering algorithms on both artificial data and real remote sensing images. This is verified on small databases as well as very large problems. Résumé : Ce travail de recherche porte sur le développement et l'application de méthodes d'apprentissage dites non supervisées. Les applications visées par ces méthodes sont l'analyse de données forensiques et la classification d'images hyperspectrales en télédétection. Dans un premier temps, une méthodologie de classification non supervisée fondée sur l'optimisation symbolique d'une mesure de distance inter-échantillons est proposée. Cette mesure est obtenue en optimisant une fonction de coût reliée à la préservation de la structure de voisinage d'un point entre l'espace des variables initiales et l'espace des composantes principales. Cette méthode est appliquée à l'analyse de données forensiques et comparée à un éventail de méthodes déjà existantes. En second lieu, une méthode fondée sur une optimisation conjointe des tâches de sélection de variables et de classification est implémentée dans un réseau de neurones et appliquée à diverses bases de données, dont deux images hyperspectrales. Le réseau de neurones est entraîné à l'aide d'un algorithme de gradient stochastique, ce qui rend cette technique applicable à des images de très haute résolution. Les résultats de l'application de cette dernière montrent que l'utilisation d'une telle technique permet de classifier de très grandes bases de données sans difficulté et donne des résultats avantageusement comparables aux méthodes existantes.

Intégrer clinique et recherche: le modèle de la clarification selon R. Sachse

Cet article présente une introduction au modèle de la clarification selon Rainer Sachse. Ce modèle s'inspire avant tout des courants psychothérapeutiques centrés sur l'émotion et comprend un certain nombre de notions et de techniques nouvelles et spécifiques. Ainsi, les niveaux de conceptualisation du patient en séance sont présentés et la notion de clarification (Klärung) ou d'explicitation des schémas affectifs discutée. Pour certains patients, notamment avec un trouble de la personnalité, le travail d'explicitation du contenu affectif doit être précédé par un travail sur le niveau relationnel, ce qui est conceptualisé par le modèle de la double régulation de l'action. Ce modèle est brièvement présenté, discuté en lien avec les concepts de la clarification et des implications cliniques abordées. Finalement, nous désirons apporter des éléments de validation empirique du modèle de la clarification selon R. Sachse ; des implications pour la formation des psychothérapeutes-experts sont proposées. This article presents an introduction to the clarification model according to Rainer Sachse. This model is mainly based on emotion-focused psychotherapy approaches and comprises new notions and specific techniques. Thus, we present the conceptualization levels of a patient in session, as well as the notion of clarification (Klärung) of affective schemas. For certain patients, in particular with Personality Disorders, relationship work needs to precede clarification work on affective contents. These dynamics are conceptualized in the dual action regulation model, which is briefly presented and discussed with regard to the notion of clarification ; clinical implications are added. Finally, we would like to present empirical validation studies of the clarification model by R. Sachse and implications for the training of psychotherapists as experts.

Les sociologues ont-ils perdu l'esprit ? À la recherche des structures élémentaires de la vie sociale

Ce texte est un « droit de réponse » par les auteurs de l'article « Vers un naturalisme social. À la croisée des sciences sociales et des sciences cognitives », publié par SociologieS en octobre 2011, au débat qu'il a suscité. Après une brève mise au point sur la forme même du débat, ainsi que sur les dissensions ponctuelles qui opposent les différents protagonistes, l'article répond aux inquiétudes parfaitement légitimes et aux questions de fond que soulève le naturalisme social.

Thérapie individuelle ou thérapie familiale ?

La clinique systémique ne se limite pas à la thérapie de couple ou de famille, mais comprend aussi la psychothérapie individuelle. Légitimité et méthode brièvement présentées.

Prédictibilité, incidence et prise en charge chez 3600 patients adultes et pédiatriques anesthésiés hors du bloc opératoire en 2010

L'intubation endotrachéale reste la méthode de premier choix pour assurer la ventilation et la protection des voies aériennes supérieures. Ce geste fait partie intégrante du savoir-faire des équipes d'anesthésiologie, dans un contexte de chirurgie élective, de réanimation ou de soins intensifs. En règle générale, l'intubation s'avère rapide, sûre et efficace. Un apprentissage et une pratique régulière sont néanmoins nécessaires pour acquérir et maintenir les habilités requises pour gérer les situations standards et d'urgences usuelles, et pour minimiser le risque de complication, notamment iatrogènes. De nombreuses techniques ont été conçues pour faciliter l'intubation ou palier aux éventuelles difficultés. De nouveaux outils ne cessent d'être mis au point. La place qu'ils seront amenés à prendre dans la pratique quotidienne reste à définir. Ils font néanmoins désormais partie du paysage anesthésique. Il existe un certain nombre de conditions morphologiques ou pathologiques qui peuvent entraver l'intubation et risquer de converger pour aboutir à une situation d'intubation difficile. Afin de minimiser les risques de prise en charge des voies aériennes, il importe de détecter ces conditions et de pouvoir s'y adapter, notamment par le choix d'un matériel et d'un protocole adaptés. Les voies aériennes difficiles représentent en ce sens une interaction complexe entre les facteurs propres au patient, le contexte clinique et les capacités de l'anesthésiste. Les intubations trachéales difficiles restent une source majeure de morbidité et de mortalité dans la pratique clinique, particulièrement lorsqu'elles ne sont pas anticipées et dans les situations d'urgence. Même si la pharmacologie, les méthodes de travail et les moyens techniques ont évolués et garantissent une meilleure gestion du risque et une meilleure prise en charge des situations complexes, la gestion des voies aériennes et la prédiction des voies aériennes difficiles restent un défi central de la prise en charge anesthésiologique. La gestion des voies aériennes difficiles reste donc une composante importante de la pratique anesthésique, de part l'incidence d'événements potentiellement graves pour le patient qu'elle génère. La nécessité d'évaluer le risque d'ID est désormais ancrée dans les préceptes de la prise en charge anesthésique. Lors de l'évaluation préopératoire, le dépistage des facteurs de risque d'ID doit être systématique et correctement documenté. L'anticipation d'un risque trop élevé ou d'une situation potentiellement compliquée permet d'adapter sa planification, de compléter les examens préopératoires, d'orienter le choix de la technique et de se préparer à pouvoir répondre de manière rapide et efficace à une situation urgente. Même si les situations d'ID ne pourront probablement jamais êtres toutes anticipées, il importe donc de définir les facteurs de risque significatifs et de les intégrer dans la prise en charge des voies aériennes. L'accent a notamment été mis sur la recherche de critères prédictifs efficaces. Ces stratégies ont toutes pour but de stratifier le risque de difficultés intubatoires afin de minimiser l'incidence d'événements délétères, par une préparation optimale et la prise en charge adéquate des situations difficiles. L'absence de recommandations internationales standardisées d'identification et de prise en charge de l'ID sont principalement liées à l'absence de définitions standardisées, au manque de critères suffisamment sensibles et spécifiques, au caractère subjectif de certains critères cliniques utilisés et à la kyrielle de techniques et d'outils alternatifs à l'intubation orotrachéale laryngoscopique standard à disposition. Aucune anomalie anatomo-pathologique usuelle ni aucune de leurs combinaisons n'est strictement associée à l'intubation difficile. Certains examens sont en outre difficilement justifiables pour une consultation pré-anesthésique usuelle. Dans le cadre de cette problématique, l'objectif fondamental de ce travail est de participer à l'amélioration la prédictibilité de l'intubation difficile dans la pratique anesthésique. L'étude portera sur l'analyse rétrospective de dossiers anesthésiques de 3600 patients, adultes et pédiatriques, pris en charge par le service d'anesthésiologie dans le secteur hors bloc opératoire au CHUV, entre le 1er janvier et le 31 décembre 2010. L'analyse des résultats devrait permettre de déterminer l'incidence et le taux de prédictibilité de l'intubation difficile prévue et non prévue, ainsi que de citer les techniques actuelles de prise en charge dans une institution hospitalière universitaire telle que le CHUV. Un analyse critique des stratégies de prédiction employées, de leur mise en pratique et des techniques de travail privilégiées dans la prise en charge des situations d'intubations difficiles pourrait permettre l'élaboration de pistes réflexives dans le but de les optimiser et d'améliorer la prise en charge du patient et la gestion du risque anesthésique. Cette étude pourrait déboucher sur la proposition d'un score simple de prédiction de l'intubation difficile à intégrer sur la feuille de consultation pré- anesthésique. Le but est est d'améliorer les recommandations de prise en charge préopératoire et d'améliorer la transmission interprofessionnelle des informations liées aux voies aériennes, afin de minimiser le risque d'intubation difficile non prévue ainsi que l'incidence et la sévérité des complications liées aux ID.